Análisis predictivo: 6 modelos que debes conocer
El análisis predictivo surge en la era digital ya que nuestros datos pueden ser almacenados, analizados y utilizados para una gran cantidad de propósitos como determinar la cantidad de clientes que vendrán este mes a mi negocio o saber cuánto venderé este mes en mi tienda online.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo de datos es un proceso en el que se recopilan datos históricos, se aplica el aprendizaje automático y se utilizan modelos matemáticos para analizar las relaciones entre variables, lo que permite realizar predicciones futuras.
¿Por qué es importante el análisis predictivo en una empresa?
- Disminuye el impacto de los riesgos
El análisis de predicción permite a las empresas identificar amenazas para su industria. Esto facilita invertir en medidas que ayuden a prevenir o reducir pérdidas que puedan repararse en poco tiempo.
- Mejora las operaciones de una empresa
Al estimar la cantidad de inventario requerida o comprender lo que los clientes le solicitan a la empresa, éstas pueden invertir sus recursos de manera inteligente.
Las compras online se han convertido en uno de los puntos fuertes de empresas como Amazon que gracias a la analítica predictiva empezó con la venta de libros, rápidamente se dio cuenta que era solo la punta del iceberg y ahora es uno de los ecommerce más grandes del mundo.
- Estrategias de marketing más eficientes
El análisis predictivo no solo anticipa tendencias que pronto se convertirán en un éxito, sino que también ayuda a influir en las decisiones de los clientes al presentar el contenido correcto en el momento perfecto.
Gracias a los datos sobre el comportamiento de los usuarios que aún no se han decidido por un producto o servicio, las empresas tienen la información que necesitan para persuadirlas a través de los canales que mayormente usan.
- Nuevas territorios por explorar
Cubrimos mercados o segmentos potenciales que pueden no ser viables en un principio, pero que, gracias al crecimiento y desempeño histórico de la compañía, presentan nuevas oportunidades de diversificación y enfrentan desafíos más que importantes.
- Oportunidades de crosselling y upselling
Para una mejor satisfacción del cliente, las marcas utilizan este tipo de análisis para ofrecer un artículo o servicio que se sume a su experiencia u ofrezca algo completamente diferente y creativo.
6 modelos de análisis predictivo
1. Modelo de clasificación
Es un modelo que predice la pertenencia de una clase, como cuando quieres saber qué cliente es más probable que no convierta debido a la competencia. De esta manera, se puede crear una segmentación para así enviar mensajes a cierto grupo de personas y mantener la lealtad a la marca.
Es el más sencillo y se obtiene respondiendo las preguntas con «sí» o «no», o en binario (0 y 1). Se puede aplicar a diferentes negocios y es muy útil para tomar decisiones como préstamos, otorgar beneficios especiales a los clientes para convencerlos de continuar con el negocio, etc.
2. Modelo de regresión
Es una predicción de valor, como la ganancia que se puede obtener del segmento de clientes en los próximos meses. Es una forma de entender la importancia de este segmento y, por lo tanto, saber cuándo se debe invertir para lograr los objetivos correctos para la empresa.
3. Modelo de agrupación
Este modelo separa en grupos basados en propiedades similares.
Cuando se trata de crear estrategias de marketing personalizadas, los modelos grupales son de gran ayuda porque identifican características y comportamientos compartidos dentro de grupos de clientes o clientes potenciales y luego los reconocen como ideales para ciertas campañas pagadas en redes sociales.
4. Modelo de pronóstico
Este modelo usa datos históricos para predecir medidas de valor; es decir, calcula el valor numérico de la nueva información en función de lo que sabía anteriormente.
Esta es una característica que le permite, por ejemplo a un call center, estimar cuántas llamadas recibirá en un martes por la tarde típico o cuánto inventario debería tener una tienda de juguetes para la próxima temporada navideña.
5. Modelo de valores atípicos
Se enfoca en datos inusuales, porque son atípicas o están relacionadas con otras en el mismo grupo y en diferentes categorías. Estos son modelos útiles para tiendas minoristas y financieras porque detectan fraudes o errores de productos al analizar información relevante.
Por ejemplo, en el caso de un artículo defectuoso, una cantidad inusualmente alta de llamadas al departamento de soporte técnico de una marca de teléfonos inteligentes indicaría que más usuarios de lo habitual están buscando una solución.
6. Modelo de la serie temporal
Este modelo toma datos de un período para desarrollar un índice numérico y lo usa para predecir lo que sucederá en el futuro, durante las próximas 3 a 6 semanas.
Generalmente se necesita un año de información para hacerlo correctamente; esto es útil para comprender cómo cambia una métrica con el tiempo, además de los porcentajes. Por ejemplo el flujo de viajeros en una aerolínea.
4 Herramientas de análisis predictivo
IBM sabe exactamente cómo hacer análisis predictivos y tiene un conjunto de herramientas que cubre tres pasos clave.
En primer lugar, implica comprender y analizar datos con IBM SPSS Statistics que funciona para que los usuarios comprendan información, pronostiquen, planifiquen hipótesis y saquen conclusiones válidas.
Entonces IBM SPSS Modeler le brinda los algoritmos y modelos de datos perfectos. Finalmente, Watson Studio Desktop simplifica la implementación y las pruebas con datos para que las empresas puedan aprovechar mejor la inteligencia artificial.
Esta herramienta ayuda a recopilar información al conectarse a diferentes fuentes de datos y también realiza una limpieza para preparar o combinar lo que recibe.
Es un poco más fácil de usar, ya que está dirigido a administradores, no a desarrolladores, además, le brinda la posibilidad de personalizar informes y está interesado en encontrar soluciones fáciles para su cliente.
Esta opción es ideal para empresas que manejan grandes volúmenes de datos. DataBricks ofrece una variedad de herramientas de código abierto, junto con otras, como cuadernos colaborativos y canales de procesamiento de datos, que garantizan un trabajo sin problemas en varios equipos.
Desde sus inicios, MathWorks ha creado soluciones para análisis de datos y estadísticas. MATLAB es una plataforma que brinda gestión de información para profesionales con la capacidad de crear sus propios algoritmos y modelos de ejecución.
Gracias a sus aplicaciones, puedes comprobar el rendimiento de tus algoritmos, luego ver la información resultante en forma de gráfico o compartirla directamente en la nube.
Ahora que ya tienes más claro todo lo que puedes hacer con el análisis predictivo, te animo aplicarlo en tu empresa.
Te invito a ver el siguiente webinar para que aprendas como el análisis predictivo es parte de la transformación digital para automatizar operaciones en un ecommerce, solo da clic en el siguiente banner.
