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Análisis predictivo de datos: cómo funciona

En el marketing actual ya no gana quien tiene la información, sino quién sabe cómo usarla. Esto lo conseguimos con el análisis predictivo de datos.

El software de análisis predictivo de datos puede dar a tu negocio la ventaja que necesita para desmarcarse de la competencia.

Si quieres empezar hoy mismo a sacarle partido a tus datos y convertir tu negocio en un negocio data-driven contacta con nosotros mediante el formulario de contacto y te daremos asesoramiento personalizado.

Si prefieres conocer un poco más en qué consiste el análisis predictivo y los beneficios que puede aportar a tu negocio, este artículo despejará todas tus dudas.

Predecir el futuro con datos

El ser humano siempre ha soñado con predecir el futuro y así estar preparado o tomar mejores decisiones.

En la antigüedad por ejemplo saber si iba a llover o no o cómo iba a evolucionar una determinada enfermedad les habría venido muy bien.

En la actualidad nuestros interrogantes son otros, cómo saber qué empresas van a subir en bolsa, quién ganará en una competición deportiva o saber si debo comprar ese piso ahora o esperar un poco a que baje de precio.

Pero todas estas situaciones tienen algo en común y es que pueden llegar a ser predichas en gran medida mediante el análisis de datos.

Esta idea no es nueva, sino que ya se desarrolló tiempo atrás. Concretamente fue el antiguo filósofo chino Confucio quién dijo: “Si quieres prever el futuro, estudia el pasado”, y no le faltaba razón.

A través de los datos se puede llegar a hacer un análisis de la tendencia y buscar patrones de repetición que fácilmente puede traducirse en “predecir el futuro”.

Para ello es de vital importancia hacer esta recopilación de datos y aún más importante, agruparlos, organizarlos y analizarlos.

análisis predictivo de datos

¿Te suena el Big Data?

Explicado de una forma sencilla, el Big Data es una agrupación de miles de datos recogidos para su posterior estudio e interpretación.

Se considera Big Data a conjuntos de datos que superan un tamaño de 30 Terabytes. Tal almacenamiento de datos los podemos encontrar en empresas como Facebook, Google, etc.

La interpretación de los datos, un aspecto clave en tu negocio

Un aspecto fundamental para poder predecir ciertos aspectos del futuro sin duda es la recolección y almacenamiento de datos.

Pero todos estos datos pueden ser simplemente números y letras sin sentido si no los analizamos correctamente.

Si por ejemplo trabajaras en una juguetería, analizando los datos de afluencia, edad del público y dinero ingresado en caja llegarías a la conclusión de que hay una fecha del año a final de diciembre en la que los adultos compran juguetes a los niños de forma generalizada.

No hace falta que sepas que es Navidad ni de la tradición de Papá Noel, simplemente podrías llegar a esa conclusión analizando los datos.

Puedes aplicar este mismo ejemplo a una floristería el Día de la Madre o una tienda de bombones en San Valentín.

Pero estos ejemplos pueden resultar muy evidentes. El análisis predictivo de datos busca encontrar patrones de comportamiento que se repitan para poder tomar las acciones oportunas.

Ejemplos de aplicación de análisis predictivo de datos

Veamos algunos ejemplos de análisis de datos enfocados al marketing.

Previsión de Churn

En este supuesto buscamos datos que nos den información sobre cuando estamos a punto de perder a un cliente.

Si en la venta de una aplicación móvil bajo suscripción los datos te dicen que entre el primer y el segundo mes se dan de baja un 40% de usuarios respecto a las altas del mes anterior, puedes obtener una lectura muy importante: falta de fidelización.

Lectura de Upsell and Cross-Sell

Se trata del caso contrario al anterior y se centra en realizar actuaciones que puedan fidelizar al cliente para asegurarnos su permanencia en la empresa o servicio.

Por ejemplo, los datos recogidos pueden darnos información sobre los intereses de los usuarios para aumentar en calidad y tamaño los servicios de la aplicación o plataforma.

Optimización de campañas de marketing

Si enfocamos el análisis de datos directamente al marketing digital y la publicación de anuncios o artículos en diferentes medios podemos obtener datos muy significativos de cara a la venta de nuestro producto como:

  • Rango de edad y sexo de los usuarios interesados.
  • Plataforma o red social donde más audiencia presta atención al anuncio.
  • Intereses relacionados de los usuarios objetivos.

Tipos de análisis predictivo de datos

El análisis de datos es susceptible de ser analizado mediante varios modelos entre los que destacan el modelo de clasificación y el de regresión.

Modelo de clasificación

Este modelo va enfocado a clasificar datos según algunos valores. Por ejemplo podemos clasificar a los clientes según su tasa de cancelación del servicio durante el primer año.

Modelo de regresión

Este modelo está enfocado a la predicción. Una posible finalidad sería obtener una estimación de ganancias en una fecha concreta.

Búsqueda de soluciones y toma de decisiones

Al igual que los datos no tienen sentido si no se hace un análisis de ellos, este análisis tampoco tendría sentido si no se toman acciones a raíz de los resultados obtenidos.

Para el caso expuesto anteriormente de “Previsión de Churn”, una forma de conseguir que el usuario use la aplicación podría ser enviándole e-mails formativos sobre la aplicación y sus posibilidades. Pudiera ocurrir que la falta de uso se deba simplemente a su desconocimiento.

En el caso de “Lectura de Upsell and Cross-Sell” es fundamental reinvertir parte de las ganancias en la plataforma para que el usuario perciba el servicio como una entidad viva en constante evolución y mejoría.

Monitorizar los resultados de los planes de acción

Por último, tras recoger los datos, analizarlos y tomar decisiones en consecuencia deberemos recopilar e interpretar los datos a raíz de la implementación de dichas acciones.

Es la mejor manera de saber si hemos tomado una decisión acertada.

Volviendo nuevamente al caso de la Previsión de Churnpuede darse el caso de que a pesar de los e-mails formativos, la tendencia de abandono de usuarios no desciende significativamente. En ese caso habría que estudiar otros posibles motivos, como precio o valor del servicio como motivo de la marcha de clientes por ejemplo.

Haciendo un seguimiento de los datos y de las acciones puedes incrementar notablemente los beneficios de tu negocio y situarse por delante de una competencia que ignora estos datos tan importantes.

 

 

 

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