Insights / Blog

Post_TIL1

La analítica predictiva (predictive analytics) se ha convertido en una tarea fundamental para que cualquier negocio pueda tomar mejores decisiones gracias a la información histórica y los datos recientes que maneja. Construir un modelo predictivo es un elemento diferenciador para cualquier negocio que le permitirá actuar antes que sus competidores y así lograr mejores resultados en el medio y largo plazo.

Para conocer ¿por qué usar Tableau + Alteryx?, en este enlace podrás acceder a información valiosa sobres estas herramientas imprescindibles para la analítica predictiva.

Realizar una analítica predictiva es una actividad por la que cada vez apuestan más empresas, pues así pueden tomar mejores decisiones, adelantarse a sus principales competidores en el mercado y complementar su estrategia data-driven.

Por ejemplo, en el sector de los seguros, la analítica predictiva permite identificar qué clientes no renovarán sus pólizas y el motivo que los lleva a ello. De esta forma, las empresas del sector pueden desarrollar ofertas y soluciones con el objetivo de retener a sus clientes.

En el sector retail, la analítica predictiva permite analizar el comportamiento pasado de los clientes para descubrir patrones que indiquen si los clientes potenciales pueden considerarse prospectos.

Para el marketing digital la analítica predictiva es clave para lograr comprender cuál será el comportamiento de los consumidores y de la propia competencia. Con esta información, se pueden diseñar estrategias de marketing y acciones comerciales mucho más eficientes y con mayores posibilidades de éxito.

Analítica predictiva

Cómo definimos la analítica predictiva

La analítica predictiva es una rama de la analítica de datos (data analytics) que se enfoca en predecir eventos, comportamientos o resultados futuros, realizando análisis de datos históricos y patrones identificados.

Se trata de un proceso que se apoya en técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning), con el objetivo de generar modelos predictivos precisos. Con los suficientes datos y variables, la analítica predictiva permite tomar decisiones de negocio futuras para prevenir situaciones que nuestros algoritmos predigan. Gracias a estos modelos, las empresas y profesionales pueden tomar mejores decisiones y anticiparse a situaciones antes de que ocurran.

La analítica predictiva es actualmente una actividad clave para cualquier empresa debido a una serie de circunstancias, entre las que podemos destacar:

  • Se trabaja con un mayor volumen de datos que se obtienen de múltiples fuentes.
  • La gran capacidad técnica que proporcionan las tecnologías de big data y, machine learning  o la computación en la nube.
  • La facilidad de uso que proporcionan las nuevas herramientas de analítica de datos (data analytics) e inteligencia de negocios (business intelligence).
  • El alto nivel competitivo existente en el mercado, que exige a las empresas una mayor agilidad y mejor toma de decisiones.

Cómo funciona la analítica predictiva

La analítica predictiva busca resolver problemas o identificar oportunidades gracias al estudio de datos históricos y actuales. El proceso para realizar una analítica predictiva comienza con el tratamiento y filtrado de información, que consiste en capturar y limpiar los datos.

A esta información hay que aplicarle un algoritmo que se encarga de procesarla y hacer comparaciones, con el objetivo de obtener una predicción precisa (apostando por el aprendizaje automatizado para mejorar las predicciones a lo largo del tiempo). Con estos datos se crea el modelo predictivo que debe ser evaluado para verificar su validez y eficiencia.

Con la información proporcionada por el modelo predictivo se deben tomar las decisiones adecuadas para implementarlo en la empresa, adaptando los procesos y tareas para sacar el máximo partido. Finalmente, será necesario implantar un sistema de seguimiento y monitorización, para garantizar una mejora continua.

Tipos de analítica predictiva

Podemos diferenciar entre dos tipos principales de analítica predictiva:

  1. Aprendizaje supervisado

El algoritmo utilizado para analizar los datos cuenta con la intervención de una analista que ayuda a entrenarlo para conseguir mejores resultados en sus predicciones. El analista es el encargado de proporcionar los datos que el algoritmo debe procesar.

  1. Aprendizaje automatizado

En este tipo de analítica predictiva se apuesta por el machine learning, donde el algoritmo es capaz de aprender de forma autónoma con el tratamiento de datos. Es muy importante dar acceso a una enorme cantidad de datos para que el machine learning pueda realizar predicciones más precisas y valiosas, y mejorar las mismas a lo largo del tiempo

¿Por qué es importante la analítica predictiva?

La analítica predictiva tiene un gran impacto e importancia para cualquier empresa en la actualidad, independientemente de su tamaño o el sector en el que realice su actividad. Los usos habituales de este tipo de analítica son los siguientes:

Minimizar los riesgos

Conocer mejor a los clientes potenciales para evaluar los posibles riesgos de efectuar operaciones comerciales. Gracias a la analítica predictiva, se pueden clasificar los clientes y clientes potenciales según su nivel de riesgo, para así tomar mejores decisiones a nivel de ventas y así evitar situaciones negativas.

Mejorar el funcionamiento de la empresa

Las predicciones ayudan a que la empresa pueda tomar mejores decisiones operativas a distintos niveles, al trabajar sobre datos futuros que tienen un gran nivel de fiabilidad.

Algunas aplicaciones de la analítica predictiva para mejorar el funcionamiento de una empresa las podemos encontrar en:

  • Fijar precios que estén más acordes con la realidad del mercado y su evolución a corto y medio plazo.
  • Optimizar los pedidos a proveedores y la gestión de almacén para garantizar que habrá disponibilidad de productos para cubrir la demanda.
  • Conocer el riesgo de inversiones futuras para apostar por las más rentables y seguras.
  • Detectar problemas de funcionamiento interno que pueden ocurrir, y tomar las medidas oportunas para evitarlos.

 

La analítica predictiva ayuda a que las empresas puedan tomar decisiones más rápidas y precisas a distintos niveles, logrando que la empresa funcione mejor y obtenga mejores resultados a nivel económico y comercial.

 

Adelantarse a los acontecimientos que se producen en el mercado es una ventaja competitiva muy importante para las empresas actuales, pues luchan en un mercado digitalizado y globalizado donde los clientes han elevado su nivel de exigencia en relación con los productos y servicios que demandan.

Existen distintas técnicas cada vez más asequibles que permiten emitir predicciones acertadas sobre tu negocio, que permite tomar decisiones y tener una visión de hacia dónde se dirige tu negocio.

Somos expertos en datos y ayudamos a empresas y organizaciones a dar el salto y apostar por una filosofía centrada en la información (data driven). No lo dudes y contáctanos si quieres sacar el máximo partido de todos los datos que maneja tu negocio.

 

Últimos post

Ventajas del Almacenamiento en la Nube

Herramientas de Big Data

Herramientas de Big Data: La selección de The Information Lab

¿Qué estás buscando?

¿Quién trata tus datos?

The Information Lab Spain, S.L.
(en adelante, “Titular“)

¿Por qué tratamos los datos que te pedimos?

Se tratan tus datos para poder prestarte los servicios solicitados. + info

¿Cuál es la legitimación para este tratamiento de tus datos?

Estos datos son necesarios para llevar a cabo la resolución de consultas que puedas plantearnos o para la prestación de los servicios que se hayan solicitado a través del Sitio Web. + info

¿Se van a hacer cesiones o transferencias con tus datos?

Tus datos no serán cedidos a terceras empresas. + info

¿Cuáles son mis derechos?

El interesado tiene derecho a ejercitar su derecho de:
Acceso, rectificación, supresión, oposición, portabilidad de los Datos, limitación del Tratamiento y a no ser objeto de decisiones automatizadas individualizadas. + info

¿Tienes dudas?

Tanto si tienes alguna o sugerencia como si quieres darte de baja ponte en contacto con nosotros enviando un email a la siguiente dirección: info@theinformationlab.es