¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo o «predictive analytics» en inglés se define como una forma de análisis estadístico que se encarga de obtener información nueva o histórica y utilizarla para predecir patrones de comportamiento.
Este método puede aplicarse a cualquier tipo de evento desconocido del pasado, presente o futuro.
El efecto funcional del análisis predictivo es proporcionar una puntuación a cada individuo con el propósito de establecer o influir en su proceso de organización.
Es importante señalar que la exactitud y utilidad de los resultados dependerá del nivel de análisis de los datos.
El análisis predictivo tiene como objetivo predecir tendencias futuras, especialmente en los sectores de marketing, finanzas, seguros e incluso salud.
El núcleo del análisis predictivo son los modelos. Por ejemplo, una aseguradora crea una póliza de seguro previendo los factores de riesgo de un conductor, incluyendo en su cálculo factores como la edad y el estado de salud.
A partir de la suma de todos los factores, el análisis predictivo puede calcular el riesgo potencial de accidentes y, por tanto, el importe de la prima del seguro.
Clasificación del análisis predictivo
El análisis predictivo se clasifica en:
- Modelos formalmente predictivos
Esta categoría del análisis tiene como finalidad encontrar elementos de riesgo y nuevas oportunidades para hacer negocios, a partir del análisis de datos históricos. Especialmente, los que ocurren en tiempo real, mientras se realiza una operación.
- Modelos descriptivos
Estos modelos se encargan de cuantificar las relaciones entre los datos de una manera que a menudo se utiliza para clasificar a los clientes actuales o potenciales.
A diferencia de los modelos formalmente predictivos, se enfocan en predecir el comportamiento de un solo cliente e identificar su relación con los productos o servicios.
- Modelos de decisión
Esta categoría se encarga de describir la relación que existe entre los datos conocidos, la decisión y los resultados pronosticados para la toma de decisiones, con el propósito de predecir los resultados.
Generalmente, se utilizan para desarrollar una lógica de decisión o un conjunto de reglas de negocio que producirán la acción deseada para cada cliente o circunstancia.
Conoce más de la importancia del análisis de datos para la toma de decisiones.
Ventajas del análisis predictivo
Las ventajas del análisis predictivo son:
- Competitividad empresarial: Las recesiones afectan a las empresas de una manera muy dura porque confiaban en su enorme repositorio de datos.Con el análisis predictivo, ya no se basan en las experiencias pasadas para comprender las tendencias y obtener información. Para seguir siendo competitivo, hay que realizar análisis predictivos.
- Identificar nuevas oportunidades de ingresos: A través del análisis predictivo, las empresas pueden comprobar los patrones de compra históricos de sus clientes y tomar decisiones razonables basadas en ellos. Sobre la base de estos supuestos, lanzan ofertas promocionales, descuentos y cupones.
- Las empresas pueden revolucionar su servicio al cliente: Las empresas pueden ofrecer una experiencia superior analizando lo que los clientes necesitarán en un futuro próximo.Esto se aplica a varios negocios como el desarrollo de aplicaciones. Con un sistema de análisis predictivo fiable, podrás analizar todos los datos estructurados y no estructurados que te ayudarán a pronosticar las expectativas de los clientes.
- Ayuda a detectar perspectivas confusas en los datos de los clientes: Las empresas pueden ofrecer una experiencia personalizada al cliente de la manera correcta. Acercarse al cliente e identificar a los que tienen mayor propensión de compra, es el deber de todos en la empresa.Con un análisis oportuno, serás capaz de detectar tendencias emergentes en los sentimientos de los clientes.
- Identificar áreas de abandono: Cuando aprovechas el análisis predictivo, tienes la oportunidad de recuperar clientes perdidos.Puedes identificar las razones de su salida y evitar que otros se vayan. Si sabes esto de antemano, puedes planear estrategias que le ayuden a retenerlos.
Para qué hacer un análisis predictivo
El análisis predictivo permite que las empresas consigan información y una gran cantidad de datos que puedan impulsar las decisiones futuras y el éxito de la organización.
Estas son algunas de las razones por las que debes hacer un análisis predictivo:
- Para posicionarse frente a la competencia y establecer precios correctos
Los datos te ayudan a detectar tendencias y a crear tarifas personalizadas para cada audiencia.
La analítica predictiva puede, con la ayuda de todas las tecnologías que rodean la captación de datos sobre los comportamientos del cliente, ayudar al desarrollo de modelos para minimizar la incertidumbre y competir por la mejora de los procesos de la empresa.
- Para el desarrollo de productos y estrategias de marketing
Campañas de sensibilización, publicitarias, desarrollo de productos, comercialización de nuevos productos, etc. ¿Pero a quién y a qué tipo de cliente?
Mediante la segmentación de clientes, el análisis predictivo puede contribuir a la productividad de los departamentos de marketing y ventas, pues podrás determinar de antemano los productos y servicios que los clientes buscarán en un futuro.
- Crear procesos eficientes
Otras de las razones por las que debes hacer un análisis tipo predictivo, es que te permite cambiar el enfoque de tus procesos internos. Gracias a ello podrás, no sólo reaccionar ante los problemas, sino actuar antes del problema y atacarlo desde raíz.
- Mayor gestión de esfuerzos y rentabilidad
Entender el comportamiento de los clientes, conocer las necesidades futuras y hacer un marketing específico nos ayudan a alinear los esfuerzos hacia un mismo objetivo. El uso de herramientas predictivas nos ayuda a tomar acciones correctivas de manera más rápida.
En la misma línea, también conduce a una mejor relación con el cliente. La integración de la gestión predictiva basada en su comportamiento conduce, por supuesto, a un aumento de la fidelidad, la retención y la satisfacción del cliente.
¿Qué soluciones de predictive analytics ofrece Ingeniería Tronix?
Con la experiencia de implementación de sistemas y formulación de modelos predictivos aunado a el conocimiento de las enormes ventajas que el análisis predictivo tiene para las empresas en un mundo digitalizado, Ingeniería Tronix puede desarrollar o adaptar plataformas de análisis predictivo para las empresas. Una de los abordajes es mediante la recopilación programática de datos de sistemas existentes de la empresa cuando estos ya existen. O bien, otro abordaje se complementa con un abordaje inicial de implementación de minería de datos(ver sección de Data Mining) para posteriormente y según objetivos de la empresa, poder crear los modelos predictivos y montar un sistema de fácil lectura para los departamentos o directivos tomadores de decisiones.