Una de las áreas de la analítica de datos que más promete a las empresas es el análisis predictivo también llamado analítica predictiva.
Un conjunto de herramientas y metodologías que según la Harvard Business School encuentran aplicación en una gama tan amplia de entornos que van desde el análisis meteorológico, hasta los nuevos avances médicos habilitados por algoritmos.
Desde pequeñas empresas locales, hasta grandes corporaciones multinacionales; todas pueden hacer uso de la analítica predictiva para encontrar ventajas competitivas.
Y es que se trata de técnicas y algoritmos que según SAS tienen el potencial de ir más allá de identificar lo que sucedió, para detectar patrones y proyectar escenarios de lo que sucederá en el futuro.
Conozca en esta entrega lo básico sobre el análisis predictivo: el concepto, beneficios, modelos o herramientas, ejemplos, aplicaciones y retos de su implementación.
¡Buena lectura!
¿Qué es la analítica predictiva?
El análisis predictivo es una forma avanzada de análisis de datos que, como su nombre lo indica, permite predecir resultados basando en el análisis de datos previos.
De acuerdo con IBM, la analítica predictiva hace uso de:
- Datos
- Algoritmos estadísticos
- Minería de datos
- Y técnicas de aprendizaje automático
Para encontrar patrones, develar riesgos y aproximar oportunidades.
El objetivo no es solo saber lo que sucedió, sino predecir con la mayor precisión posible lo que sucederá en el futuro.
Los expertos de SAS, definen la analítica predictiva como: ‘el empleo de datos, algoritmos estadísticos e inteligencia artificial con el propósito de identificar probabilidades de escenarios futuros a partir de valores actuales e históricos’.
Beneficios e impactos del análisis predictivo para las empresas
Las empresas recurren al análisis predictivo para resolver problemas complejos y habilitar nuevas oportunidades, permitiendo un mejor manejo de riesgos, crecimiento y madurez de su modelo de negocio.
Los distintos modelos y técnicas de la analítica predictiva facilitan el alcance de objetivos y metas de negocios.
Algunos de los beneficios de la analítica predictiva son:
1. Fortalecer la competitividad de las organizaciones
La analítica predictiva permite alcanzar una diferenciación única basada en las necesidades de los clientes y en la información única de cada organización.
Además, permite conocer las tendencias de la industria, refinando patrones que pueden interesarle a los clientes o identificando y explotando debilidades de los competidores.
De acuerdo con SAS, las empresas hacen uso de los modelos predictivos para:
- Mejorar la gestión de inventarios
- Establecer estrategias de fijación de precios
- Optimizar cargas de trabajo y capacidades
- Lograr una asignación más eficiente de recursos
- Adelantar tendencias y movimientos del mercado.
Es por ello que se dice que esta rama de analítica trae ventajas competitivas para las empresas que la implementan con éxito.
2. Agilización y mejora de las operaciones
Complementando el beneficio anterior, muchas empresas utilizan modelos de previsión para pronosticar la gestión de activos.
Empresas de logística emplean estos modelos para encontrar itinerarios óptimos y maximizar sus capacidades de envío y almacén.
Google Cloud hace referencia al uso de modelos predictivos en el mantenimiento rutinario de maquinarias y vehículos, para asegurar disponibilidad y óptimo funcionamiento.
3. Aumentar las ventas y mejorar la retención de clientes
Una de las razones que justifica el uso amplio del análisis predictivo es la determinación y análisis del comportamiento de compra de los consumidores.
Canales de ventas mejor enfocados posibilitan además las promociones y la venta cruzada, claras estrategias para el aumento de los ingresos.
Diversas herramientas y modelos predictivos ayudan a las empresas de cualquier giro o tamaño a: atraer, retener y hacer crecer su base de clientes leales y rentables.
4. Optimización de campañas de marketing
Muy vinculado al punto anterior, el análisis predictivo se utiliza para identificar los comentarios y las compras de los clientes.
Una estrategia de marketing dirigida en función al comportamiento del consumidor, hace más eficiente los esfuerzos del equipo y los gastos de publicidad.
5. Mayor seguridad y detección de fraudes
La combinación de varios métodos analíticos puede mejorar el reconocimiento de patrones y prevenir la actividad delictiva.
A medida que la ciberseguridad se vuelve más importante, herramientas de analítica predictiva del comportamiento examina toda la actividad de la red en tiempo real, buscando detectar:
- Anomalías que podrían indicar fraude
- Ataques dirigidos (DdoS)
- Vulnerabilidades de día cero
- Otras amenazas persistentes y delicadas.
6. Reducción de riesgos
La calificación crediticia se utiliza para evaluar la probabilidad de incumplimiento de un cliente determinado y es un buen ejemplo de análisis predictivo.
Al igual que la estimación de riesgos financieros en procesos de emisión de bonos gubernamentales o corporativos y las ofertas públicas de acciones.
Otros usos de la analítica predictiva relacionados con el riesgo incluyen siniestros y estimación de primas y coberturas de seguro.
Algunos modelos de análisis predictivo
Es momento de mencionar algunas herramientas y modelos específicos de los que se vale la analítica predictiva para generar estimaciones:
1. Modelos de clasificación
Es una de las tareas más conocidas en la analítica predictiva.
Parte del hecho que miles o millones de registros de las bases de datos a analizar cuentan con una clasificación asignada, y esta es evalúan en conjunto con otros atributos, buscando predecir el valor de clasificación para un nuevo registro.
Por ejemplo, la asignación de un perfil de cliente por parte de las instituciones financieras, con base en criterios como: nivel académico, ingresos, tenencia de propiedades, número de hijos.
Comúnmente, este tipo de modelos solo puede establecer una sola variable de salida.
2. Modelos de agrupamiento o categorización
La gran diferencia entre los modelos de clasificación y los de categorización es que los segundos establecen más de una categoría a un registro.
De acuerdo con ProjectPro, en un modelo de categorización los datos se recopilan y dividen en grupos en función de características comunes.
Su agrupamiento posibilita la clasificación y asigna una probabilidad o puntuación a cada categoría.
Algunas aplicaciones de este tipo de modelos predictivos pueden ser la capacidad de dividir datos y categorizar grupos de clientes para el lanzamiento de campañas de marketing especializadas o customizadas.
3. De preferencias o profundización
Estos modelos parten de la premisa de tener dos o más registros nuevos, los que se comparan entre sí para asignarles un puntaje y ordenarlos de acuerdo con la necesidad.
A manera de ejemplo se puede ver en un proceso de contratación inteligente que, de acuerdo con los resultados de pruebas, la aspiración salarial y la experiencia, ordenaría a los candidatos, partiendo del que más se ajusta al cargo disponible.
4. Modelos de regresión
Es similar a la clasificación ya que a partir de un conjunto de datos de aprendizaje busca determinar una estimación a un nuevo registro, que esta vez no será una categoría sino un dato numérico.
Ejemplos típicos son la determinación de la probabilidad de compra de un posible cliente o la estimación de la probabilidad de quiebra de una empresa en función de ciertos parámetros financieros.
Los modelos de regresión más comunes pueden ser: lineales, no lineales y lógicos.
5. Modelos de simulación
En términos generales un modelo de simulación es una réplica de un proceso o serie de eventos del mundo real en un entorno controlado con la idea de analizar o proyectar conjuntos de nuevas condiciones o reglas.
Para Mosimtec, ‘la idea básica de un modelo predictivo basado en simulación es evaluar cómo el sistema real podría interactuar con el conjunto de nuevas condiciones o reglas inducidas’.
Prototipos, estrategias, sistemas logísticos, interacciones, el tráfico y hasta conflictos bélicos; se pueden predecir a través de modelos de simulación, estos pueden ser:
- Simulación Montecarlo
- De eventos discretos
- De dinámica de sistemas
- Análisis de riesgos
- Simulación basada en agentes.
Ejemplos y aplicaciones de la analítica predictiva
Estos son solo algunos ejemplos de aplicación del análisis predictivo en distintos sectores o industrias:
Sector o industria
Aplicación
Servicios financieros
- Para detectar y reducir el fraude
- Medir el riesgo crediticio
- Maximizar las oportunidades de cross-selling y up-selling (servicios cruzados)
- Retención de clientes
- Predecir la probabilidad de actividad fraudulenta
Ecommerce y venta minorista
- Planificación de mercancías o existencias
- Estrategias de optimización de precios
- Analizar la eficacia de estrategias y promociones
- Customizar o personalizar experiencias
Industria energética y minería
- Predicción de fallas de equipos
- Futuras necesidades de recursos
- Mitigar riesgos de seguridad
- Mejorar confiabilidad y rendimiento
Sector público y gubernamental
- Para comprender las tendencias de la poblacionales
- Comportamientos en grupos etarios o étnicos
- Comprender mejor el comportamiento del consumidor
- Mejorar la calidad del servicio
- Detectar y prevenir fraudes
- Reforzar la ciberseguridad, vigilancia e inteligencia.
Medicina, farmacéutica, salud
- Identificar factores de riesgos
- Patrones de riesgos y enfermedades crónicas
- Mejorar procedimientos de intervención y diagnósticos
- Optimización de imagenología
- Detección de fraudes
- Nuevos desarrollos de tratamientos.
Manufactura y fabricación en general
- Identificación de factores que conducen a cuellos de botella, reducción de la calidad y fallos de producción.
- Balanceo de líneas de producción, optimización de operaciones.
- Optimización de la gestión de almacén.
- Mejoras en diseño de piezas
- Optimización logística.
Retos de su implementación
El mayor desafío en la construcción de modelos analíticos predictivos es acceder a grandes cantidades de datos.
Para crear un sistema que pueda proporcionar resultados procesables, se deben analizar miles o millones de interacciones y ello puede ser costoso.
Otros puntos de atención a la hora de implementar un proyecto de analítica predictiva incluyen la falta de experiencia y habilidades avanzadas necesarias para implementar aplicaciones de manera precisa y eficiente.
Buena parte de las aplicaciones y plataformas de análisis predictivo suelen estar dirigidas a analistas de datos que están familiarizados con la inteligencia artificial, el modelado estadístico y lenguajes de programación.
TechTarget resume otros desafíos de la implementación del análisis predictivo cuya superación aseguraría el éxito, a medida en la que se desarrolle una estrategia, estos son:
- Buenos datos: predicciones de calidad se basan en la riqueza de los datos, registros incompletos, poco estructurados o inexactos, resultarán en proyecciones erradas.
- La elección de las mejores técnicas: Lo que ocupa capacitación y conocimiento de las herramientas
- Aún ante herramientas y modelos de avanzada, la ambigüedad puede estar presente, el punto es aprender a trabajar ante escenarios y resultados imperfectos.
- Aplicabilidad de los informes: las salidas o predicciones deben ser procesables y su precisión debe ser puesta a prueba.
Analítica Predictiva: Beneficios, modelos y aplicaciones – Reflexión final
Para finalizar, la analítica predictiva se está democratizando, para usar el lenguaje del mercado, esa es la promesa.
TechTarget destaca la existencia de un mercado creciente de herramientas de análisis predictivo específicas para cada industria o sector, con modelos y plantillas pre-construidos que incorporan las mejores prácticas y simplifican de manera importante el proceso de análisis.
Es una tecnología que está creciendo a razón de una tasa de crecimiento compuesto de entre el 8 al 10% según documento de IBM y cualquier negocio indistintamente de su actividad o tamaño puede generar ventajas competitivas a partir de una adecuada implementación.
