Para muchas empresas, Predictive Analytics no es nada nuevo. Pero es cada vez más utilizado por varias industrias para mejorar las operaciones comerciales cotidianas y lograr una diferenciación competitiva.
En la práctica, el análisis predictivo puede tomar varias formas diferentes. Tome estos escenarios, por ejemplo.
Identifique a los clientes que probablemente abandonen un servicio o producto. Considere un estudio de yoga que ha implementado un modelo de análisis predictivo. El sistema puede identificar que «Jane» probablemente no renovará su membresía y sugerirá un incentivo que probablemente la haga renovar en función de los datos históricos. La próxima vez que Jane llegue al estudio, el sistema provocará una alerta al personal de relaciones con membresía para ofrecerle un incentivo o hablar con ella sobre continuar con su membresía. En este ejemplo, el análisis predictivo se puede usar en tiempo real para remediar la rotación de clientes antes de que tenga lugar.
Envíe campañas de marketing a los clientes que tienen más probabilidades de comprar. Si su negocio solo tiene un presupuesto de $ 5,000 para una campaña de marketing de venta adicional y tiene tres millones de clientes, obviamente no puede extender un descuento del 10 por ciento a cada cliente. El análisis predictivo y la inteligencia empresarial pueden ayudar a pronosticar a los clientes que tienen la mayor probabilidad de comprar su producto, luego enviar el cupón a solo aquellas personas para optimizar los ingresos.
Mejorar el servicio al cliente planificando adecuadamente. Las empresas pueden predecir mejor la demanda utilizando análisis avanzados e inteligencia empresarial. Por ejemplo, considere una cadena hotelera que quiere predecir cuántos clientes se alojarán en un lugar determinado este fin de semana para que puedan asegurarse de que tengan suficiente personal y recursos para manejar la demanda.
Un análisis predictivo preciso y efectivo requiere un trabajo por adelantado para configurar. Hecho bien, el análisis predictivo requiere que las personas que entiendan que hay un problema comercial para resolver, datos que deben prepararse para el análisis, modelos que deben construirse y refinar, y el liderazgo para poner las predicciones en acción para resultados positivos.
¿Qué es predictivo ejemplos?
El análisis predictivo está transformando todo tipo de industrias. Puede atrapar fraude antes de que suceda, convertir una empresa pequeña en un titán e incluso salvar vidas.
La mayoría de las aplicaciones generalmente hablan sobre lo que sucedió en el pasado. Pero los usuarios finales están buscando nuevas formas de aprovechar sus datos comerciales. Quieren saber qué es lo que es más probable que suceda en el futuro y, aún más importante, identificar las acciones que pueden tomar para que sucedan cosas buenas y evitar que sucedan cosas malas.
Las oportunidades son infinitas, y a menudo comienza con un poco de inspiración. Siga leyendo para explorar cinco ejemplos de extremo a extremo de cómo funciona el análisis predictivo para cinco industrias muy diferentes:
Problema: El crecimiento de los datos afecta a todas las industrias hoy, y los datos de atención médica están preparados para crecer más rápido que casi cualquier otro mercado, según un informe reciente de la Corporación de Datos Internacionales (IDC). A medida que los datos de atención médica explotan en volumen, la popularidad del aprendizaje automático y el análisis predictivo crecen. Hay tres áreas clave en las que el aprendizaje automático puede ayudar a las organizaciones de atención médica: mejorar los resultados de los pacientes, mejorar las operaciones de atención médica y detectar fraude.
En este caso, digamos que tenemos 1,000 pacientes que necesitan ser examinados para detectar diabetes. ¿Hay alguna forma de priorizar a los pacientes de alto riesgo para las exámenes primero y desacrender a los pacientes de bajo riesgo para ser examinados más tarde?
Beneficios: al predecir qué pacientes son análisis predictivos de alto riesgo, garantiza que los pacientes que necesitan atención necesitan con urgencia pueden obtenerlo más rápido. Al mismo tiempo, los profesionales de la salud pueden ser más eficientes con su tiempo y recursos.
¿Qué es método predictivo?
Este término indica todas esas técnicas capaces no solo de identificar patrones y tendencias recurrentes en los datos disponibles y proporcionar un pronóstico de algunas cantidades de interés. Las estadísticas, así como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, desarrollan modelos para construir pronósticos, pero también tiene como objetivo cuantificar la incertidumbre del pronóstico, que desciende de la variabilidad del fenómeno en el análisis. Estos modelos se están volviendo cada vez más complejos ya que, desde que comenzó la revolución de los big data, los datos que los guían son cada vez más complejos, tanto en términos de volumen como en su naturaleza y dimensionalidad; Ya no solo son números o vectores de números, sino también imágenes, señales y pistas, textos. Una vez que haya logrado describir y modelar el dominio de las variables involucradas, pasamos a la parte pronosticada, el corazón de estos modelos porque es capaz de liberar todo el potencial de las diversas información que ya están en manos de las empresas.
Los análisis predictivos se evocan cada vez más cuando se trata de identificar tendencias futuras no solo en el mundo de las finanzas, donde los big data han sido durante mucho tiempo un factor competitivo, sino también en áreas muy diferentes, como marketing, por ejemplo, deporte, seguro y fabricación. Precisamente en la fabricación hay excelentes ejemplos de empresas que, con un buen uso de los datos, han logrado optimizar sus procesos de producción y distribución. Puede ocurrir los análisis predictivos con la minería de datos confundida, que es el conjunto de técnicas capaces de extraer información útil de grandes cantidades de datos, no disponibles sin la ayuda de máquinas, matemáticas y estadísticas.
Si la minería de datos identifica los patrones estructurales contenidos dentro de la información, los modelos predictivos dan un paso más, el que marca la diferencia para las empresas. No solo combinan los datos de una manera útil, sino que permiten al tomador de decisiones sacar conclusiones que se traducen en preciosas indicaciones, por ejemplo, en los nuevos modelos de negocio, en los comentarios de los clientes, sobre las tendencias de compra futuras, así como, si cree que sobre la fabricación del sector, en la necesidad de reparación y mantenimiento de maquinaria, para evitar hacerlos en una emergencia.
Los modelos predictivos encuentran numerosas aplicaciones en diferentes áreas, pero para construir un modelo confiable es necesario adaptarlo al contexto en el que opera a través de algunos pasajes fundamentales: la recopilación de datos, el procesamiento de los mismos y la calibración de los algoritmos . Todos estos pasajes tienen una enorme importancia, comenzando con la recopilación de datos, que comienza desde la elección de la base de la información a juzgar. Un pasaje que requiere habilidades de dominio y habilidades técnicas para eliminar datos superfluos o integrar el conjunto elegido con datos adicionales.
Luego pasamos al procesamiento de datos que generalmente ocupa la mayor parte del tiempo del desarrollo de un modelo predictivo y requiere una fuerte competencia técnica para limpiar los datos y construir las variables que serán explotadas por el modelo para el pronóstico de escenarios futuros.
¿Qué es objetivo predictivo?
El proceso de análisis predictivo ha llegado lejos en la última década. Este proceso ya no es la responsabilidad exclusiva de los científicos de datos o el personal de TI. Las herramientas de pronóstico y análisis predictivos de autoservicio de hoy están diseñadas para admitir a los usuarios comerciales y a los analistas de datos por igual.
El análisis predictivo es el proceso de pronóstico o predicción de resultados comerciales para fines de planificación. El análisis predictivo emplea varias técnicas analíticas y de modelado, aprovechando datos históricos y resultados comerciales para identificar relaciones, oportunidades y riesgos cruciales para que los gerentes de negocios puedan predecir con mayor precisión el crecimiento y los cambios competitivos y del mercado e identificar tendencias y patrones.
Una herramienta de análisis predictivo de autoservicio permite al usuario comercial promedio acceder a algoritmos predictivos sofisticados sin la experiencia y habilidad de un científico de datos capacitado, por lo que los usuarios que no son estadísticos o expertos en algoritmos predictivos pueden aprovechar para tomar decisiones comerciales con confianza.
¿Puede el análisis predictivo ayudarlo a lograr objetivos comerciales?
Si una organización desea tener éxito en el mercado y en sus esfuerzos competitivos, debe pronosticar y predecir con precisión el futuro de su negocio, planificar nuevas ubicaciones y productos o servicios, y optimizar las operaciones internas. Predictive Analytics puede ayudar a una empresa a comprender el comportamiento de compra de sus clientes y perspectivas y enchufar las herramientas predictivas y de pronóstico de juego ayudan a las empresas a crear científicos de datos ciudadanos y establecer métricas y objetivos en toda la empresa para la ejecución uniforme y la comprensión de los objetivos comerciales.
¿Cuáles son las herramientas de análisis predictivo?
Los primeros días de análisis estaban dominados por análisis que ayudaron a las empresas a comprender lo que sucedió en el pasado: análisis descriptivo y análisis de diagnóstico. Los desarrolladores comúnmente usaban varias herramientas de BI para desarrollar estos modelos.
Predictive Analytics es un campo complementario destinado a pronosticar lo que podría suceder en el futuro analizando patrones y tendencias en datos pasados y actuales.
Tradicionalmente, el análisis predictivo se restringió a un pequeño equipo de analistas de datos o científicos de datos. El modelado predictivo fue un proceso complejo que podría requerir semanas o meses de experimentación con diferentes conjuntos de datos, exploración de diferentes hipótesis y validaciones de diferentes prototipos para encontrar un modelo que mostrara valor.
Esto ahora está comenzando a cambiar con mejoras dramáticas en la capacidad de las herramientas diseñadas tanto para expertos en análisis de datos como para usuarios comerciales regulares, dijo Carlie Idoine, directora de investigación de Gartner.
Los términos utilizados para describir las diversas herramientas para construir modelos predictivos también han evolucionado a lo largo de los años. Hoy, comúnmente se les conoce como herramientas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Estas herramientas se utilizan para desarrollar una variedad de modelos de análisis y inteligencia artificial (IA) utilizados para análisis descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos.
El análisis predictivo es solo un aspecto de estas herramientas, y en la práctica, los usuarios ni siquiera pueden referirse directamente al término al aplicar análisis predictivos a los casos de uso. Por ejemplo, un gerente de ventas se preocupa por un mejor algoritmo de puntuación de plomo, un gerente de marketing quiere una mejor tasa de clics y el equipo de finanzas quiere reducir el fraude.
¿Cuál es la técnica utilizada en el análisis predictivo?
El análisis predictivo es la práctica de predecir las tendencias futuras mediante el análisis de datos recopilados. Con una visión de los patrones pasados, las organizaciones pueden adaptar sus estrategias de marketing y operaciones para servir mejor a sus clientes. Además de las mejoras operativas, las empresas obtienen una ventaja en áreas clave como la detección de fraude y la gestión de inventario.
El análisis predictivo está estrechamente vinculado al aprendizaje automático. Independientemente de la técnica específica, una organización podría emplear, el proceso general comienza con un algoritmo que se capacita teniendo acceso a un resultado entendido (como la compra de un cliente).
Los algoritmos de capacitación utilizan esa información para aprender cómo predecir los resultados futuros, eventualmente convertirse en un modelo listo para usar que puede ingerir variables de entrada adicionales, como la hora del día y el clima.
Las organizaciones que emplean análisis predictivos se vuelven notablemente más productivos, rentables y flexibles. Echemos un vistazo más de cerca a los beneficios de los análisis predictivos.
A medida que las empresas pueden predecir la demanda de los clientes con mayor precisión, pueden reducir los costos al optimizar sus campañas de inventario y marketing.
También pueden aprovechar las técnicas de análisis predictivo para aumentar la eficiencia del negocio. Por ejemplo, una aerolínea puede optimizar los precios de los boletos en función de la demanda prevista por los algoritmos predictivos. Al analizar los datos históricos y considerar las condiciones actuales (por ejemplo, una pandemia), las aerolíneas obtienen información sobre variables como los tiempos de espera, los tiempos de llegada y el tráfico estacional.
¿Qué tipos de modelos predictivos hay?
Existen diferentes tipos de técnicas de regresión disponibles para hacer predicciones.
Relacionado con los datos. Por ejemplo, una compañía SaaS presenta a la venta de 3.000 licencias en trimestre2 y 2,000 licencias en trimestre1. Analítica descriptiva responde a la venta total de consulta entre estos dos períodos.
La razón del análisis descriptivo radica en el análisis de diagnóstico. Del ejemplo anterior, Diagnostic Analytics avanza un paso más con los datos. También podría prever si el aumento en las ventas se debe al desempeño de las personas de ventas o al aumento de intereses en una determinada sociedad.
Los análisis de análisis de análisis predictivos, como la minería de datos y el aprendizaje automático, para pronosticar el futuro. Aquí el proceso implica observar los datos pasados y determinar la ocurrencia futura. Los analistas de datos pueden construir modelos predictivos para mantener los datos necesarios. El análisis predictivo difiere en gran medida de la minería de datos porque la parte final del foco en el descubrimiento de las relaciones ocultas entre estas variables, mientras que el anterior relaciona un modelo para concluir un final probable. Una compañía SaaS podría modelar datos sobre las ventas de gastos de marketing anteriores en cada área para generar un modelo de pronóstico para los ingresos de prospectos basados en el gasto en marketing.
Analítica prescriptiva licitan una propuesta basada en un resultado previsto. En relación con los datos históricos, se puede recomendar la acción.
1. Regresión lineal simple: un método estadístico para mencionar la relación entre dos variables que son continuas.
Artículos Relacionados:
- Ejemplo de análisis predictivo: cómo el machine learning puede mejorar el rendimiento empresarial
- Técnicas utilizadas en el análisis predictivo: aprenda a optimizar su estrategia de marketing
- Modelos predictivos: ejemplos y casos de éxito
- Los pronósticos cualitativos son más precisos que los pronósticos cuantitativos
