El análisis de datos, la práctica de examinar datos para responder preguntas, identificar tendencias y extraer información, puede proporcionarle la información necesaria para estrategias y tomar decisiones comerciales impactantes.
- Predictivo, que responde a la pregunta, «¿Qué podría pasar en el futuro?»
La capacidad de predecir eventos y tendencias futuros es crucial en todas las industrias. El análisis predictivo aparece con más frecuencia de lo que se puede suponer, desde su pronóstico del tiempo semanal hasta avances médicos habilitados para algoritmos. Aquí hay una descripción general de los análisis predictivos para comenzar en el camino hacia la formulación de la estrategia informada por datos y la toma de decisiones.
Análisis predictivo
es el uso de datos para predecir tendencias y eventos futuros. Utiliza datos históricos para pronosticar escenarios potenciales que pueden ayudar a impulsar decisiones estratégicas.
Las predicciones podrían ser para el futuro cercano, por ejemplo, predecir el mal funcionamiento de una maquinaria más tarde ese día, o el futuro más distante, como predecir los flujos de efectivo de su empresa para el próximo año.
El análisis predictivo se puede realizar manualmente o utilizando algoritmos de aprendizaje automático. De cualquier manera, los datos históricos se utilizan para hacer suposiciones sobre el futuro.
Una herramienta de análisis predictivo es el análisis de regresión, que puede determinar la relación entre dos variables (regresión lineal única) o tres o más variables (regresión múltiple). Las relaciones entre las variables se escriben como una ecuación matemática que puede ayudar a predecir el resultado si una variable cambia.
¿Cómo hacer un análisis predictivo?
Las aplicaciones potenciales para análisis predictivos varían ampliamente, al igual que los tipos de modelos utilizados para alimentar las ideas resultantes. Determinar qué tipos de técnicas de análisis predictivo son mejores para su organización comienza con un objetivo claramente definido. Una vez que sepa qué pregunta desea responder, puede elegir el modelo que mejor le sirva. Los modelos de análisis predictivo se pueden agrupar aproximadamente en estos cuatro tipos:
Los modelos de regresión estiman la fuerza de una relación entre variables. El modelo rastrea cómo las acciones (variables independientes) impactan los resultados (variables dependientes) y utiliza esa información para predecir el impacto futuro. Estos modelos estadísticos pueden ser simples, con una variable independiente y una variable dependiente o una regresión lineal múltiple con dos o más variables independientes. Existen una variedad de técnicas de regresión y se pueden emplear dependiendo de la aplicación y los tipos de variables involucradas. Al definir la relación entre las variables, las organizaciones pueden realizar un análisis de escenarios, también conocido coloquialmente como análisis de «What if», para conectar nuevas variables independientes y ver cómo afectan el resultado. Las organizaciones pueden usar un modelo de regresión para determinar cómo las cualidades de un producto afectan la probabilidad de compra. Al analizar la relación entre el color del producto y la probabilidad de compra, una organización podría ver una correlación entre las camisas azules y más ventas. Debido a que la correlación no es igual a la causalidad, la organización podría explorar cómo otros factores afectan la probabilidad de comprar, como el tamaño, la estacionalidad o la colocación del producto. Pueden usar estas ideas para ayudar con los esfuerzos de marketing o el desarrollo de productos para determinar qué productos pueden funcionar bien en el futuro.
Los modelos de clasificación colocan datos en categorías basadas en el conocimiento histórico. La clasificación comienza con un conjunto de datos de capacitación donde cada datos ya ha sido etiquetado. El algoritmo de clasificación aprende las correlaciones entre los datos y las etiquetas y clasifica los datos nuevos. Algunas técnicas de modelo de clasificación popular incluyen árboles de decisión, bosques aleatorios y análisis de texto. Debido a que los modelos de clasificación se pueden volver a entrenar fácilmente con nuevos datos, se utilizan en muchas industrias. Los bancos a menudo usan modelos de clasificación para identificar transacciones fraudulentas. El algoritmo puede analizar millones de transacciones anteriores para saber cómo se verían las transacciones fraudulentas futuras y alertar a los clientes cuando la actividad en su cuenta parece sospechosa.
¿Qué es un modelo predictivo ejemplos?
La explosión de Big Data (gran disponibilidad de datos) que caracteriza nuestro tiempo, así como el aumento exponencial en la capacidad de cálculo, ha realizado técnicas de aprendizaje automático que se pueden implementar, o, para ponerlo con una palabra de moda, de aprendizaje de máquinas, solo teorizado en décadas anteriores. Estos son algoritmos que aprenden automáticamente, ya que se agregan nuevos datos al sistema. ¡Pueden aprender la relación entre dos variables, pero también pueden aprender a reconocer la diferencia entre un perro y un gato a partir de una serie de imágenes!
Por lo tanto, hoy es posible realizar análisis predictivos también en datos no estructurados (textos, imágenes, videos, etc.) y, gracias al impresionante rendimiento de la tecnología disponible, es posible tener resultados en tiempo real. Sin embargo, para utilizar técnicas de aprendizaje automático de manera efectiva, debe tener muchos datos y poder integrar datos de fuentes y formatos heterogéneos.
Big data en números: tendencia, mercado, perspectivas y cifras profesionales
La emergencia de salud tuvo un impacto significativo en las actividades de análisis predictivo en uso en organizaciones públicas y privadas. De hecho, de un día al siguiente, los modelos aplicados a numerosos procesos o sectores han demostrado ser completamente ineficaces.
El Observatorio Big Data & Business Analytics ha razonado durante estos temas, también llevando a cabo un evento de discusión dedicado con su junta asesora. Los gerentes de ciencia de datos o, en general, los científicos de datos presentes en las empresas, internacionalmente, se encontraron ocupados evitando la «deriva del modelo» que se les llama la SO, es decir, una reducción importante en el rendimiento de los modelos predictivos en uso.
¿Cuáles son los metodos predictivos?
En las industrias actuales que involucran atención médica, ciencias de la vida, petróleo y gas, seguros, etc., el análisis predictivo se emplea ampliamente en estas áreas y proporciona anticipaciones más valoradas cuando las estrategias y aplicaciones comerciales están claramente definidas.
El análisis predictivo incorpora una combinación de métodos y técnicas científicas como se analiza a continuación;
Minería de datos: para administrar grandes cantidades de conjuntos de datos estructurados o no estructurados para reconocer los patrones y relaciones ocultas entre las variables proporcionadas, la minería de datos está dirigida. Una vez identificados, estas relaciones se pueden usar para comprender el comportamiento del evento del que se compilan los datos.
Modelado estadístico: en paralelo al proceso de minería de datos, se pueden desarrollar modelos de datos estadísticos dependiendo del contexto de lo que debe anticiparse utilizando los mismos datos recopilados que para la minería de datos. Una vez que el modelo se construye, los nuevos datos se alimentan a modelos para predecir los resultados futuros. Por ejemplo, un experto en negocios puede construir un modelo de venta cruzada utilizando datos actuales del cliente y predecir qué otros artículos probablemente comprarán de la misma compañía.
Aprendizaje automático: ML puede implementar métodos y técnicas iterativas para identificar patrones de grandes conjuntos de datos y construir modelos. Por ejemplo, los motores de recomendación se utilizan ampliamente para las recomendaciones de compras en línea, ya que las predicciones se realizan al utilizar el comportamiento previo de compras y navegación de los clientes.
¿Qué pretende el análisis predictivo?
El pronóstico del tiempo es uno de los usos más conocidos del modelado predictivo. El análisis predictivo también se usa para pronosticar elecciones, predecir la propagación de enfermedades y modelar los efectos del cambio climático.
En los negocios, el modelado predictivo ayuda a las empresas a optimizar las operaciones, mejorar la satisfacción del cliente, administrar presupuestos, identificar nuevos mercados, anticipar el impacto de los eventos externos, desarrollar nuevos productos y establecer estrategias comerciales, de marketing y precios. Por ejemplo, es probable que una compañía de seguros tenga en cuenta las posibles variables de seguridad de conducir, como la edad, el sexo, la ubicación, el tipo de vehículo y el registro de manejo, al fijar y aprobar pólizas de seguro de automóvil.
Como se observó, la industria del marketing ha sido un notable adoptante de análisis predictivos, junto con grandes proveedores de motores de búsqueda y servicios en línea. Otras industrias que son grandes usuarios de análisis predictivos incluyen atención médica y fabricación. Los ejemplos específicos de cómo las empresas usan análisis predictivos se detallan más adelante en esta guía.
El análisis predictivo requiere un alto nivel de experiencia con métodos estadísticos y la capacidad de construir modelos de análisis predictivos. Como se señaló en la sección sobre el proceso de cinco pasos para análisis predictivo, típicamente es el dominio de los científicos de datos, los estadísticos y otros analistas de datos calificados. Son compatibles con los ingenieros de datos, que ayudan a recopilar datos relevantes y prepararlos para el análisis, y por desarrolladores de BI y analistas de negocios, que ayudan con la visualización de datos, los paneles e informes.
Los científicos de datos utilizan modelos predictivos para buscar correlaciones entre los diferentes elementos de datos en los datos de Clickstream, registros de salud del paciente y otros tipos de conjuntos de datos. Una vez que se ha producido la recopilación de datos, se formula, capacita y modifica un modelo estadístico, se modifica según sea necesario para producir resultados precisos. Luego se ejecuta el modelo contra los datos seleccionados para generar predicciones. Los conjuntos de datos completos se analizan en algunas aplicaciones, pero en otras, los equipos de análisis usan el muestreo de datos para optimizar el proceso. El modelado predictivo se valida o se revisa de manera continua a medida que hay datos adicionales disponibles.
¿Cómo funciona el sistema predictivo?
El objetivo de la análisis predictivo es usar datos actuales e históricos para crear un modelo que describa el comportamiento en un entorno y que se pueda utilizar para predecir o anticipar tendencias y patrones futuros. Algunas organizaciones empresariales han desarrollado tecnologías patentadas para análisis predictivos específicos de la industria, mientras que otras dependen de herramientas de software de terceros para sus capacidades de análisis predictivo.
De cualquier manera, el flujo de trabajo para una iniciativa de análisis predictivo exitoso debe ser bastante consistente y puede representarse mediante este proceso de siete pasos:
El aspecto más importante de la definición del proyecto es comprender los objetivos de su análisis predictivo. ¿Qué estás tratando de modelar? ¿Qué preguntas te gustaría responder? ¿Qué tipo de eventos o resultados esperan predecir? Estas preguntas lo ayudarán a comprender cómo el análisis predictivo impulsará el valor dentro de su organización y determinará cómo configura su herramienta de software elegida.
El análisis predictivo es más efectivo cuando puede aprovechar un gran volumen de datos. Si su organización ya recopila o genera datos a través de sus procedimientos operativos normales, ya tendrá datos de múltiples fuentes disponibles para su análisis. De lo contrario, es posible que deba configurar una herramienta de minería de datos o agregación de datos que pueda cosechar datos de su organización. Determinar cómo obtener datos debe ser parte de la definición de su proyecto.
Los datos que se han extraído o agregado deben limpiarse antes de que puedan analizarse de manera efectiva. La limpieza de datos significa consolidar datos de múltiples fuentes en una sola base de datos y garantizar que los datos se formateen de manera consistente (en las mismas unidades, organizan de la misma manera) para que pueda ser analizado o procesado de manera eficiente mediante su herramienta de análisis predictivo.
¿Qué puede predecir el marketing predictivo?
La versión corta de la definición de marketing predictivo es el marketing que utiliza Big Data para desarrollar pronósticos precisos del comportamiento futuro del cliente. Más específicamente, el marketing predictivo utiliza la ciencia de datos para predecir con precisión qué acciones y estrategias de marketing tienen más probabilidades de tener éxito. En resumen, la inteligencia predictiva impulsa las decisiones de marketing.
En promedio, las recomendaciones de inteligencia predictiva influyeron en el 26.34% de los pedidos totales. Cuando se analizó durante un período de 36 meses, vemos que las órdenes totales influenciadas aumentaron de 11.47% al comienzo del uso de inteligencia predictiva a 34.71% después de 36 meses.
Eso es muchos negocios atribuidos a análisis predictivos para el marketing, y es mejor que crea que también deja un gran número negro en los libros de contabilidad.
Aquí hay un ejemplo. La página de destino de Amazon incluye recomendaciones personalizadas para cada cliente. Los datos se han recopilado en esos clientes en función de sus compras anteriores, y Amazon usa esos datos para pronosticar posibles compras futuras. Esto produce recomendaciones personalizadas. Cuanto más un cliente o un cliente potencial compra artículos, más refinadas se vuelven las recomendaciones.
Amazon también analiza en qué han hecho clic esos clientes en el pasado, los tipos específicos de elementos en los que han mostrado interés y los proveedores con los que prefieren hacer negocios. Incluso tienen en cuenta el tiempo y la temporada de compras, para que puedan proporcionar notificaciones y otros empujes en esos momentos en que un cliente en particular es más probable que compre. Toda esta inteligencia le permite a Amazon hacer recomendaciones que sean muy precisas. Esto lleva a un aumento de las ventas, así como una mejor satisfacción del cliente, todo gracias al marketing predictivo. Amazon está lejos de ser el único negocio que utiliza el marketing de análisis predictivo para impulsar las ventas.
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