¿Qué es el análisis prescriptivo? Una guía completa

Muchas organizaciones e instituciones buscan formas de hacer predicciones más precisas y aumentar la eficacia de su toma de decisiones a largo plazo. La analítica prescriptiva es una posible solución para ello, ya que proporciona la capacidad de analizar enormes cantidades de datos mediante complejos algoritmos. Aprender sobre el análisis prescriptivo puede ayudarle a decidir si puede ayudar a su organización. En este artículo, definimos la analítica prescriptiva, por qué es importante, cómo la utilizan las empresas, una lista de pros y contras y algunos ejemplos de uso efectivo.

¿Qué es el análisis prescriptivo?

El análisis prescriptivo es un proceso estratégico para predecir eventos, sugerir decisiones y detallar los posibles resultados de esas decisiones. El análisis prescriptivo implica la recopilación de datos actuales e históricos, así como la identificación de tendencias, algoritmos y reglas para predecir mejor el futuro. A partir de estas predicciones, la analítica prescriptiva clasifica las posibles acciones a tomar como resultado de estas predicciones. Las organizaciones e instituciones suelen utilizar formas de inteligencia artificial para ayudar a realizar un análisis prescriptivo eficaz.

Por ejemplo, la analítica prescriptiva puede ayudar a un inversor a determinar las mejores operaciones bursátiles, midiendo los valores históricos y los futuros esperados para determinar el mejor curso de acción. Ninguna forma de análisis prescriptivo es completamente precisa, ya que nada puede predecir con exactitud muchos tipos de escenarios futuros, pero el uso eficaz del análisis prescriptivo puede disminuir el riesgo y mejorar la eficiencia de los procesos de toma de decisiones.

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¿Por qué es importante el análisis prescriptivo?

La predicción y la toma de decisiones futuras pueden ser importantes por muchas razones, como garantizar la salud y la seguridad de las personas o mantener y aumentar los flujos de ingresos. Una analítica prescriptiva eficaz requiere información sobre diversas variables, algunas de las cuales pueden tardar en identificarse y analizarse. No obstante, los sectores que utilizan este tipo de análisis suelen confiar en él para los procesos esenciales necesarios para la productividad.

¿Cómo utilizan las empresas el análisis prescriptivo?

Estas son algunas de las formas más comunes en que las empresas utilizan el análisis prescriptivo:

Para obtener una ventaja competitiva

Un análisis prescriptivo eficaz puede suponer una ventaja competitiva para las empresas de muchos sectores. Por ejemplo, una empresa de alquiler de coches puede utilizar la analítica prescriptiva para determinar los mejores precios de alquiler de coches para fechas futuras, maximizando sus ingresos y su margen de beneficios. La empresa puede hacerlo mediante un algoritmo, un sistema que analiza los datos de precios históricos, las tendencias actuales y los precios de la competencia para calcular el mejor precio en cada momento.

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1. Disminuir el error humano

Si las empresas utilizan el análisis prescriptivo a través de un software de inteligencia artificial, este sistema puede eliminar la necesidad de que los humanos completen este tipo de análisis por sí mismos, disminuyendo los casos de error humano. Por ejemplo, una empresa de inversión que utilice el análisis prescriptivo para las previsiones financieras puede confiar en esta tecnología para limitar los casos de errores matemáticos. Muchas industrias utilizan estos sistemas para ayudar a aumentar su capacidad de confiar en las estadísticas durante los procesos de toma de decisiones.

Ventajas del análisis prescriptivo

He aquí una lista de las posibles ventajas de aplicar el análisis prescriptivo:

Limita la deshonestidad

Asignar procesos analíticos importantes a los programas informáticos puede disminuir la influencia humana en los procesos de toma de decisiones. Esto significa que los individuos que pueden no priorizar los intereses de la organización pueden tener menos influencia sobre el proceso de toma de decisiones. Por esta razón, muchas organizaciones establecen protocolos que priorizan la toma de decisiones prescriptivas sobre cualquier otra fuente. Por ejemplo, un asesor financiero puede optar por invertir el dinero sólo en función de su software de análisis prescriptivo.

Disminuye el riesgo

Un elemento fundamental del análisis prescriptivo es determinar los posibles resultados negativos futuros de las decisiones. Muchos sistemas de análisis prescriptivo pueden calcular el nivel cuantitativo de riesgo asociado a decisiones específicas. Puede tener en cuenta estos cálculos durante los procesos de toma de decisiones para limitar el riesgo asociado a sus acciones.

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Ayuda a fidelizar

Las empresas pueden utilizar el análisis prescriptivo para predecir el comportamiento del consumidor. Al anunciar ofertas que se ajustan a los intereses y necesidades específicas de los consumidores, las empresas pueden ayudar a crear clientes fieles. Estos sistemas de análisis suelen tener acceso a los hábitos de compra, los intereses y el historial de búsqueda reciente de los clientes.

Contras del análisis prescriptivo

Esta es una lista de los posibles inconvenientes que hay que tener en cuenta a la hora de aplicar el análisis prescriptivo:

No siempre es correcto

Ningún sistema de análisis prescriptivo puede predecir el futuro con total exactitud cada vez. Por ello, confiar demasiado en estos sistemas puede provocar errores imprevisibles, limitando la cantidad de productividad y eficiencia que pueden proporcionar. Es importante determinar la precisión de un sistema de análisis prescriptivo para predecir los resultados futuros antes de confiar en él para los procesos esenciales de toma de decisiones. Puede ayudar a determinar la precisión de estos sistemas comparando sus predicciones con los resultados reales a medida que estén disponibles.

Necesidad de programar

Para funcionar correctamente, las organizaciones pueden necesitar programar sistemas de análisis prescriptivos para recopilar datos de los lugares correctos, analizarlos según los algoritmos adecuados e identificar los resultados correctos. Por este motivo, las organizaciones pueden necesitar personas con conocimientos especializados en este tipo de sistemas para operarlos y programarlos. Con una programación correcta, estos sistemas pueden hacer predicciones precisas de forma más fiable.

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Ejemplos de análisis prescriptivos eficaces

Estos son algunos ejemplos de sectores que utilizan eficazmente el análisis prescriptivo:

Sanidad

El sector sanitario puede utilizar el análisis prescriptivo para identificar las necesidades correctas de los pacientes y tratar las dolencias con mayor eficacia. Utilizando grandes bases de datos médicos, los sistemas de análisis prescriptivo pueden predecir qué planes de tratamiento tienen más probabilidades de resultar en la mayor salud de todos los pacientes. A continuación, los médicos y los profesionales de la medicina evalúan críticamente los datos prescriptivos para fundamentar sus diagnósticos y planes de tratamiento. Además, el análisis prescriptivo puede ser capaz de identificar a los mejores candidatos para los estudios médicos, aumentando la capacidad de investigación de las empresas farmacéuticas y otros investigadores relacionados con la salud.

Finanzas

Las organizaciones financieras pueden mejorar su rendimiento general mediante el uso creciente de complejos sistemas algorítmicos para predecir resultados futuros. Por ejemplo, muchos inversores utilizan algún tipo de análisis prescriptivo para gestionar sus carteras. Los analistas técnicos pueden utilizar estos sistemas para ayudarles a identificar las señales de compra y venta para las operaciones a corto plazo. Los analistas fundamentales pueden utilizar la analítica prescriptiva para recopilar información sobre las empresas más infravaloradas que cotizan actualmente.

Hospitalidad

Los hoteles y otras empresas de hostelería pueden utilizar el análisis prescriptivo para determinar los mejores precios para sus habitaciones. Al predecir el comportamiento de los consumidores, tener en cuenta los precios históricos y hacer un seguimiento de los precios de la competencia, las empresas hoteleras pueden fijar el precio de sus habitaciones para producir la máxima cantidad de ingresos y beneficios. Por ejemplo, si los precios de los competidores para una fecha específica son más bajos debido a la disminución de la demanda, un sistema de análisis prescriptivo puede bajar los precios de su propia empresa para igualar los precios de los competidores.

Comercio electrónico

Las dos formas principales en que las empresas de comercio electrónico pueden utilizar el análisis prescriptivo son en sus estrategias de precios y de marketing. Una estrategia de precios de comercio electrónico que utilice la analítica prescriptiva puede determinar los precios de productos específicos calculando el mejor escenario de precios. Para su estrategia de marketing, estas empresas pueden hacer que sus sistemas de análisis rastreen el comportamiento de los consumidores, identifiquen los intereses y extraigan las consultas de búsqueda para determinar los mejores productos para los anuncios. Por ejemplo, si usted ha buscado recientemente perros en un motor de búsqueda, un sistema de análisis prescriptivo para una empresa de comercio electrónico de mascotas puede enviarle anuncios de artículos relacionados con las mascotas.

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