Todo lo que necesita saber sobre el análisis predictivo

El análisis predictivo ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones para sus negocios. El principio rector de la analítica predictiva es utilizar las tendencias pasadas para predecir futuros acontecimientos empresariales. En este artículo, explicaremos qué es el análisis predictivo y cómo lo utilizan las empresas.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo utiliza técnicas de análisis para evaluar datos pasados y actuales con el fin de predecir tendencias y comportamientos, identificar oportunidades y anticiparse a los riesgos. Los métodos sofisticados de análisis predictivo incluyen el aprendizaje automático, la extracción de datos, el modelado estadístico y la inteligencia artificial.

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¿Cómo funciona el análisis predictivo?

Una vez que los analistas de una organización encuentran un patrón en los datos, pueden diseñar modelos para descubrir las relaciones entre varios factores. Estos modelos permiten a los analistas evaluar si un conjunto de condiciones reunidas puede conducir a un beneficio o a un riesgo. Así es como el análisis predictivo puede guiar la toma de decisiones informadas en varias categorías de eventos de la cadena de suministro y de compras. El análisis predictivo es una tarea que cualquier empresa puede realizar siempre que se comprometa a invertir el tiempo y los fondos necesarios en el proyecto. Una vez establecido el modelo, su organización debe mantenerlo con un análisis continuo.

Cómo aplicar el proceso de análisis predictivo

Puede seguir estos pasos para implementar el proceso de análisis predictivo:

1. Definir el objetivo

Identifique lo que quiere conseguir con el proceso de análisis predictivo. Defina el resultado del proyecto y las fuentes de datos disponibles. Asegúrese de que todas las fuentes de datos que piensa utilizar están actualizadas. Por ejemplo, puede querer planificar mejor sus ventas. En la actualidad, sus costes de contratación de vendedores son elevados, y demasiada cantidad de su producto se queda sin vender. Necesita saber cuándo pedir la mercancía, qué cantidad pedir y si es necesario contratar una fuerza de ventas suplementaria.

2. Recoger los datos

La recopilación de grandes cantidades de datos históricos es una fase crucial del proceso. Dado que la información recopilada procederá de múltiples fuentes y puede estar en diferentes formatos, necesitará un enfoque unitario para ello. Por ejemplo, puede extraer los datos de los comentarios en las redes sociales en formato XML y las cifras de ventas en una tabla estructurada de hoja de cálculo.

3. Analizar los datos

Inspeccione y limpie los datos para descubrir información útil. Puedes utilizar el método de la minería de datos para preparar los datos para su análisis. La minería de datos es el proceso de observar los datos y discernir patrones. Por ejemplo, puede observar sus cifras de ventas y ver potencialmente un pico durante la temporada de vacaciones.

4. Utilizar herramientas estadísticas

Las herramientas estadísticas te permiten probar y validar la hipótesis que acabas de formar. Las herramientas estadísticas incluyen la estadística multivariante, el análisis de regresión y la previsión. Por ejemplo, puede comprobar si este pico de ventas se repite para confirmar que los clientes compran su producto durante las vacaciones.

5. Crear un modelo

El modelado predictivo tiene como objetivo automatizar su proceso de decisión diario. Muchas organizaciones utilizan un lenguaje de programación de código abierto como Python. Es esencial informarse sobre las herramientas disponibles y elegir la que mejor se adapte a sus necesidades. Una vez que tenga su herramienta, podrá generar informes. Por ejemplo, puede crear un informe que muestre las cantidades que debe comprar para sus existencias.

6. Despliegue de sus resultados

Una vez que haya comprobado sus números con estadísticas y los haya calibrado con modelos, puede interpretar los resultados y crear medidas procesables. Por ejemplo, usted sabe que los clientes compran su producto durante las vacaciones. Asegura un stock suficiente para este periodo y contrata una fuerza de ventas adicional durante noviembre, diciembre y enero.

7. Controla tu progreso

Revise el modelo regularmente. Si es válido durante un periodo determinado, puede cambiar con las condiciones externas. Por lo tanto, debe volver a probar su modelo para verificar que sigue funcionando. Por ejemplo, si las preferencias de los clientes cambian, su modelo puede verse afectado.

¿Por qué es importante el análisis predictivo?

El análisis predictivo permite a las organizaciones hacer previsiones más fiables y precisas. Por lo tanto, les permitirá ahorrar dinero o generar más beneficios.

He aquí otras ventajas del análisis predictivo:

  • Ayuda a los profesionales a prever sus necesidades futuras: Por ejemplo, los minoristas la utilizan para prever su inventario, o los hoteles para predecir el número de habitaciones que los clientes reservarán en una temporada concreta. De este modo, pueden prepararse y maximizar sus ventas al tiempo que controlan sus costes. Tras aplicar el análisis predictivo, no comprarán demasiada mercancía ni contratarán demasiado personal.
  • Mejora la experiencia del cliente: Gracias al análisis predictivo, las organizaciones pueden optimizar sus campañas de marketing. Al proponer un producto por el que el cliente ha mostrado interés, aumentan la tasa de compra, retienen a los clientes existentes y atraen a otros nuevos.
  • Ayuda a detectar comportamientos delictivos: La identificación de comportamientos no habituales puede descubrir la detección de fraudes, ciberataques o espionaje corporativo.

¿Cómo utilizan las organizaciones el análisis predictivo?

He aquí algunos ejemplos de cómo diferentes sectores están haciendo uso del análisis predictivo.

  • Automóvil: Esta industria integra los registros de resistencia y fallos de los componentes en los planes de fabricación de los próximos vehículos. También estudian el comportamiento del conductor para desarrollar tecnologías de asistencia al conductor más eficaces y, eventualmente, vehículos autónomos.
  • Fabricación: Este campo necesita predecir la ubicación y el ritmo de las averías de las máquinas. Los profesionales de esta industria utilizan las previsiones de la demanda futura para optimizar sus entregas de materias primas.
  • Servicios financieros: Los profesionales de los servicios financieros desarrollan modelos de riesgo crediticio con análisis. Los analistas pronostican las tendencias del mercado económico. Pueden predecir el impacto de las nuevas leyes y reglamentos en las empresas y los mercados.
  • Aeroespacial: En el sector aeroespacial, el análisis predictivo puede proyectar el uso de combustible y la fiabilidad de las aeronaves para operaciones de mantenimiento específicas.
  • Tiempo: La previsión meteorológica ha mejorado enormemente en las últimas décadas gracias a los modelos de análisis predictivo. Por ejemplo, los meteorólogos pueden ofrecer predicciones precisas de la trayectoria de los huracanes a 72 horas.
  • Energía: Los profesionales de la energía hacen previsiones de precios y demanda a largo plazo. También utilizan el análisis predictivo para determinar el impacto de los fenómenos meteorológicos, las averías de los equipos, la normativa y otras variables en los costes del servicio.
  • Venta al por menor: El comercio minorista utiliza el análisis predictivo para mejorar su posición de ventas y crear mejores relaciones con los clientes.
  • La aplicación de la ley: Este sector puede utilizar los datos de las tendencias de la delincuencia para determinar los barrios que pueden necesitar protección adicional en períodos específicos del año.

¿Cuáles son las aplicaciones del análisis predictivo?

Estas son algunas de las aplicaciones del análisis predictivo:

Optimización de la campaña de marketing y gestión de la relación con el cliente

Los profesionales del marketing aplican el análisis predictivo a los datos de los clientes y consiguen los objetivos de gestión de la relación con ellos. Pueden analizar el ciclo de vida del cliente y gestionar la relación en cada una de sus etapas: adquisición del producto o servicio, relación, retención o reconquista. Con los resultados, pueden elaborar campañas de marketing eficaces. También ayuda en el marketing directo — a identificar qué versión del producto y qué tipo de canal comercial y de comunicación llegará a un tipo de cliente concreto.

Apoyo a la toma de decisiones en el sector sanitario

El análisis predictivo permite a los profesionales sanitarios proyectar los riesgos de que un paciente desarrolle una determinada enfermedad. Orienta la decisión médica. Las plataformas de análisis médico utilizan la genética, la información clínica, las imágenes de múltiples fuentes y los datos demográficos para crear un sistema de apoyo a las decisiones de los médicos.

Gestión de riesgos

El sector financiero utiliza el análisis predictivo para gestionar el riesgo en los mercados financieros. Los profesionales de este sector estudian las tendencias para elegir los mejores productos de inversión basándose en los rendimientos pasados y en el momento adecuado para comprar o vender sus productos financieros.

Gestión de proyectos

Los gestores de proyectos predicen los posibles escenarios y toman decisiones basándose en los resultados de los informes analíticos.

Reducción de riesgos

Los proveedores de seguros médicos utilizan el análisis predictivo para examinar los datos de reclamaciones médicas anteriores y los registros de laboratorio o farmacia. Los resultados de sus análisis les permiten predecir las posibilidades de enfermedad y el probable coste futuro de un cliente. Los comerciantes o las empresas financieras también utilizan el análisis predictivo antes de conceder préstamos. Utilizan el análisis predictivo para evaluar el potencial del prestatario y su capacidad para devolverlo. Pueden predecir la quiebra y reducir el riesgo de no ser reembolsado.

¿Qué trabajos utilizan el análisis predictivo?

Estas son algunas posiciones que utilizan el análisis predictivo:

  • Director de proyecto: Los gestores de proyectos utilizan herramientas de análisis para controlar su eficiencia, gestionar y seguir el progreso de un equipo y aumentar la productividad mediante la modificación de los procesos.
  • Analista de datos sanitarios: Los analistas de datos sanitarios ayudan a los médicos y científicos a encontrar respuestas y respaldar sus diagnósticos o hipótesis.
  • Analista de sistemas informáticos: Los analistas de sistemas diseñan sistemas de resolución de problemas en tecnología de la información utilizando análisis predictivos.
  • Analista de operaciones: Los analistas de operaciones se concentran en los procesos internos de una empresa. Estos pueden incluir sistemas de informes internos, la reestructuración general de las operaciones de la empresa, la fabricación y distribución de productos.

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