¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una parte de la analítica avanzada que se utiliza para hacer predicciones sobre sucesos futuros desconocidos. Emplea diversas técnicas de la minería de datos para reunir toda la información tecnológica, la gestión y el proceso de construcción empresarial para elaborar predicciones de cara al futuro.

Los datos históricos y transaccionales de la empresa se pueden usar para identificar riesgos y oportunidades futuras. Los modelos de análisis predictivo permiten evaluar los riesgos desde un determinado punto de vista. Cuando aplicamos la analítica predictiva al mundo de los negocios, las empresas pueden aprovechar las ventajas del Big Data en su propio beneficio.

La minería de datos y los textos analíticos, en conjunción con las estadísticas, permiten a los propietarios de un negocio construir su inteligencia predictiva, descubriendo tendencias y relaciones, tanto en el conjunto de datos estructurados como no estructurados.

Los datos estructurados que se pueden utilizar son por ejemplo la edad, el género, el estado civil, nivel de ingresos, etc. Los datos no estructurados pueden ser los contenidos en redes sociales u otros tipos de textos, incluso elementos que se pueden derivar de sus contenidos, como el sentimiento con el que pueden clasificarse.

La analítica predictiva permite a las organizaciones ser un poco más proactivas, tener la vista en el futuro, anticipando resultados y comportamientos, basándose así en datos y no en una serie de especulaciones. La analítica prescriptiva va un poco más allá y sugiere acciones que podemos poner en marcha, a raíz de las predicciones y sus implicaciones.

El proceso de analítica predictiva

El proceso de analítica predictiva está compuesto por diferentes fases.

  1. Define el proyecto

Señala los objetivos de negocio, las fuentes de datos que vas a usar, las decisiones, los resultados y el alcance que esperas obtener como resultado de tus esfuerzos.

  1. Recoge los datos

La minería de datos para el análisis predictivo tiene el objetivo de recoger la información de diferentes plataformas para su análisis. Esto te permitirá tener una visión más clara de las interacciones con tus clientes.

  1. Análisis de datos

Consiste en el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y clasificar los datos con el objetivo de descubrir información útil, que te permitirá llegar a conclusiones.

  1. Estadísticas

El análisis de estadísticas te permite validar tus hipótesis y testearlas utilizando modelos estadísticos estándar.

  1. Modelado

La modelación predictiva te da la oportunidad de crear, de forma automática, modelos predictivos específicos sobre el futuro. También hay opciones para elegir la mejor solución con una evolución multimodelo.

  1. Puesta en marcha

La puesta en marcha de los modelos predictivos te permite desplegar los resultados analíticos de las decisiones de cada día, construyendo un proceso para obtener resultados e informes que nos permitan llegar a la automatización de decisiones.

Aplicaciones de la analítica predictiva

Veamos algunas aplicaciones prácticas que le podemos dar a las aplicaciones de analítica predictiva.

  1. Analítica de la gestión de las relaciones con los clientes (CRM).

Las aplicaciones de análisis predictivo se utilizan para conseguir tanto los objetivos de CRM como en las campañas de marketing, ventas y atención al cliente. La gestión de las relaciones con nuestros clientes se pueden aplicar a lo largo del ciclo de vida de los clientes, empezando por el proceso de adquisición, crecimiento de la relación, retención y reconquista.

  1. Sanidad

Las aplicaciones de análisis predictivo también se pueden utilizar en sanidad para determinar los pacientes que están en riesgo de desarrollar algunas enfermedades como asma, diabetes y otras patologías.

  1. Analítica de recopilación de datos

Las aplicaciones de análisis predictivo además se pueden emplear para la optimización de la asignación de recursos de datos, identificando bien a las agencias de recolección, las estrategias de contacto y las acciones legales para incrementar la recuperación de la información y reducir los costes de la recogida de datos.

  1. Cross-sell o venta cruzada

Por otro lado, las aplicaciones de análisis predictivo también ayudan a analizar el gasto, los usos y comportamientos de los clientes. El objetivo es conseguir mejorar la venta de productos adicionales.

  1. Detección de fraude

También sirven para detectar transacciones fraudulentas (tanto online como offline), robos de identidad y reclamaciones de seguros falsas.

  1. Gestión del riesgo

Las aplicaciones de analítica predictiva también pueden usarse para predecir la mejor cartera para maximizar el retorno en el modelo de valoración de precios de los activos financieros (también conocido como CAPM o Capital Assets Pricing Model).

Comments

Post Comment

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *