Estos estudios, que emplean tecnologías de big data, machine learning e inteligencia artificial, son fundamentales para hacer una correcta gestión de datos y evitar pérdidas de capital, además de constituir la mejor herramienta para prever acontecimientos futuros y adelantarse a ellos impactando positivamente en el negocio.
El auge del análisis predictivo
Si bien en los últimos tiempos constituye una práctica corporativa clave para destacarse frente a la competencia, con la llegada del business intelligence, el análisis predictivo ha ido ganando mucho más terreno en todo tipo de industrias siendo el retail, las finanzas y telecomunicaciones los sectores donde se ha incorporado mayoritariamente.
Dentro de ellos, las áreas donde se emplea la analítica predictiva son: Ventas, Retención, Mantenimiento, Marketing, Producción y Customer Service.
Y es que los datos de las empresas son un activo de incalculable valor, ya que contienen la historia de sus interacciones con los clientes. Desde las respuestas, sus compras, el abandono del proceso y los intentos de fraudes hasta las quejas por un producto que no colmó sus expectativas. Todo ello es una fuente importantísima para afinar estrategias.
¿Cómo funciona el análisis predictivo?
El análisis predictivo ayuda a anticipar y pronosticar información, con la cual una empresa podrá tomar decisiones beneficiosas para su negocio. En esta línea, la efectividad del uso de la data está relacionada con la acción posterior que se tome ante los resultados de dicha estadística.
Para procesarla se emplean herramientas de gestión de datos que buscarán las coincidencias y equivalencias necesarias a fin de establecer patrones de comportamiento. No tomar acción frente a ellos echaría por tierra el esfuerzo de obtener tales estadísticas.
Por tanto, el análisis predictivo se aleja de la pasividad para avizorar cómo van a evolucionar en el futuro ciertas variables y en función de eso realizar los ajustes necesarios en cualquier área de una organización.
Obtenida esta data, la compañía puede puntuar o calificar a sus usuarios y adecuar para ellos una estrategia específica basada en su proceder.
Por ejemplo, para fidelizar a los clientes con mayor ticket de compra, crear un descuento exclusivo y atractivo es una buena opción; mientras que para los que suelen abandonar el carrito de compras, un call to action puede darles el empujón que faltaba para terminar la transacción.
Cabe aclarar que los datos con que se alimenta un análisis predictivo deben ser de buena calidad, ya que así se empleen algoritmos sofisticados y la información a utilizar contiene errores o está incompleta, no capturará correctamente las relaciones entre las variables y, en consecuencia, harán malas predicciones.
Felizmente el Big Data permite explorar gran cantidad de variables -siempre con entradas de calidad- de tal manera que se pueden encontrar las que realmente impactarían en un hipotético futuro. De este modo, es posible tomar las decisiones más acertadas.
