La analítica predictiva como herramienta para adelantarse al futuro

ASAP Consulting

Por Fabio Zilberman, CTO en ASAP Consulting

Desde un punto de vista tecnológico y especialmente dentro del área de la informática, la analítica predictiva está en constante evolución. Si bien esta disciplina es utilizada hace décadas, queda mucho camino por recorrer teniendo en cuenta las novedades que proporciona el avance de la inteligencia artificial.

Es vital que las empresas reconozcan la importancia de realizar predicciones para mejorar su productividad. Identificar errores y oportunidades puede ser la clave para adelantarse al futuro de la compañía. 

¿Qué es la analítica predictiva?

La analítica predictiva es el uso de datos estadísticos, algoritmos y técnicas de machine learning con el objetivo de predecir eventos futuros. Este mecanismo viene siendo utilizado hace varias décadas en ámbitos donde analizar riesgos es imprescindible para el funcionamiento del negocio. Sin embargo, la acelerada transformación digital que estamos atravesando permite optimizar este proceso.

La aparición del Big Data ha puesto a disposición de la tecnología empresarial una gran masa de información. Esto significó un crecimiento para este método de análisis ya que se alimenta de datos para anticiparse a los sucesos de negocios que nos interese conocer. 

¿En qué sectores se puede aplicar analítica predictiva?

Un claro ejemplo de la aplicación práctica del análisis predictivo es el uso que le dan los bancos y las compañías de seguros. De esta forma pueden evaluar variables, como qué clientes pretenden dejar de serlo en un futuro cercano o detectar fraudes antes que sucedan. 

A partir de la información almacenada en sus bases de datos, las compañías pueden obtener una lista de candidatos que presentan una alta probabilidad de abandonar el servicio dentro de un determinado período de tiempo. 

Si bien las predicciones no son exactas, las probabilidades pueden ser muy asertivas. En consecuencia, las empresas pueden poner en marcha acciones para evitar el suceso analizado. Continuando con el ejemplo, pueden ofrecer beneficios exclusivos o ponerse en contacto para realizar a los candidatos una encuesta de satisfacción y conocer los motivos de la posible deserción. 

Pero la analítica predictiva no sólo es aplicable al sector financiero, sino que puede ser implementada en otros sectores. En la industria manufacturera, por ejemplo, se puede adaptar el modelo predictivo para determinar el momento exacto en el que es recomendable frenar el funcionamiento de la maquinaria para hacerle mantenimiento. 

Así, en lugar de guiarse por un lapso de tiempo definido de manera arbitraria, este mecanismo permite tomar la información previa y usarla para optimizar la productividad de una empresa. 

Por lo tanto, la analítica predictiva es aplicable a cualquier negocio que cuente con los datos necesarios para ponerla en marcha.

Beneficios de aplicar analítica predictiva

Identificación de posibles fraudes

Las medidas de ciberseguridad se han vuelto imprescindibles para proteger los datos de las empresas y mantener la confidencialidad de sus clientes. 

La combinación de datos estadísticos obtenidos del análisis predictivo permite detectar patrones delictivos y adelantarse a posibles fraudes. Este tipo de analítica permite examinar en tiempo real las acciones en línea para hallar las que representan una amenaza.

Mejora de operaciones empresariales

Algunas empresas usan la analítica predictiva para gestionar sus recursos y pronosticar sus inventarios.  Las compañías aéreas, por ejemplo, la utilizan para establecer los precios de sus vuelos. Asimismo, los hoteles pueden anticiparse al nivel de ocupación que tendrán en una fecha determinada. 

De esta forma, las organizaciones pueden acceder a mejoras en sus operaciones con el fin de optimizar su productividad e ingresos.

Reducción de riesgos

Este aspecto es una gran ventaja para los modelos de negocio que necesitan realizar evaluaciones de crédito. Estas últimas son utilizadas en función de valorar la capacidad de un consumidor para realizar una determinada conversión. 

A partir de la predicción de una evaluación de crédito las compañías pueden conocer, por ejemplo, la susceptibilidad crediticia de un cliente potencial. Otros usos relacionados a la reducción de riesgos pueden incluir cobros a seguros y reclamos.

Optimización de campañas de marketing

Dentro de una campaña de marketing, la analítica predictiva puede ser empleada para: fomentar las ventas cruzadas, adelantarse al volumen de conversiones y determinar las respuestas de los clientes. 

Este método es muy útil para atraer leads, aumentar el número de clientes y convertirlos en promotores de marca.

¿Qué implica el proceso de analítica predictiva?

La analítica predictiva actual se nutre principalmente de herramientas  de machine learning, compuestas por algoritmos que aprenden de los datos que les brindamos. Es así como trabaja para optimizar la toma de decisiones, basándose en el aprendizaje de la información existente. 

Durante el proceso de organización de estos datos se realiza una depuración que busca compatibilizar aquellos que son productos de operaciones. Por otra parte, se toman en consideración sucesos pasados que permitan trazar una hoja de ruta para pronosticar una situación en particular.

Una problemática muy común es la ausencia de algún tipo de información que sea relevante para hacer el análisis, ya sean sociodemográficas o algún otro tipo. En ese caso, es importante que las empresas revisen sus procesos para intentar recolectar la mayor información posible de sus clientes o usuarios para obtener los mejores resultados posibles de los modelos predictivos.

Es por este motivo que a lo largo del análisis predictivo el cliente debe estar muy involucrado. En definitiva es quien conoce mejor las necesidades del negocio y las características de sus propios consumidores. 

El aporte de ASAP

En ASAP contamos con un equipo especializado en analítica predictiva con experiencia en la realización de consultorías. En conjunto con nuestros clientes aplicamos un modelo de predicciones que ayudan a sostener distintas áreas del negocio (ventas, atención al cliente, marketing, entre otras). 

Una vez que la empresa nos manifiesta el problema que necesita solucionar, tomamos los datos que nos proporcionan para hacer un análisis predictivo y encontrar la forma de anticiparnos a eventos futuros. Si estás en la búsqueda de profesionales calificados para reducir tus riesgos, ¡no dudes en ponerte en contacto con nosotros!