Análisis predictivo

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es cuando una organización utiliza modelos matemáticos o computacionales o algoritmos para predecir tendencias o eventos futuros.

Las aplicaciones o soluciones que utilizan el análisis predictivo procesarán datos históricos con aprendizaje automático (“machine learning” o “ML“), modelado estadístico y minería de datos para identificar patrones potenciales que podrían repetirse en el futuro.

En resumen, puede procesar los datos existentes para predecir posibles escenarios, resultados y comportamientos.

Predecir resultados futuros de esta manera puede ayudar a generar perspectivas que las partes interesadas pueden utilizar para tomar mejores decisiones.

¿Cómo funciona el análisis predictivo?

Hay seis pasos principales a la hora de aplicar el análisis predictivo en una empresa:

  • Establezca un objetivo: Identifique el problema que intenta resolver y la información que desea obtener. Por ejemplo: “Quiero aumentar la captación de clientes en un x%, y quiero entender qué factores tienen el mayor impacto en la captación de nuevos clientes“.
  • Recopile los datos: Encuentre fuentes de datos potenciales como archivos, hojas de cálculo, bases de datos y sensores y comience a recopilar los datos para su procesamiento.
  • Comience el preprocesamiento: Limpie los datos sin procesor para eliminar errores y anómalas y, a continuación, agregue las fuentes como parte de un único repositorio.
  • Crear un modelo predictivo: Utilice el aprendizaje automático, los modelos de regresión y los árboles de decisión para procesar el conjunto de datos e intentar resolver su objetivo inicial.
  • Compruebe la precisión: Verifique la exactitud del resultado del modelo y ajústelo según sea necesario, optimizando los parámetros y validando el modelo a lo largo del tiempo.
  • Comparta los resultados: Una vez que los resultados sean precisos y utilizables, comparta la información con los responsables de la toma de decisiones a través de una aplicación.

Es importante tener en cuenta que la eficacia de una solución de análisis predictivo depende de varios factores, como la cantidad de datos a los que tiene acceso la herramienta, la calidad de los datos y las técnicas utilizadas para procesarlos.

Técnicas de análisis predictivo

En lo que respecta a los modelos de análisis predictivo, existen dos tipos principales de modelos que utilizan las organizaciones: los modelos de clasificación y los modelos de regresión.

  • Los modelos de clasificación clasifican los objetos de datos en una categoría u otra;
  • Los modelos de regresión intentan predecir datos continuos como el volumen de ventas mensual o las puntuaciones de satisfacción del cliente.

Existen tres técnicas principales para procesar los datos:

Análisis de regresión Técnica estadística utilizada para medir continuamente la relación entre variables. Esencialmente, permite ver qué tipo de influencia tiene una variable sobre otra.

Por ejemplo, se puede analizar la relación entre el volumen de compras de los usuarios en función de su ubicación, edad, datos demográficos, sexo, estado civil o dispositivo.

Árboles de decisión Modelo de clasificación predictivo que clasifica los datos de entrada en una categoría determinada. Funciona como un diagrama de flujo, comenzando con un único nodo, que se ramifica en otros nodos que asignan otros resultados potenciales.

No sólo muestra las decisiones que pueden tomarse, sino también la probabilidad de un resultado potencial.

Redes neuronales Subconjunto del proceso de aprendizaje automático en el que se conecta una gran red de nodos para estudiar la estructura de un conjunto de datos. Estas redes neuronales pueden entrenarse continuamente con un conjunto de datos para reconocer patrones y hacer predicciones progresivamente en función de ellos.

Por ejemplo, pueden predecir tendencias de ventas, ingresos, rotación de clientes y otros datos.

Ventajas del análisis predictivo

Ser capaz de utilizar los datos para predecir o prepararse para el futuro de forma eficaz tiene una serie de ventajas clave para las organizaciones:

  • Planificación operativa: Con el análisis predictivo, las organizaciones pueden comprobar si los recursos actuales son adecuados para satisfacer la demanda futura o si hay próximos costes de mantenimiento o escasez en la cadena de suministro para los que hay que prepararse. De este modo, las empresas pueden tomar medidas para mitigar las interrupciones operativas.
  • Marketing más personalizado: El análisis predictivo permite a las organizaciones ofrecer a los clientes recomendaciones, campañas y ofertas personalizadas en tiempo real que es más probable que les interesen. Esto no sólo puede ayudar a aumentar las ventas, sino también a fidelizar a los clientes ofreciéndoles una experiencia más personalizada.
  • Mejor toma de decisiones: Tomar decisiones basadas en datos históricos y anticipar correctamente eventos futuros conduce a una mejor toma de decisiones en general que puede hacer crecer un negocio de manera efectiva a la vez que minimiza el riesgo operativo. Esto puede ofrecer una ventaja competitiva clave frente a otras organizaciones.
  • Rentabilidad: El análisis de datos a escala permite a una organización ver cómo mejor invertir en su crecimiento. Si publicar anuncios en determinados canales de marketing es significativamente más rentable que en otros, pueden optar por reducir el gasto en canales que generan menos retorno de la inversión (ROI).
  • Ciberseguridad: Las organizaciones pueden utilizar el análisis predictivo para identificar de forma temprana actividades anómalas o maliciosas dentro de una red que podrían indicar un ciberataque, de modo que puedan responder antes de que un ciberdelincuente tenga la oportunidad de robar o cifrar información protegida.

¿Es el análisis predictivo una bola de cristal?

Con los datos adecuados y un detallado modelado estadístico, las organizaciones pueden convertir datos brutos no procesables en ideas concretas que los responsables de la toma de decisiones pueden utilizar para tratar de dirigir hacia el éxito la empresa en su conjunto.

Aunque las soluciones de análisis predictivo no pueden predecir el futuro, sí pueden ayudar a las empresas a evolucionar para capitalizar las oportunidades del mercado mejor que si dependieran únicamente del criterio humano.

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Tim Keary

Desde enero de 2017, Tim Keary ha sido un escritor y reportero de tecnología independiente que cubre tecnología empresarial y ciberseguridad.