¿Qué son las analíticas predictivas?
Las analíticas predictivas son una rama de las analíticas avanzadas que hacen proyecciones sobre eventos, comportamientos y resultados futuros.
Resumen sobre analíticas predictivas
Las analíticas predictivas ayudan a las empresas a mirar al futuro y sus pares con un grado razonable de precisión. Esta capacidad siempre ha sido importante, pero nunca fue tan crítica como ahora. Las empresas han tenido que afrontar importantes disrupciones en el comercio y la cadena de suministro, picos repentinos (o caídas bruscas) en la demanda, nuevos riesgos y desafíos y terrenos desconocidos en general. Por eso las analíticas predictivas han alcanzado la cima en la lista de prioridades de organizaciones de todo el mundo.
Definición de analíticas predictivas
Las analíticas predictivas son una rama de las analíticas avanzadas que hace proyecciones sobre eventos, comportamientos y resultados futuros. Utiliza técnicas estadísticas –tales como algoritmos de machine learning y sofisticados modelos predictivos– para analizar datos actuales e históricos y evaluar la probabilidad de que algo ocurra, incluso si no está dentro del radar del negocio.
Las analíticas predictivas son relevantes para la mayoría de las industrias y tienen innumerables usos, incluyendo:
Reducir la rotación de personal y clientes
Identificar a los clientes con más probabilidades de incumplimiento en los pagos
Dar soporte a la proyección de ventas basada en datos
Establecer precios óptimos
Seguimiento de las máquinas que necesitarán mantenimiento o reemplazo
Las proyecciones accionables y precisas son esenciales para ayudar a quienes toman decisiones a navegar por un mundo donde los cambios rápidos y la volatilidad del mercado son constantes. Y si bien eso era cierto antes del COVID-19, la capacidad de pivotar, proyectar y planificar para múltiples escenarios posibles es más crítica que nunca.
Las analíticas predictivas también han jugado un papel clave en la lucha contra el COVID-19. Los hospitales y sistemas sanitarios utilizan modelos predictivos para medir el riesgo, prever los resultados de las enfermedades, y gestionar las cadenas de suministro de equipamiento médico y EPP. Asimismo, los investigadores utilizan modelos para mapear la propagación del virus, prever la cantidad de casos, y gestionar el rastreo de contactos con el objetivo de reducir el número de contagios y muertes.
Las analíticas predictivas, tal como se señaló, pueden ayudar a que las empresas anticipen el flujo de efectivo.
Analíticas predictivas vs. prescriptivas
Después de crear e implementar modelos predictivos que generen proyecciones precisas y oportunas, ¿qué es lo siguiente? Muchas empresas ven a las analíticas prescriptivas como el siguiente paso lógico.
Las analíticas predictivas ayudan a determinar qué es probable que suceda a continuación, mientras que las prescriptivas pueden decirle qué hacer al respecto –o cómo podría lograr un mejor resultado si hiciera X, Y o Z–. Este tipo de analíticas avanzadas se basa en las predictivas, y tiene en cuenta muchos factores diferentes para prescribir el mejor curso de acción o decisión posible.
Las prescriptivas a menudo se describen como la "última fase de las analíticas de negocio". También son las más complejas y relativamente nuevas –estuvieron en la cima del Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020 de Gartner–.
Las analíticas predictivas hoy
Según un estudio de Allied Market Research, se prevé que el mercado global de analíticas predictivas alcance los USD 35.450 millones para 2027, a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21,9%. Las analíticas predictivas se han ganado su reconocimiento en el mundo de hoy, donde se generan cantidades masivas de datos, las computadoras tienen un poder de procesamiento exponencialmente más rápido, y el software se ha vuelto más interactivo y fácil de usar.
Las empresas no solo recopilan grandes volúmenes de datos, sino muchos tipos diferentes –desde datos estructurados tradicionales hasta no estructurados como los de internet de las cosas (IoT), texto, video, y dark data–. La capacidad de las analíticas predictivas para combinar y analizar big data provenientes de diferentes fuentes produce proyecciones más precisas e información estratégica más profunda y poderosa. La nube es clave para conectar todas estas fuentes de datos –además, almacenar datos en data lakes y almacenes de datos basados en la nube es más rentable y escalable que hacerlo on-premise–.
Las analíticas predictivas de hoy también están "aumentadas" con tecnologías de inteligencia artificial (IA) tales como machine learning, deep learning y redes neuronales. Dichas analíticas aumentadas pueden analizar rápido grandes volúmenes de datos, revelar información estratégica que los humanos podrían pasar por alto, y hacer que la proyección de probabilidades de eventos futuros sea más matizada y precisa. También automatizan pasos complicados del proceso de las analíticas predictivas, tales como crear y probar modelos. Y el procesamiento de lenguaje natural (NLP), un tipo de IA que permite hacer preguntas y obtener respuestas en lengua coloquial, hace que interpretar y comprender los datos sea más fácil que nunca.
Históricamente, las herramientas y técnicas detrás de las analíticas predictivas eran tan sofisticadas –y complicadas– que solo analistas profesionales y científicos de datos eran capaces de utilizarlas eficazmente. Pero en las analíticas aumentadas, ahora con capacitación mínima los usuarios de negocio pueden generar proyecciones precisas y tomar decisiones inteligentes y con visión de futuro sin ayuda de TI –una ventaja que no se puede ignorar en un mercado ferozmente competitivo–.
Ejemplos de analíticas predictivas
Las analíticas predictivas son aplicables y valiosas para casi todas las industrias –desde servicios financieros hasta aeronáutica–. Los modelos predictivos se aplican para inventarios, recursos, precios, mantenimiento del equipamiento, modelos de riesgo crediticio, y mucho más. Ayudan a las empresas a reducir riesgos, optimizar operaciones y aumentar ingresos.
Las analíticas predictivas en RR. HH.
RR. HH. es un campo que naturalmente realiza un seguimiento de una gran cantidad de datos personales. Con las analíticas predictivas, esos datos se pueden analizar para determinar si un potencial empleado está alineado con la cultura de la organización, quiénes están en riesgo de renunciar (lo cual se muestra debajo), si es necesario hacer upskilling o contratar a alguien para cubrir una habilidad, y si el personal están contribuyendo productivamente a los resultados del negocio. Estas capacidades significan que RR. HH. puede contribuir a los resultados generales en lugar de actuar como una función aislada.
Las analíticas predictivas en RR. HH. se pueden usar para prever la rotación de personal.
Las analíticas predictivas en el cuidado de la salud
En el mundo de hoy, los hospitales y organizaciones de cuidado de la salud están bajo una presión inmensa para maximizar los recursos –y las analíticas predictivas lo hacen posible–. Utilizando analíticas predictivas, los profesionales del cuidado de la salud pueden tomar mejores decisiones financieras y operativas, optimizar niveles de inventario y personal, gestionar sus cadenas de suministro de manera más eficiente, y proyectar las necesidades de mantenimiento del equipamiento médico. Las analíticas predictivas también permiten mejorar los resultados clínicos detectando los primeros signos de deterioro del paciente, identificando a quienes están en riesgo de ser internados, y mejorando la precisión del diagnóstico y tratamiento.
Las analíticas predictivas en el comercio minorista
Los minoristas recopilan gran cantidad de información de los clientes tanto on-line –por ejemplo con el seguimiento de la actividad on-line a través de cookies–, como en el mundo real, mediante el monitoreo del recorrido del cliente en la tienda. Otra información rastreada son los detalles de contacto de los clientes en el punto de venta, su actividad en redes sociales, lo que han comprado y la frecuencia con la que compran artículos específicos o visitan una tienda. Usando analíticas predictivas, los minoristas pueden aprovechar esos datos para todo, desde optimización del inventario y proyección de ingresos hasta analíticas de comportamiento, direccionamiento al comprador y detección de fraudes.
Las analíticas predictivas en marketing
Los modelos generados por las analíticas predictivas son extremadamente valiosos para los profesionales de marketing a la hora de hacer que sus campañas estén mejor dirigidas y sean más eficaces en un mundo donde los clientes pueden pedir on-line lo que quieren, cuando lo quieren, desde casi cualquier lugar. Las analíticas predictivas de marketing impulsan la segmentación de clientes y públicos basada en datos, la adquisición de nuevos clientes, puntuación de leads, recomendaciones de contenido y anuncios, e hiperpersonalización. Los profesionales de marketing pueden utilizar los datos de un cliente para ofrecerle en el momento justo promociones, campañas publicitarias y sugerencias de otros productos que le podrían gustar, lo cual mejora su experiencia y retención.
Las analíticas predictivas en la cadena de suministro
Las analíticas predictivas se han vuelto esenciales para operar una cadena de suministro ágil y resiliente y evitar la disrupción. Analiza data sets masivos provenientes de muchas fuentes diferentes para generar proyecciones precisas de oferta y demanda, determinar niveles de inventario óptimos, mejorar la logística y las entregas a tiempo, prever problemas de mantenimiento de equipamiento, detectar y adaptarse a condiciones inesperadas –y mucho más–.
Empresas que usan analíticas predictivas
Motor Oil Group es un líder de la industria de refinado de petróleo crudo y venta de productos petrolíferos en toda Grecia y la región del Mediterráneo Oriental. Con el soporte de capacidades de analíticas predictivas, aprovecharon datos de sensores para monitorear continuamente el estado del equipamiento y prever posibles fallas días antes de que ocurran. ¿Los resultados? Lograron más del 77% de precisión en la explicación de eventos anormales con entre 20 y 120 horas de antelación utilizando análisis de causa raíz de datos históricos.
Ottogi Corporation es una de las mayores empresas de alimentos y bebidas de Corea del Sur y una marca mundialmente renombrada de curry en polvo, sopas instantáneas, y muchos otros productos. La proyección de la demanda con analíticas predictivas es una parte esencial del negocio, ya que permite tomar decisiones estratégicas para los departamentos de ventas, marketing, fabricación y finanzas habilitando información estratégica detallada sobre el market-share y el negocio.
Pasos básicos en el proceso de las analíticas predictivas
El proceso de las analíticas predictivas implica definir un objetivo, recopilar y depurar cantidades masivas de datos y, a continuación, crear modelos predictivos usando sofisticados algoritmos y técnicas predictivas. Este proceso tradicionalmente complejo se está volviendo más automatizado y accesible para el usuario de negocios promedio gracias a las nuevas tecnologías de IA, pero es posible que las empresas todavía necesiten TI para ayudar en ciertos pasos o para construir ciertos modelos.
En términos muy simples, los pasos en el proceso de las analíticas predictivas son los siguientes:
Los pasos en el proceso de las analíticas predictivas.
- Defina los objetivos de su proyecto. ¿Cuál es el resultado deseado? ¿Qué problema está intentando resolver? El primer paso es definir los objetivos, prestaciones, alcance y datos requeridos de su proyecto.
- Recopile sus datos. Guarde todos sus datos en un solo lugar Incluya diferentes tipos de datos actuales e históricos provenientes de una variedad de fuentes –desde sistemas y sensores transaccionales hasta registros del centro de llamadas– para obtener resultados más profundos.
- Depure y prepare sus datos. Depure, prepare e integre sus datos de cara al análisis. Elimine los valores atípicos e identifique la información faltante para mejorar la calidad de su data set predictivo.
- Cree y pruebe su modelo. Cree su modelo predictivo, entrénelo a partir de su data set y póngalo a prueba para garantizar su precisión. Es posible que se necesiten múltiples iteraciones para generar un modelo sin errores.
- Implemente su modelo. Implemente su modelo predictivo y póngalo a trabajar con nuevos datos. Obtenga resultados e informes –y automatice la toma de decisiones basada en resultados–.
- Monitoree y refine su modelo. Monitoree su modelo periódicamente para evaluar su rendimiento y asegurarse de brindar los resultados esperados. Ajuste y optimice su modelo según sea necesario.
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