Explicación de analíticas predictivas

Las analíticas predictivas son un componente esencial para la toma de decisiones fundamentadas en el mundo moderno. El analisis predictivo implica aplicar técnicas avanzadas (tales como modelos estadísticos y machine learning) a datos históricos para anticipar la probabilidad de diversos resultados futuros. En pocas palabras, las analíticas predictivas permiten a las organizaciones pasar de entender lo que ha sucedido a proyectar lo que probablemente sucederá.

Analíticas predictivas: definición

Las analíticas predictivas son el uso de datos históricos, modelado estadístico y machine learning para proyectar resultados, tendencias y comportamientos futuros.

Dadas las numerosas disrupciones en los últimos años y la intensa presión de la competencia, no es sorprendente que el análisis predictivo se haya convertido en una herramienta fundamental en las organizaciones de todo el mundo. Siendo un elemento clave en la toma de decisiones, las analíticas predictivas se usan en diversos sectores e industrias, incluyendo finanzas, marketing, salud, pronóstico de ventas y estrategia de negocio. ¿Cómo funciona exactamente el proceso de las analíticas predictivas?

Cómo funcionan las analíticas predictivas

Las analíticas predictivas examinan datos pasados, descubren patrones y relaciones, y los usan como información estratégica para pronosticar lo que probablemente sucederá a futuro. El proceso de analíticas predictivas generalmente implica los siguientes pasos:

1. Recolección de datos: reunir datos históricos relevantes de diversas fuentes; por ejemplo, bases de datos de clientes, registros de pacientes, lecturas de sensores, registros de transacciones o redes sociales.
2. Preparación de datos: limpiar, procesar y estandarizar los datos sin procesar. Esto generalmente implica eliminar errores y duplicados, manejar valores faltantes y asegurar que todo esté en un formato consistente y utilizable.
3. Selección y entrenamiento del modelo: elegir técnicas de analíticas predictivas y algoritmos de machine learning, y aplicarlos a los datos preparados para construir y entrenar el modelo. Durante el entrenamiento, el modelo analiza datos históricos relacionados con resultados conocidos; luego, identifica cuáles factores son los más importantes y cómo han afectado a dichos resultados.
4. Validación del modelo: para probar la precisión del modelo, los analistas lo ejecutarán sobre datos históricos que este no haya visto, con resultados conocidos, y usarán diversas métricas para medir su rendimiento. Una vez que sea óptimo, el modelo está listo para implementarse.
5. Pronóstico: los modelos entrenados se aplican luego a nuevos datos, donde los resultados son desconocidos, para proyectarlos basándose en los patrones descubiertos en los datos históricos.

Proceso de analíticas predictivas más allá de la implementación

Una vez que los modelos se han implementado y están en funcionamiento, el trabajo rara vez termina. Los modelos se supervisan y perfeccionan continuamente a medida que surgen nuevos datos y cambian las condiciones —en ocasiones, incluso pueden necesitar ser reentrenados para evitar la deriva del modelo—. Además, la información estratégica y los pronósticos obtenidos a partir de las analíticas predictivas deben ser utilizados: guiando decisiones, fundamentando la estrategia, optimizando las operaciones, ayudando a anticipar oportunidades de negocio y señalando riesgos que deben evitarse o mitigarse. Ahora que hemos explicado cómo funcionan las analíticas predictivas, desglosaremos algunos de los casos de uso más comunes.

Tipos de modelos de analíticas predictivas

Las técnicas de analíticas predictivas abarcan diversos enfoques, incluyendo regresión, clasificación, agrupamiento, árboles de decisión, redes neuronales, análisis de series temporales y detección de anomalías. Se usan muchas de estas mismas técnicas para la minería de datos. La principal diferencia entre la minería de datos y las analíticas predictivas es su propósito: mientras que la minería de datos suele ser más exploratoria, las analíticas predictivas están orientadas a objetivos y dirigidas a pronosticar resultados específicos.

Los modelos de analíticas predictivas ayudan a responder preguntas específicas sobre el futuro; en contraste, la minería de datos puede descubrir respuestas a preguntas que el analista ni siquiera había considerado o revelar patrones que son completamente imperceptibles.

Analíticas predictivas vs. analíticas prescriptivas

La principal diferencia entre las analíticas predictivas y las analíticas prescriptivas radica en su alcance y propósito. Desglosemos esto. Existen cuatro tipos de analíticas avanzadas: analíticas descriptivas, de diagnóstico, predictivas y prescriptivas.

En términos muy simples, las analíticas descriptivas se usan para evaluar con precisión el estado actual de las cosas o entender lo que ha sucedido: piense en informes mensuales de ventas o en la demografía de los clientes. Las analíticas de diagnóstico ayudan a entender por qué sucedió, qué factores influyeron en el estado actual: por ejemplo, por qué las ventas disminuyeron en un mes en particular. Las analíticas predictivas usan datos históricos, machine learning e IA para pronosticar resultados futuros; un ejemplo de analíticas predictivas sería prever cómo una decisión en particular podría afectar las ventas. Las analíticas prescriptivas van un paso más allá, sugiriendo acciones basadas en la proyección para lograr los resultados deseados, tales como recomendar estrategias de marketing para reducir los costos de adquisición de clientes.

Piénselo como preguntas respondidas por los diferentes tipos:

• Analíticas descriptivas: ¿qué sucedió?
• Analíticas de diagnóstico: ¿por qué sucedió?
• Analíticas predictivas: ¿qué sucederá?
• Analíticas prescriptivas: ¿qué debemos hacer para que suceda?

Aplicaciones de analíticas predictivas y casos de uso reales

El uso de las analíticas predictivas en los negocios es muy amplio, con una cantidad casi infinita de posibles aplicaciones —y también se usa más allá de los negocios—. Antes de analizar algunos de los ejemplos de analíticas predictivas más específicos de la industria, primero veamos los casos de uso más comunes que se encuentran en diferentes sectores.

Algunas de las aplicaciones más comunes de las analíticas predictivas incluyen:

Ventas

Los modelos de analíticas predictivas se usan ampliamente en el pronóstico de ventas y para anticipar el comportamiento de los clientes o cambios en la demanda. Las empresas usan las analíticas predictivas para identificar prospectos de alto valor, guiar la planificación presupuestaria y optimizar las estrategias de ventas mediante la modelación del impacto de posibles cambios estratégicos antes de implementarlos.

Marketing

Ciertas técnicas de modelado predictivo pueden ser invaluables para los encargados de marketing que buscan profundizar su comprensión de las preferencias de los clientes y personalizar la comunicación con ellos. Las analíticas predictivas ayudan a mejorar el objetivo de los anuncios, segmentar clientes y personalizar ofertas según la etapa del recorrido del cliente y otros factores.

RR. HH.

Las analíticas predictivas son una herramienta excelente para optimizar los niveles de personal, especialmente para roles donde puede ser necesario un aumento rápido durante ciertas temporadas o debido a otras circunstancias. Por ejemplo, en el sector de hospitalidad, analizar los datos del personal y del negocio de años anteriores puede ayudar a los gerentes de RR. HH. a planificar la fuerza laboral en consecuencia, preparando personal eventual para las temporadas altas o las horas de mayor actividad.

Gestión de la cadena de suministro

Las aplicaciones de analíticas predictivas en la gestión de la cadena de suministro son variadas y dependen de la industria específica. Pero, en casi todos los sectores, es esencial poder anticipar las disrupciones en la cadena de suministro y prepararse para escasez, cuellos de botella y aumentos de precios. Por ejemplo, los fabricantes pueden analizar patrones históricos de demanda, tiempos de entrega de suministros y datos de transporte para pronosticar las necesidades de materiales y ajustar proactivamente los cronogramas de compras corporativas.

Desarrollo y estrategia del negocio

Tener pronósticos más precisos del futuro, respaldados por datos, ayuda a los líderes de negocio a tomar decisiones fundamentadas y a guiar sus compañías en la dirección correcta. Ya sea realizando un análisis de mercado antes de expandirse a un nuevo sector o evaluando las regulaciones regionales y el entorno competitivo antes de ingresar a un nuevo mercado, quienes toman decisiones confían en las analíticas predictivas para la estrategia del negocio.

Operaciones

Sea cual sea la industria, tener una mejor idea de los problemas que probablemente ocurran facilita la optimización del funcionamiento del negocio. Desde proyectar fallas en el equipo hasta optimizar la asignación de recursos y anticipar retrasos en las entregas, las analíticas predictivas ayudan a que las operaciones funcionen de manera fluida y sin interrupciones.

Soporte al cliente

Los modelos de analíticas predictivas pueden ayudar a las organizaciones a anticipar las necesidades de los clientes y solucionar posibles problemas antes de que comiencen a afectar la satisfacción del cliente. Pasar de un resolución reactiva de problemas a un soporte proactivo no solo mejoraría la experiencia del cliente, sino que también conservaría los recursos de soporte a largo plazo.

Ejemplos reales de analíticas predictivas

Ahora que tiene una idea general sobre el uso de las analíticas predictivas en los negocios, veamos algunos ejemplos reales de diversas industrias.

Finanzas y banca

Las aplicaciones de analíticas predictivas en el sector financiero son variadas. Por un lado, los modelos de analíticas predictivas se usan ampliamente en el pronóstico del mercado de valores, calificación crediticia y evaluación de riesgos. Por ejemplo, calcular la probabilidad de que una acción suba antes de invertir. Pero también son un componente clave para detectar y prevenir fraudes, dar soporte a la ciberseguridad e identificar vulnerabilidades.

Cuidado de la salud

Las técnicas de modelado predictivo pueden ayudar a las organizaciones de salud a anticipar brotes y propagación de enfermedades. Los proveedores de atención médica las usan para identificar a pacientes en riesgo de padecer ciertas enfermedades y sugerir medidas preventivas o exámenes oportunos. Por ejemplo, analizando qué factores de estilo de vida se han correlacionado con el diagnóstico de un problema de salud específico en determinadas poblaciones, los proveedores pueden determinar a qué otros pacientes se les debe hacer una prueba de detección o se les deben ofrecer intervenciones en el estilo de vida.

Fabricación

Los fabricantes usan analíticas predictivas para ayudar a prevenir fallas en los equipos y optimizar el mantenimiento, proteger las cadenas de suministro de disrupciones y anticipar cambios en los precios de materias primas y energía. Por ejemplo, analizando los datos históricos de mantenimiento, podrían descubrir que el equipo se averiaba con mayor frecuencia cuando las inspecciones manuales se realizaban con mucho tiempo entro una y otra; al mismo tiempo, el aumento en la vida útil del equipo disminuye más allá de duplicar el número de revisiones. En comparación con el método de prueba y error, las técnicas de modelado predictivo son una forma más eficiente de encontrar el punto óptimo para reducir las fallas de los equipos sin gastar recursos de mantenimiento innecesariamente.

Comercio minorista e e-commerce

Las empresas minoristas dependen en gran medida de las analíticas predictivas para pronosticar la demanda, gestión de inventarios, fijación dinámica de precios, marketing personalizado y otros propósitos. Por ejemplo, pueden segmentar a los clientes según los patrones de gasto y el historial de compras. Luego, identificando qué clientes aún no han pedido productos adquiridos por otros con patrones similares, pueden enviarles ofertas personalizadas. Por ejemplo, si la mayoría de los compradores habituales de juguetes para perros también suelen abastecerse de golosinas en ese mismo comercio, quienes compraron uno pero no el otro tienen más probabilidades de usar un código de descuento personalizado o aprovechar una oferta por tiempo limitado. A nivel personal, esto mantiene las recomendaciones más relevantes, mejorando la experiencia del cliente, y a gran escala, se traduce en mejores cifras de ventas.

Telecomunicaciones

Los proveedores de telecomunicaciones usan modelos de analíticas predictivas para reducir la pérdida de clientes y aumentar la retención y renovación de servicios (entre otras cosas). Las técnicas de analíticas predictivas ayudan a identificar a los clientes que probablemente cancelen su servicio o no lo renueven, permitiendo que la empresa pueda personalizar las ofertas de marketing o, en algunos casos, los esfuerzos de educación al cliente para animarlos a quedarse. Esto es especialmente importante si los costos de adquisición de clientes son altos: intervenir proactivamente antes de que los clientes existentes cambien de proveedor es fundamental para la rentabilidad.

Beneficios clave de las analíticas predictivas

La amplia gama de aplicaciones que hemos discutido muestra la importancia de las analíticas predictivas. En todos los sectores y casos de uso, el hilo conductor es que brinda a las empresas una ventaja tremenda. Los principales beneficios de las analíticas predictivas incluyen:

Reducción de riesgos: desde combatir el fraude o evitar inversiones con malas perspectivas hasta reducir la probabilidad de disrupciones en la cadena de suministro —las analíticas predictivas ayudan a las empresas a mitigar riesgos—.

Eficiencia: las analíticas predictivas ayudan a las empresas a maximizar el rendimiento con cambios mínimos. Además, modelar los posibles resultados antes de realizar cualquier cambio es una buena manera de evitar disrupciones y desperdicio de recursos.

Mejor toma de decisiones: una de las principales ventajas de las analíticas predictivas es que brindan información específica y derivada de datos para guiar las decisiones. Incluso los mejores expertos en su campo pueden tomar mejores decisiones si su experiencia e intuición profesional tienen el soporte de datos concretos. Además, basar la toma de decisiones estratégicas en datos facilita obtener el respaldo interno.

Mejor experiencia del cliente: muchas de las aplicaciones de analíticas predictivas que hemos mencionado benefician no solo a la empresa, sino también a los clientes. Recomendaciones y ofertas personalizadas, soporte proactivo, comunicación personalizada —todos estos beneficios de las analíticas predictivas mejoran la experiencia de los clientes—. Y la experiencia del cliente a menudo afecta la retención, confianza, patrones de gasto, valor de vida e incluso, a veces, el costo de adquisición de clientes.

Ventaja competitiva: las analíticas predictivas brindan a las organizaciones la capacidad de anticiparse para evitar errores costosos, reducir disrupciones, anticipar tendencias del mercado, aprovechar oportunidades de negocio y responder a los cambios con mayor rapidez. En otras palabras, ayudan a mantenerse por delante de la competencia.

Dados los beneficios de las analíticas predictivas, cabe preguntarse por qué no las usan todas las empresas del mundo. De hecho, aunque cada vez más organizaciones reconocen la importancia de las analíticas predictivas, existen algunos desafíos y limitaciones que pueden estar frenándolas.

Desafíos de las analíticas predictivas y mejores prácticas para superarlos

Los desafíos de las analíticas predictivas pueden agruparse de manera general en tres categorías según los componentes clave de su proceso: datos, personas y modelo. En cuanto a los primeros, las limitaciones tienen que ver con su calidad, gobernanza y disponibilidad. Los “desafíos relacionados con las personas” suelen involucrar errores humanos y sesgos introducidos en varias etapas del proceso de analíticas predictivas, así como resistencia a adoptar la tecnología. Finalmente, los modelos también pueden presentar ciertos desafíos, como su deriva. Analicemos algunos de los desafíos más comunes —y las soluciones para superarlos—.

Disponibilidad limitada de datos

Desafío: las analíticas predictivas dependen de los datos. Si hay muy pocas fuentes disponibles, es difícil garantizar que las analíticas predictivas brinden resultados precisos. De hecho, incluso entrenar sus modelos sería difícil sin un suministro de datos amplio y variado.

Enfoque de mejores prácticas: procure usar hardware y software de IoT que generen datos de alta calidad en formatos utilizables. Dependiendo de la industria y línea de negocio, esto podría implicar invertir en un CDP confiable, instalar monitores y rastreadores de equipos, o modificar procedimientos específicos de la empresa. A veces, pensar fuera de lo convencional también podría ayudar: existen fuentes de datos externas que podrían ser relevantes —siempre y cuando sean de acceso público y las regulaciones aplicables permitan su uso con fines comerciales—.

Baja calidad de datos

Desafío: las analíticas predictivas necesitan datos limpios, completos y relevantes para brindar resultados precisos. Los datos faltantes, inconsistentes o desactualizados pueden llevar a proyecciones inexactas.

Enfoque de mejores prácticas: asegure una gobernanza de datos y procesos de limpieza sólidos. Una forma de hacerlo es usar ecosistemas de software que funcionen bien juntos y estandaricen los datos por defecto. La alternativa es invertir más tiempo o asignar recursos adicionales de analistas a la limpieza y preprocesamiento de datos. Este paso es igualmente parte del proceso de analíticas predictivas, pero un buen y unificado entorno de TI puede hacerlo más fácil y rápido.

Sesgo

Desafío: la información estratégica derivada de datos y generada por IA se valora especialmente como un aporte objetivo e imparcial; la idea es que, al ser generada por modelos en lugar de personas, no hay razón para que exista sesgo alguno. En realidad, los modelos y la IA pueden ser sesgados. En el caso de los modelos, es la selección y preparación de los datos de entrenamiento lo que puede introducir sesgos.

Enfoque de mejores prácticas: una intervención eficaz para evitar el sesgo del modelo puede ocurrir en dos etapas del proceso de analíticas predictivas. Durante la preparación y selección de datos, asegúrese de que sus data sets sean diversos y no reflejen desigualdades históricas. Y una vez que los modelos estén entrenados, valídelos regularmente para monitorear sesgos, subajuste y sobreajuste.

Deriva del modelo

Desafío: las condiciones reales evolucionan, a veces muy rápidamente. Un modelo entrenado con datos desactualizados, aunque originalmente fuera preciso, puede volverse menos efectivo con el tiempo. La detección de fraude es un buen ejemplo de ello, porque los métodos de fraude cambian de manera muy dinámica, por lo que un modelo entrenado con datos del año pasado puede no detectar nuevos patrones que surgen este año.

Enfoque de mejores prácticas: aquí es donde el mantenimiento se vuelve muy importante. En este punto, la validación regular y el monitoreo continuo del rendimiento del modelo son fundamentales. En ocasiones, los modelos incluso necesitan ser reentrenados con datos actualizados.

Dificultades con la adopción por parte del personal

Desafío: es desalentador ver que excelentes herramientas de analíticas predictivas en las que ha invertido esfuerzo y recursos siguen estando poco utilizadas. Y aunque el cambio rara vez es fácil, adoptar una tecnología tan sofisticada puede ser particularmente difícil.

Enfoque de mejores prácticas: trate de entender por qué su equipo está resistiéndose a la adopción. ¿Es la falta de expertise lo que hace que las herramientas de analíticas predictivas parezcan demasiado difíciles de usar? ¿Existe una desconfianza subyacente hacia la automatización en general? Una vez que los problemas principales estén claros, enfóquese en abordarlos: demuestre el valor, brinde capacitación o contrate talento especializado para ayudar a cerrar la brecha entre la tecnología y las principales partes interesadas no técnicas.

Mejores prácticas: lista de verificación de analíticas predictivas

• Priorice el uso de datos limpios, relevantes y de alta calidad en regla con todas las regulaciones aplicables (tales como el RGPD), las leyes de privacidad y los estándares de seguridad de datos.
• Asegúrese de que sus data sets sean diversos y no reflejen sesgos personales, desigualdades históricas ni ideas obsoletas.
• Supervise continuamente el rendimiento del modelo de analíticas predictivas, valide la precisión regularmente y vuelva a entrenar con nuevos datos según sea necesario para evitar la deriva del modelo.
• Fomente la adopción por parte del personal demostrando el valor, brindando capacitación e integrando analíticas predictivas en los flujos de trabajo del negocio.
• Opte por un software de analíticas fácil de usar que admita analíticas predictivas, preferiblemente con una sólida gobernanza de datos incorporada, y que use innovaciones relevantes, tales como IA generativa, para facilitar la adopción y el uso.

Analíticas predictivas modernas: IA, machine learning y automatización

Varias tecnologías modernas han hecho avanzar significativamente las analíticas predictivas: el machine learning, los avances en la IA, la computación en la nube y la automatización, por nombrar algunas. Gracias a estas tecnologías, las organizaciones pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, revelar patrones subyacentes y hacer proyecciones precisas sobre resultados futuros. Hacen que sea mucho más fácil anticipar con precisión los cambios en el comportamiento de los clientes, detectar tendencias emergentes del mercado y comprender las necesidades operativas. Las herramientas de IA para analíticas predictivas empoderan a los responsables de la toma de decisiones en las empresas para pasar de un enfoque reactivo, enfocado en alcanzar oportunidades y mitigar desafíos, a estrategias proactivas fundamentadas por datos.

Uno de los principales impulsores de esta transformación es el auge de las plataformas en la nube mejoradas con IA. Estas plataformas habilitan que empresas de todos los tamaños usen sus datos para acceder a analíticas predictivas avanzadas, capacidades de machine learning y una planificación empresarial sofisticada. La IA da soporte a las analíticas en tiempo real potenciadas por una nube de datos de negocio y las hace más fáciles e intuitivas para los usuarios. Además, automatizar tareas repetitivas, tales como los informes, permite que los equipos se enfoquen en responder a cambios en los pronósticos, disrupciones anticipadas y nuevas oportunidades.

Las analíticas predictivas en los negocios son una parte vital del ecosistema más amplio de la ciencia de datos, ya que conectan datos del negocio, modelado estadístico e IA para brindar información accionable. A medida que su uso se vuelve más común, habilitan que más organizaciones se mantengan ágiles y competitivas.

Preguntas frecuentes