El objetivo del análisis predictivo es identificar riesgos y evaluar cómo se pueden mitigar; reconocer oportunidades para aprovecharlas y convertirlas en resultados óptimos; y utilizar los datos recopilados para mejorar la eficiencia operativa.
Las empresas utilizan el análisis predictivo para obtener información útil, crear soluciones más estratégicas, mejorar sus capacidades de toma de decisiones y cuantificar el crecimiento empresarial en función de los datos interpretados.
Según el análisis publicado por ReportLinker, se espera que el mercado de análisis predictivo crezca de 10.500 millones de dólares en 2021 a 28.100 millones de dólares en 2026, a medida que cada vez más empresas de todo el mundo confían en análisis avanzados para su gestión empresarial y para aumentar su ventaja competitiva.
¿Como funciona?
Se utilizan diferentes técnicas según el propósito y el conjunto de respuestas que funcionarían mejor para una empresa. Amazon y Netflix, por ejemplo, utilizan análisis predictivos para determinar el comportamiento del consumidor y personalizar la experiencia del usuario. A continuación se detallan los pasos básicos que suelen seguir los softwares de análisis predictivo en el proceso de análisis de pronóstico:
Cómo funciona el análisis predictivo
- Recopilación de datos – Importe datos de fuentes relevantes, como hojas de cálculo y bases de datos, y asegúrese de que estos conjuntos de datos se adapten a los requisitos del objetivo.
- Limpieza y combinación de datos. – Elimine cualquier detalle irrelevante, verifique si falta información, determine si hay puntos de irregularidad o cualquier cosa que pueda hacer que los datos sean inexactos. Combine fuentes de datos relevantes que deberían compilarse según el resultado deseado.
- Desarrollar el modelo – Establecer la hipótesis y construir el modelo a partir de los datos recogidos mediante técnicas estadísticas. Considere todas las variables y factores, luego pruebe el modelo utilizando datos históricos para determinar cuál arrojaría el resultado más preciso y verifique si probaría la hipótesis.
- Integración de analítica con sistemas. – Incorporar el modelo al sistema productivo y proceso de negocio desplegándolos en el software o dispositivos utilizados.
- Validación de los resultados. – Monitorear el modelo para evaluar si es eficaz para producir el resultado deseado. Varios factores pueden provocar cambios con el tiempo, por lo que es ideal monitorear el rendimiento del modelo y actualizarlo según sea necesario.
¿Por qué es importante?
Las organizaciones han reconocido y practicado durante mucho tiempo la recopilación de datos por razones tales como la identificación de patrones, la comprensión de cambios en el comportamiento del consumidor y el análisis de información importante para otros usos futuros.
El análisis predictivo combina estos datos recopilados con herramientas matemáticas para anticipar lo que puede suceder y responder a ellos de manera proactiva.
Con el uso de este tipo de análisis, las empresas pueden optimizar las campañas de marketing predecir las compras de los clientes en función de su comportamiento de compra. Puede ayudar a identificar clientes potenciales que deben priorizarse en función de las audiencias que están más cerca de la conversión.
Las herramientas de análisis predictivo también pueden ayudar mejorar la eficiencia operativa pronosticando el inventario y maximizando los recursos. Los datos recopilados mediante análisis también se pueden utilizar para determinar los precios de productos y servicios que podrían verse afectados por la estacionalidad.
Otros beneficios de utilizar análisis predictivos incluyen la capacidad de reducir el riesgo y detectar fraude. Generalmente, este tipo de análisis avanzado se utiliza mejor para prever escenarios específicos que las organizaciones pueden utilizar en su beneficio.
Digitaliza tu forma de trabajar
Capacite a su equipo con IO Seguridadpara realizar controles, capacitar al personal, informar problemas y automatizar tareas con nuestra plataforma digital.
Comience gratis
Tipos de modelos analíticos predictivos
Elegir el modelo predictivo correcto es esencial para obtener el pronóstico más preciso, mientras que elegir el modelo incorrecto puede generar inexactitud e irregularidad en su proyecto. Existen varios tipos de técnicas estadísticas que se pueden utilizar en el análisis predictivo, pero a continuación se detallan las tres más comunes:
Tipos de modelos analíticos predictivos
- Árbol de decisión – este es un modelo de apoyo a la toma de decisiones que clasifica los resultados colocando subconjuntos de datos en diferentes secciones según la categoría de variables. Como sugiere el nombre, parece un árbol en el que cada rama representa una elección entre varias alternativas y cada hoja representa una decisión.
- Regresión – esto analiza las variables dependientes e independientes y qué tan fuerte es su asociación y relación.
- Redes neuronales – este modelo imita la forma en que funciona el cerebro humano. Puede manejar relaciones de datos complejas utilizando inteligencia artificial y reconocimiento de patrones.
Ejemplos de análisis predictivo
Varias industrias están aprovechando el uso de análisis predictivos para ayudar con su operación y toma de decisiones eficientes. A continuación se enumeran algunas de estas industrias y las ventajas que ofrece el uso de análisis predictivo:
- Fabricación – Con el uso de análisis predictivo, los fabricantes pueden monitorear el rendimiento de los equipos y las máquinas mediante el mantenimiento predictivo. Esto puede ayudar a predecir fallas antes de que ocurran y puede ayudar a planificar cómo reducir su impacto en la producción.
- Gestión de la cadena de suministro – La incorporación de análisis predictivos en la gestión de la cadena de suministro permite a las empresas abordar los desafíos de la cadena de suministro, identificar las áreas operativas más ineficientes y reducir los costos al ayudar a evitar la interrupción de la cadena de suministro.
- Cuidado de la salud – Los datos recopilados mediante análisis predictivos demostraron promover mejores resultados para los pacientes, ofrecer un tratamiento más eficaz y mejorar las operaciones de atención médica. También puede ayudar en el proceso de diagnóstico mediante el uso de inteligencia artificial que utiliza análisis predictivos.
- Gestores de Transportet – Utilizando análisis predictivos, las agencias de transporte pueden monitorear el flujo de tráfico, detectar accidentes o averías de vehículos y sugerir una respuesta eficiente.
- Seguro – Esta industria depende en gran medida de los datos para la toma de decisiones, y el análisis predictivo es fundamental para lograrlo. Puede ayudar a procesar la información de reclamaciones, así como a prevenir el fraude mediante la detección de patrones sospechosos.