IBM creó la frase "análisis prescriptivos", que a veces se denomina la "última frontera" de una estrategia de análisis. Este artículo profundizará en la definición, ejemplos, ventajas y desventajas del análisis prescriptivo.
Tomar decisiones basadas en datos es fundamental para el éxito comercial y de marketing, y el análisis prescriptivo utiliza ciencias computacionales y matemáticas para ayudarlo a aprovechar el análisis descriptivo y predictivo. Va más allá de las proyecciones y sugiere cómo se implementarán sus decisiones de marketing. Básicamente, no solo predice lo que sucederá y cuándo sucederá, sino que también responde a la pregunta "¿por qué sucederá?", algo que los especialistas en marketing y las empresas suelen preguntar.
Definición de análisis prescriptivo
Demos un paso atrás para analizar la definición de análisis descriptivo y predictivo antes de pasar al análisis prescriptivo. El análisis descriptivo es una rama de las estadísticas que examina datos históricos para generar información para una mayor investigación. Puede descubrir las razones detrás de los éxitos y fracasos del análisis descriptivo empleando técnicas de minería de datos. El análisis predictivo es el proceso de combinar datos históricos con algoritmos para pronosticar resultados.
El análisis prescriptivo, por otro lado, es un tipo de análisis de datos en el que la tecnología se utiliza para ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones mediante el análisis de datos sin procesar. El análisis prescriptivo tiene en cuenta información sobre situaciones o escenarios potenciales, recursos disponibles, desempeño anterior y desempeño actual para recomendar un curso de acción o estrategia. Se puede utilizar para emitir juicios a lo largo de una amplia gama de marcos de tiempo, desde el inmediato hasta el largo plazo.
Es el polo opuesto del análisis descriptivo, que analiza las decisiones y los resultados una vez que han ocurrido.
El panorama general para los especialistas en marketing y las empresas
El análisis prescriptivo ayuda a los especialistas en marketing en la optimización de campañas en tiempo real. Permite a los especialistas en marketing tomar decisiones estratégicas mejor informadas. Los especialistas pueden tomar decisiones de optimización más rápidas y determinar qué funcionará mejor para su marca, audiencia y objetivos de campaña porque los datos en tiempo real están disponibles.
Le ayuda a tomar las decisiones comerciales más informadas. También puede ayudarlo a lograr objetivos comerciales, como aumentar las ventas o la generación de clientes potenciales u optimizar la logística y las entregas de productos.
¿Cómo Funciona?
El análisis prescriptivo se basa en métodos de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, que permite el procesamiento de las enormes cantidades de datos actuales. Y a medida que se dispone de datos nuevos o adicionales, los programas informáticos cambian automáticamente para aprovecharlos. Esto sucede de una manera mucho más rápida y completa de lo que las capacidades humanas podrían manejar.
Está relacionado con el análisis predictivo, que implica el uso de estadísticas y modelado para pronosticar el desempeño futuro basado en datos presentes y pasados. Sin embargo, va un paso más allá; aconseja una ruta futura basada en el pronóstico del análisis predictivo de lo que es probable que suceda.
Las ventajas y desventajas de la analítica prescriptiva
El análisis prescriptivo atraviesa el ruido de la incertidumbre actual y las circunstancias cambiantes. También ayuda en la prevención del fraude, la reducción del riesgo, el aumento de la eficiencia, el logro de los objetivos de la empresa y el desarrollo de clientes más leales.
Este tipo de análisis, por otro lado, no está exento de fallas. Las organizaciones solo pueden ser eficaces si saben qué preguntas hacer y cómo responder a las respuestas. Los hallazgos de salida no serán precisos si las suposiciones de entrada son incorrectas.
Sin embargo, cuando se aplica correctamente, el análisis prescriptivo puede ayudar a las organizaciones a emitir juicios basados en datos investigados minuciosamente en lugar de precipitados basados en la intuición. También puede simular y mostrar la probabilidad de varios resultados, lo que permite a las empresas comprender mejor el nivel de riesgo e incertidumbre que enfrentan en lugar de basarse en promedios. Además, los peores escenarios se pueden predecir con mayor precisión, lo que permite a las empresas planificar en consecuencia.
Otros beneficios de la analítica prescriptiva en los negocios
Si es un alto ejecutivo, está pensando continuamente en cómo mejorar la eficiencia y el rendimiento de las operaciones de su empresa. El análisis prescriptivo es la técnica más obvia y eficiente para el andamiaje de inteligencia empresarial en cualquier organización. Los siguientes son algunos de sus beneficios;
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#1. Crea un camino fácil de seguir hacia el éxito.
Los modelos analíticos prescriptivos se crean mediante la combinación de datos y operaciones para crear una hoja de ruta que le indica exactamente qué hacer y cómo hacerlo correctamente la primera vez. La inteligencia artificial se hace cargo de la inteligencia empresarial al simular eventos en una situación y generar los pasos necesarios para evitar el fracaso o lograr el éxito.
#2. Proporciona información sobre operaciones comerciales en tiempo real y a largo plazo
Los tomadores de decisiones pueden ver datos en tiempo real y pronosticados al mismo tiempo para tomar decisiones que respalden el éxito y el crecimiento a largo plazo. Esto simplifica la toma de decisiones al proporcionar sugerencias específicas.
#3. Reduce el tiempo que dedica a pensar y aumenta el tiempo que dedica a lograr
Su equipo dedicaría menos tiempo a encontrar problemas y más tiempo a crear soluciones excelentes gracias a la rapidez de respuesta del análisis de datos y la predicción de resultados. La inteligencia artificial puede recopilar y procesar datos de manera más rápida y eficiente que su equipo de ingenieros de datos.
#4. Reducir la posibilidad de error humano o sesgo
El análisis predictivo proporciona un tipo de recopilación y análisis de datos más extenso y preciso que el análisis descriptivo, el análisis predictivo o incluso los individuos, gracias a algoritmos más complejos y técnicas de aprendizaje automático.
Ejemplos de análisis prescriptivo
Puede ayudar a una variedad de organizaciones y organismos gubernamentales con uso intensivo de datos, incluidos los de las industrias de servicios financieros y atención médica, donde el error humano es costoso.
Por ejemplo, cuando un incendio forestal arde cerca, el análisis prescriptivo podría usarse para determinar la mejor llamada a la acción. Podría determinar si un departamento de bomberos local debe obligar a los ciudadanos a evacuar una región específica. También podría usarse para anticipar si un artículo sobre un tema específico sería popular entre los lectores en función de los datos de búsquedas relacionadas y el intercambio social. Otra aplicación podría ser cambiar un programa de capacitación de trabajadores en tiempo real en función de cómo se recibe cada lección.
#1. Hospitales y Clínicas
También puede ser utilizado por hospitales y clínicas para mejorar los resultados de los pacientes. Contextualiza los datos de atención médica para evaluar la rentabilidad de varias operaciones y terapias. Esto incluye el lujo de evaluar metodologías clínicas oficiales. También se puede utilizar para determinar qué pacientes del hospital corren el mayor riesgo de reingreso. Con esta información, el personal de atención médica puede hacer más para evitar visitas frecuentes al hospital o a la sala de emergencias mediante la educación del paciente y el seguimiento médico.
#2. aerolíneas
Suponga que es el director ejecutivo de una aerolínea y su objetivo es maximizar los ingresos. El análisis prescriptivo puede ayudarlo a lograr esto al alterar automáticamente los precios y la disponibilidad de los boletos en función de una variedad de criterios, como; la demanda de los clientes, el clima y los precios de la gasolina. Cuando la computadora detecta que las ventas de boletos antes de Navidad de Los Ángeles a Nueva York están rezagadas con respecto a las del año pasado, puede reducir automáticamente los precios y asegurarse de que no bajen demasiado debido a los precios más altos del petróleo de este año.
Al mismo tiempo, si el algoritmo determina que la demanda de boletos de St. Louis a Chicago es más alta de lo habitual debido a las condiciones de las carreteras heladas, puede aumentar automáticamente los costos de los boletos. Un software de computadora puede lograr todo esto y más, y también a una velocidad más rápida, en lugar de que el CEO mire fijamente una computadora todo el día para ver qué está pasando con la venta de boletos y las circunstancias del mercado y luego instruir a las personas para que inicien sesión en el sistema y modificar manualmente las tarifas.
Ejemplos del mundo real de análisis prescriptivos
El análisis prescriptivo no es simplemente una moda pasajera o un eslogan. Tampoco es un recurso inaccesible para organizaciones no empresariales. Conozca algunos ejemplos de empresas que utilizan análisis perceptivos. Según las encuestas en línea, las siguientes empresas utilizan los conocimientos de este análisis para mejorar los procesos y las experiencias de los clientes.
#1. CenterLight Healthcare proporciona una mejor atención al paciente
Cuando se trata de atención al paciente y programación, CenterLight aprovecha el análisis prescriptivo para eliminar el elemento sorpresa. El análisis prescriptivo básicamente ayuda a CenterLight a determinar los momentos óptimos para planificar tratamientos y sesiones de control. Esto es para evitar sobrecargar a sus pacientes y al mismo tiempo mantener su seguridad y bienestar. Cuando ocurren contratiempos o sorpresas, el análisis prescriptivo permite que CenterLight sea tan proactivo como sus pacientes.
#2. SideTrade anticipa el comportamiento de pago
Para obtener un mejor conocimiento de los hábitos de pago genuinos de un cliente, SideTrade utiliza análisis prescriptivos. Puede calificar a los clientes en función de su historial de pagos mediante análisis prescriptivos. Por lo tanto, SideTrade y sus clientes podrán contabilizar mejor los costosos retrasos en los pagos como resultado de esta mayor transparencia y precisión.
La analítica prescriptiva está formada por disciplinas científicas
- Aprendizaje asistido por computadora
- Procesamiento del lenguaje natural
- Perspectivas informáticas
- Procesamiento de señales e imágenes
- Análisis estadístico y matemático
- investigacion de operaciones
Cada disciplina existe por sí sola y tiene un propósito particular, pero el análisis prescriptivo cobra vida cuando se integran para producir un resultado (una decisión comercial). Así responde a la pregunta de cómo podemos hacer que algo suceda.
¿Qué son las técnicas de análisis prescriptivo?
El análisis prescriptivo emplea una variedad de técnicas y herramientas, incluidas reglas comerciales, algoritmos, aprendizaje automático (ML) y procedimientos de modelado computacional. Estas técnicas se utilizan en datos de una variedad de fuentes, incluidos datos históricos y transaccionales, fuentes de datos en tiempo real y big data.
¿Qué es un ejemplo de análisis prescriptivo?
Una empresa de fabricación, por ejemplo, podría confiar en algo más que en los datos de la empresa. Podría usar tendencias y predicciones históricas y de la industria del cliente, así como análisis predictivos económicos generales. Todos los días, el poder de la nube impulsa el análisis prescriptivo hacia direcciones nuevas y emocionantes.
¿Análisis prescriptivo de IA?
El análisis prescriptivo se basa en la inteligencia artificial, específicamente en el aprendizaje automático, que consiste en algoritmos y modelos que permiten a las computadoras tomar decisiones basadas en relaciones y patrones de datos estadísticos.
¿Qué es el análisis prescriptivo vs predictivo?
Según los datos que recopila, los análisis predictivos y prescriptivos lo ayudan a planificar sus estrategias comerciales. El análisis predictivo le dice lo que podría suceder en el futuro, y el análisis prescriptivo lo ayuda a generar sugerencias específicas.
¿Qué es el análisis prescriptivo y descriptivo?
Las empresas utilizan tres tipos de análisis para ayudarlos a tomar decisiones: análisis descriptivos, que nos dicen lo que ya sucedió, análisis predictivos, que nos muestran lo que podría suceder, y análisis prescriptivos, que nos dicen lo que debería suceder en el futuro.
¿Cómo usa Netflix el análisis prescriptivo?
El análisis prescriptivo analiza lo que sucederá en el futuro y cómo afectará el presente. Ayuda a Netflix a determinar qué factores afectarán las decisiones de compra de los clientes. Luego, este método se utiliza para hacer sugerencias sobre qué hacer.
¿Cómo utiliza Amazon el análisis prescriptivo?
Amazon planeó hacer esto mediante el uso de aprendizaje automático (ML) para averiguar qué es más probable que compre un cliente y cuándo. Luego enviaría el artículo al cliente antes de que el cliente lo comprara. Obviamente, si le enviaban a un cliente algo que no había comprado o que no quería, el cliente simplemente rechazaría el paquete.
Conclusión
Con la definición, los ejemplos y los beneficios del análisis prescriptivo fuera del camino, la siguiente pregunta obviamente sería, ¿cómo implementar esto? Como propietario de un negocio, todo lo que necesita hacer es ponerse en contacto con su consultor y elaborar una estrategia para que esto suceda. Como consultor o estratega, por otro lado, hay toneladas de herramientas para que pueda comenzar en poco tiempo. Esto, sin embargo, será cubierto en una publicación diferente.
Pero mientras tanto, puede comunicarse en la sección de comentarios si tiene alguna pregunta o comunicarse con nosotros desde nuestro página principal.
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