Según Google Trends, el interés en el análisis predictivo ha aumentado constantemente en los últimos cinco años.
El análisis predictivo (también conocido como análisis avanzado) se vincula cada vez más con la inteligencia empresarial. Pero, ¿están los dos realmente relacionados y, de ser así, qué ventajas obtienen las empresas al fusionar sus actividades de inteligencia comercial con este análisis? ¿Cuál es la diferencia entre inteligencia empresarial y análisis predictivo? Respondamos las preguntas y también veamos un ejemplo del mundo real de análisis predictivo en este artículo.
¿Qué es el análisis predictivo?
El uso de datos históricos, aprendizaje automático e inteligencia artificial para anticipar lo que sucederá en el futuro se conoce como análisis predictivo. Estos datos históricos se cargan en un modelo matemático, que tiene en cuenta las principales tendencias y patrones en los datos. Después de eso, el modelo se aplica a los datos actuales para predecir lo que sucederá a continuación.
El uso de datos analíticos predictivos puede ayudar a las empresas, y las aplicaciones comerciales, a sugerir acciones que pueden resultar en cambios operativos beneficiosos. El análisis predictivo puede ayudar a los analistas a estimar si un cambio les ayudará a reducir los riesgos, mejorar las operaciones y/o aumentar los ingresos. El análisis predictivo, en esencia, busca responder a la pregunta: "¿Qué es lo más probable que suceda en función de mis datos actuales y qué puedo hacer para modificar ese resultado?"
Análisis predictivo del mundo real en el ejemplo de Business Intelligence
El análisis predictivo no es nada nuevo para muchas empresas. Sin embargo, una variedad de industrias lo emplean cada vez más para mejorar los procesos corporativos cotidianos y generar una diferenciación competitiva.
En la práctica, el análisis predictivo puede tomar una variedad de formas. Considere las siguientes posibilidades.
- Determine qué clientes es probable que abandonen un servicio o producto. Considere un estudio de yoga que ha implementado un modelo de análisis predictivo. Con base en datos anteriores, el algoritmo puede predecir que 'Jane' no renovará su membresía y recomendar un incentivo que la atraiga a hacerlo. Cuando Jane regrese al estudio, el sistema enviará una alerta al equipo de relaciones con los miembros, quienes le ofrecerán un incentivo o hablarán con ella sobre la renovación de su membresía. En este ejemplo, el análisis predictivo se puede utilizar en tiempo real para evitar la pérdida de clientes.
- Envíe mensajes de marketing a los clientes que tienen más probabilidades de comprar. Si su empresa solo tiene $ 5,000 para gastar en una campaña de marketing de ventas adicionales y tiene tres millones de consumidores, no puede darse el lujo de darles a cada uno un descuento del 10%. El análisis predictivo y la inteligencia comercial pueden ayudar a anticipar a los clientes que tienen más probabilidades de comprar sus productos y luego distribuir el cupón solo a esas personas para maximizar los ingresos.
- Mejorar el servicio al cliente mediante una planificación adecuada. Las empresas pueden estimar mejor la demanda utilizando análisis avanzados e inteligencia comercial. Piense en una empresa hotelera que quiere pronosticar cuántas personas se quedarán en un lugar específico este fin de semana para poder asegurarse de tener suficientes empleados y recursos para satisfacer la demanda.
Aplicaciones de análisis predictivo
El análisis predictivo es una herramienta de toma de decisiones utilizada en una variedad de negocios.
#1. Pronóstico
La previsión es fundamental en la fabricación porque garantiza que utilizan los recursos en una cadena de suministro de manera óptima. La gestión de inventario y el taller, por ejemplo, son ejes fundamentales de la rueda de la cadena de suministro que requieren pronósticos precisos para funcionar.
El modelado predictivo se usa con frecuencia para limpiar y optimizar la calidad de los datos utilizados para dichos pronósticos. El modelado garantiza que el sistema pueda consumir datos adicionales, incluidos los datos de actividades orientadas al cliente, lo que da como resultado un pronóstico más preciso.
# 2. Crédito
La calificación crediticia utiliza análisis predictivos. Cuando un consumidor o empresa solicita un crédito, la información del historial crediticio del solicitante y los registros crediticios de prestatarios con características similares se utilizan para predecir el riesgo de que el solicitante no pague el crédito otorgado.
#3. suscripción
Suscripción depende en gran medida de los datos y el análisis predictivo. Las compañías de seguros investigan a los solicitantes de pólizas para determinar la probabilidad de tener que pagar una reclamación futura en función del grupo de riesgo actual de titulares de pólizas similares, así como de eventos anteriores que dieron lugar a pagos. Actuarios suelen utilizar modelos predictivos que comparan atributos con datos sobre titulares de pólizas y reclamaciones anteriores.
# 4. Márketing
Al planificar una nueva campaña, las personas en este campo consideran cómo han reaccionado los consumidores a la economía en general. Pueden utilizar los cambios demográficos para determinar si la combinación de productos actual atraerá a los consumidores a realizar una compra.
Mientras tanto, los comerciantes activos consideran una variedad de métricas basadas en eventos pasados cuando deciden comprar o vender un valor. Los promedios móviles, las bandas y los puntos de corte se basan en los datos anteriores y se utilizan para estimar las fluctuaciones de precios en el futuro.
Los modelos predictivos más comunes son los árboles de decisión, las regresiones (lineales y logísticas) y las redes neuronales, que forman parte del campo emergente de los métodos y tecnologías de aprendizaje profundo.
Tipos de modelos de análisis predictivo
El análisis predictivo emplea tres técnicas: árboles de decisión, redes neuronales y regresión. Siga leyendo para obtener más información sobre cada uno de estos.
#1. Árboles de decisión
Si desea comprender qué impulsa las decisiones de alguien, los árboles de decisión pueden ayudar. Este modelo divide los datos en partes dependiendo de ciertas variables como el precio o la capitalización de mercado. Se parece a un árbol, como su nombre lo dice, con ramas y hojas distintas. Las ramas reflejan las diversas opciones de manera accesible, y las hojas individuales representan una selección específica.
Debido a que son fáciles de comprender y analizar, los árboles de decisión son los modelos más básicos. También son bastante beneficiosos cuando necesita tomar una decisión rápidamente.
#2. Regresión
Este es el modelo más común en el análisis estadístico. Cuando necesite encontrar patrones en grandes cantidades de datos y exista una relación lineal entre las entradas, utilícelo. Este método funciona calculando una fórmula que describe la relación entre todas las entradas en el conjunto de datos. Por ejemplo, puede utilizar la regresión para determinar cómo el precio y otros factores importantes influyen en el rendimiento de un valor.
#3. Redes neuronales artificiales
La creación de redes neuronales como un tipo de análisis predictivo fue imitando la forma en que opera el cerebro humano. Usando inteligencia artificial y reconocimiento de patrones, este modelo puede manejar interacciones de datos complejas. Úselo cuando tenga múltiples obstáculos que superar, como cuando tiene demasiados datos, no tiene la fórmula que necesita para ayudarlo a identificar una relación entre las entradas y las salidas en su conjunto de datos, o cuando necesita hacer predicciones. que dar explicaciones.
Si ya ha utilizado árboles de decisión y regresión como modelos, puede emplear redes neuronales para corroborar sus hallazgos.
¿Cómo pueden las empresas hacer uso del análisis predictivo?
Como se dijo anteriormente, el análisis predictivo se puede aplicar en una variedad de aplicaciones diferentes. Las empresas pueden utilizar modelos para avanzar en sus objetivos y mejorar sus operaciones. Las empresas suelen emplear modelos predictivos para ayudarlos a mejorar su servicio al cliente y su alcance.
Los ejecutivos y dueños de negocios utilizan este tipo de análisis estadístico para determinar el comportamiento del cliente. Por ejemplo, el propietario de una empresa puede utilizar técnicas predictivas para identificar y dirigirse a los consumidores regulares que pueden desertar y acudir a un competidor.
Es importante en la publicidad y el marketing. Las empresas pueden utilizar los modelos para predecir qué clientes es probable que respondan positivamente a las actividades de marketing y ventas. En lugar de realizar un marketing amplio, los dueños de negocios pueden ahorrar dinero dirigiéndose a clientes que responderán positivamente.
Ventajas de la Analítica Predictiva
El análisis predictivo tiene numerosas ventajas. Como se indicó anteriormente, el uso de este tipo de análisis puede ayudar a las entidades a hacer predicciones sobre los resultados cuando no hay otras respuestas (y obvias) disponibles.
Los modelos pueden ayudar a los inversores, profesionales financieros y líderes empresariales a reducir el riesgo. Por ejemplo, un inversionista y su asesor pueden utilizar modelos analíticos predictivos específicos para ayudar a diseñar una cartera de inversiones con la menor cantidad de riesgo para el inversionista al tener en cuenta aspectos como la edad, el capital y las ambiciones.
Cuando utilizan estos modelos, hay un impacto considerable en el ahorro de costos. Las empresas pueden predecir si un producto tendrá éxito o fracasará antes de lanzarlo. Alternativamente, pueden reservar fondos para mejoras en la producción empleando técnicas predictivas antes de que comience el proceso de fabricación.
Críticas a la analítica predictiva
Debido a las desigualdades percibidas en sus resultados, el uso del análisis predictivo ha sido criticado y, en algunos casos, restringido legalmente. Más comúnmente, esto involucra modelos predictivos que resultan en discriminación estadística contra grupos raciales o étnicos en áreas tales como calificación crediticia, préstamos para vivienda, empleo o riesgo de conducta delictiva.
Un ejemplo bien conocido de este análisis predictivo es la práctica (ahora ilegal) de marcar en rojo los préstamos hipotecarios por parte de los bancos. Independientemente de si las predicciones derivadas del uso de dichos análisis son precisas, su uso generalmente está mal visto y los datos que incluyen explícitamente información como la raza de una persona ahora se excluyen con frecuencia de los análisis predictivos.
Conclusión
Todas las empresas pueden beneficiarse de la utilización de análisis predictivos para recopilar datos sobre los clientes y predecir los próximos pasos en función del comportamiento anterior. Se pueden utilizar estos datos para tomar decisiones que afecten el resultado final e influyan en el rendimiento.
Preguntas frecuentes sobre análisis predictivo
¿Qué es el análisis predictivo en el análisis de datos?
El análisis predictivo es un tipo de análisis de datos que utiliza datos históricos y técnicas de análisis, como modelos estadísticos y aprendizaje automático, para pronosticar resultados futuros.
¿Qué es el análisis predictivo en RRHH?
El análisis predictivo en recursos humanos se refiere a la tecnología de recursos humanos que emplea estadísticas y aprende de los datos existentes para anticipar resultados futuros. Es una herramienta para la toma de decisiones.
¿Por qué el análisis analítico predictivo es el siguiente paso lógico en cualquier proceso BA de análisis empresarial?
El análisis de análisis predictivo se considera el siguiente paso lógico en cualquier análisis comercial porque optimiza las campañas de marketing al determinar las respuestas o compras de los clientes, además de promover oportunidades de venta cruzada y, por lo tanto, mejorar las operaciones comerciales al pronosticar el inventario y administrar los recursos.
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