¿Qué es Predictive Analytics?

Cada empresa tiene un tesoro de datos, desde información de clientes y transacciones hasta estadísticas de fabricación y envío. La clave es descubrir cómo usar los datos del pasado para mejorar el futuro del negocio.

Una estrategia es que las empresas usen el análisis predictivo. Esto implica analizar a través de la información pasada para derivar modelos y análisis que ayudan a proyectar los resultados futuros. El objetivo es aprender de los errores y éxitos del pasado para saber qué cambiar y qué replicar.

El análisis predictivo se puede aplicar a todos los aspectos de una organización. Puede ayudar a determinar qué quieren y no quieren los clientes, y también se aplica a las operaciones de una empresa para maximizar la eficiencia. Puede ayudar a una empresa a evitar problemas antes de que se conviertan en un problema.

Eric Siegel, un ex profesor de Columbia University y fundador de Predictive Analytics World, define el método de análisis de datos como el poder de predecir quién hará clic, comprar, mentir o morir.

"El análisis predictivo es la tecnología que aprende de los datos para hacer predicciones sobre lo que hará cada individuo, desde prosperar y donar hasta robar y estrellar su automóvil", dijo Siegel en una entrevista a principios de este año. "Para las empresas, disminuye el riesgo, disminuye el costo, mejora el servicio al cliente y disminuye el correo no deseado y el correo no deseado."

Para aprovechar estos datos, las empresas tienen a su disposición una gran cantidad de herramientas y software de análisis predictivo.

Herramientas y software de análisis predictivo

Para aplicar el análisis predictivo a una empresa u organización, se necesita un software especializado. Ofrecido por una amplia variedad de proveedores, incluidos IBM, SAP y SAS, el software de análisis predictivo es lo que procesa los datos recopilados para determinar las respuestas específicas que busca una empresa.

Si bien cada oferta de software tiene diferentes capacidades e interfaces de usuario, el premisa es lo mismo. El software funciona analizando primero toda la información que recopila una empresa. Esto incluye todo, desde las ventas y la información del cliente hasta la productividad de los empleados y los datos de las redes sociales.

El software luego conecta esos datos en modelos predictivos. Utilizando algoritmos especialmente creados, los modelos pueden proyectar tendencias y problemas futuros, basados ​​en ese comportamiento anterior.

Para las empresas, los modelos pueden ayudar a predecir varias tendencias del consumidor para ayudar a impulsar las decisiones de oferta y comercialización, así como las tendencias de productividad de los empleados para ayudar a mejorar la eficiencia.

Si bien el software de análisis predictivo solía ser solo una opción para las organizaciones más grandes, los desarrollos recientes del software lo han hecho más accesible para las pequeñas empresas. Estas opciones de software, que están disponibles en los proveedores, como Emanio y Angoss, se venden a un precio más asequible y se pueden ejecutar desde cualquier computadora personal o computadora portátil, en lugar de tener que instalarse directamente en el servidor de una empresa.

Ejemplos de análisis predictivo

Originalmente utilizados por grandes minoristas e instituciones financieras, el análisis predictivo está siendo utilizado hoy en día por empresas en todas las industrias y de todos los tamaños, con el objetivo de dar un salto en la competencia.

Según IBM, las empresas pueden usar el análisis predictivo de diferentes maneras, que incluyen:

• Descubrir patrones y asociaciones ocultos
• Mejorar la retención de clientes
• Mejorar las oportunidades de ventas cruzadas a través de ofertas y experiencias personalizadas
• Maximizar la productividad y rentabilidad alineando personas, procesos y activos
• Reduzca el riesgo para minimizar la exposición y la pérdida
• Extienda la vida útil de los equipos
• Disminuya el número de fallas en los equipos y los costos de mantenimiento
• Enfocar actividades de mantenimiento en problemas de alto valor
• Aumentar la satisfacción del cliente

Mientras investigaba cómo las empresas usaban análisis predictivos para mejorar su organización, la consultora Accenture descubrió varios ejemplos específicos, incluyendo cómo Best Buy descubrió que menos de 10 el porcentaje de sus clientes era responsable de casi el 45 por ciento de sus ventas. Eso llevó a un rediseño de sus tiendas para adaptarse mejor a los hábitos de compra de sus clientes.

Accenture también descubrió que la cadena italiana de restaurantes Olive Garden utilizó modelos de análisis predictivo para proyectar las necesidades de alimentos y personal, lo que ha llevado a un negocio más eficiente.

La popularidad del análisis predictivo con las empresas ha llevado a otros tipos de organizaciones que usan el software . Por ejemplo, las empresas de atención médica están utilizando análisis predictivos para predecir cómo recibirán los pacientes determinados medicamentos y terapias, y ayudar a los médicos a detectar signos de alerta temprana de enfermedades y enfermedades que amenazan la vida.

Otras organizaciones que usan análisis predictivos son organismos gubernamentales. Están usando el software para ayudar a prevenir el delito, brindar servicios sociales y, en general, atender mejor las necesidades de sus residentes. Por ejemplo, la ciudad de Chicago utilizó el análisis predictivo para ayudar a frenar un problema de pérdida de receptáculo de basura. La ciudad descubrió que las latas perdidas y robadas se correlacionaban directamente con cuando las luces de la calle estaban apagadas.

Avanzar en las empresas y organizaciones que no usan software de análisis predictivo para ayudarlas a tomar sus decisiones se encontrarán en la gran minoría.

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