Qué es el análisis predictivo, tipos, ejemplos y herramientas

Los datos no son cosa de este siglo: las personas e instituciones siempre han compartido y almacenado información personal. Pero fue hasta la era digital que esos datos pudieron ser analizados y aprovechados para una gran variedad de nuevos objetivos que van desde el cuidado de la salud de una población entera hasta decidir en qué lugar conviene inaugurar una nueva sucursal de la cafetería de moda. Para eso funciona, a grandes rasgos, el análisis predictivo.

En este artículo hablaremos de cómo este tipo de análisis puede beneficiar a tu empresa y cómo utilizarlo. Empecemos. 

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La intención del análisis predictivo es tomar mejores decisiones con respecto al futuro, es decir, proponer medidas preventivas antes una situación compleja o aprovechar mejor las circunstancias, según sea el caso.

Uno de sus usos más comunes es cuando un banco o institución financiera hace el diagnóstico crediticio de una persona: el buró de crédito cuenta con un sistema de calificación que le da una puntuación al historial financiero de alguien que desea obtener un préstamo, o realizar una compra a plazos. De acuerdo con el comportamiento registrado recibe una puntuación que indica cuán probable es que pueda pagar puntualmente.

Análisis predictivo del big data a través de la inteligencia artificial

Al combinar el poder del análisis predictivo y el big data, las organizaciones pueden obtener información más profunda sobre las tendencias y los patrones de conducta de las personas. Especialmente cuando se utiliza la inteligencia artificial, cuyos complejos algoritmos simulan una red neuronal humana que permite hacer predicciones detalladas sobre comportamientos y eventos.

Esta información es sustancial para la implementación de decisiones o estrategias que maximizan los resultados y minimizan los errores; aunque esto depende de la calidad de los datos con los que se cuente. Asimismo, la inteligencia artificial ayuda a recopilar y almacenar de modo automático los datos de los usuarios en internet. 

Por supuesto, para las empresas el análisis predictivo es una herramienta muy útil. A continuación, conocerás porqué.

¿Para qué sirve el análisis predictivo en una organización?

Reduce el impacto de riesgos

Gracias al análisis predictivo, una organización puede identificar con antelación los riesgos que amenazan a la industria en la que se desarrolla. De esa manera, es más sencillo invertir en acciones que ayudarán a evitar, o al menos minimizar, el daño para recuperarse en menos tiempo.

Optimiza las operaciones de una empresa

Al predecir la cantidad de inventario que se necesitará, o identificar las necesidades que los clientes querrán resolver con lo que ofrece el negocio, la empresa invierte sus recursos de forma más inteligente. Inditex usa este método en sus inventarios.

Gracias a la práctica del análisis predictivo, Amazon logró consolidar sus sistema de recomendaciones en las compras en línea. Su plataforma registra las búsquedas y relaciona los productos que pertenecen a la misma categoría o que otros clientes suelen comprar juntos.

Ayuda a crear estrategias de marketing más eficientes

Además de adelantarse a una tendencia, el análisis predictivo permite influir en las decisiones de los clientes, mostrando el contenido oportuno en el momento adecuado. Gracias a los datos disponibles sobre el comportamiento de un sector interesado en un producto o servicio, la empresa se percata de la información que hace falta para convencerlo y se las hace llegar a través de los canales que suele visitar.

Un ejemplo de esto es lo que ocurre algunas tiendas en línea como Mercado Libre, si hiciste una búsqueda en su tienda, pero no concluiste la compra, en tu bandeja de correo, en el navegador o en alguna app que utilices suelen aparecer anuncios relacionados con tu búsqueda en el ecommerce.

Por otro lado, cuando hablamos de eficiencia también hacemos referencia la importancia de tener visibilidad total de todo el recorrido del cliente en un mismo lugar para optimizar el ROI y el presupuesto de marketing. Por eso, Marketing Hub pone todas las herramientas y los datos en una plataforma potente y fácil de usar. Ahorrarás tiempo y tendrás el contexto necesario para brindar una experiencia personalizada que atraiga y convierta a los clientes a gran escala.

Indica nuevos territorios para explorar

Nos referimos a mercados o segmentos potenciales que quizá no eran viables en un inicio, pero que, gracias al crecimiento de la empresa y el rendimiento que tiene históricamente, son nuevas oportunidades para diversificarse y conquistar retos más importantes.

Muestra oportunidades de cross y up selling

Para deleitar con mayor éxito a los clientes, una marca utiliza este tipo de análisis para descubrir quiénes agradecerán recibir noticias sobre ciertos artículos o servicios que complementan su experiencia, u ofrece algo totalmente innovador. 

Cabe mencionar que los modelos representan y describen cómo se realiza el análisis predictivo, mientras que las técnicas son el conjunto de acciones para realizar este proceso.

1. Modelo de clasificación

Este modelo predice la pertenencia a una clase. Como cuando quieres saber cuáles de tus clientes son propensos a abandonarte por la competencia. Así se puede crear una clasificación que ayude a dirigir eficientemente los mensajes que ciertas personas necesitan conocer para mantenerse fieles a la marca.

Es el más sencillo, y se logra respondiendo preguntas con «sí» o «no», o de forma binaria (0 y 1). Puede aplicarse a distintos negocios y es ideal para tomar decisiones, como otorgar un préstamo, dar un beneficio especial a un cliente para convencerlo de continuar con el negocio, etc.

2. Modelo de regresión

Es el más utilizado dentro del análisis predictivo. Predice un valor con base en la relación que tienen las variables de datos entre sí. Es una manera de comprender la importancia de ese segmento y, por lo tanto, cuándo debe invertirse para alcanzar los objetivos que convienen para la empresa.

3. Modelo de agrupación

Este modelo asigna una variable en grupos separados, basándose en atributos similares. Cuando se crean estrategias de marketing personalizadas, los modelos de agrupación son muy útiles porque identifican características y comportamientos que comparten determinados grupos de clientes o prospectos, para luego reconocerlos como los ideales para ciertas campañas, mensajes y contenidos.

4. Modelo de pronóstico

Implementa datos históricos para predecir métricas de valores, estimando el valor numérico de nueva información con base en lo que antes ya sabía. Es lo que permite que un centro de atención telefónico estime la cantidad de llamadas que recibirá un viernes por la tarde, o el inventario que una tienda de juguetes debe tener para la siguiente época de fin de año.

5. Modelo de valores atípicos

Está orientado a entradas anómalas de datos, ya sea porque son atípicos por sí mismos o lo son en comparación con otros de su mismo grupo y distintas categorías. Son modelos útiles para las tiendas de menudeo y finanzas, porque detecta fraudes o fallas en productos cuando se analiza la información relacionada.

Por ejemplo, para el caso de teléfonos móviles con defectos, un aumento irregular de llamadas al área de atención al cliente o soporte indica que hay más usuarios de los habituales que buscan soluciones. Incluso este tipo de análisis podría descubrir en cuáles modelos se presenta la falla, la versión del software que la registra y en qué tipo de acciones se presenta el error.

6. Modelo de serie temporal

Este modelo es útil para comprender cómo una métrica se desarrolla a lo largo del tiempo, más allá de porcentajes. Funciona tomando los datos de un periodo para desarrollar una métrica que utiliza para predecir lo que sucederá en el futuro, entre las próximas 3 y 6 semanas. Generalmente se necesita un año de información para implementarlo correctamente.

Por ejemplo, sirve para determinar la afluencia de huéspedes en un hotel durante ciertas temporadas.

Técnicas de análisis predictivo

• Árboles de decisión. Clasifica los datos en diferentes grupos. Tiene forma de árbol: cada rama es una posibilidad de elección y en la hoja se muestra el resultado.
• Random forest. Es un conjunto de árboles de decisión en los cuales se aplican diferentes modelos. 
• Redes neuronales. Esta tecnología artificial pretende imitar las reacciones de un cerebro humano para hacer predicciones en relaciones de variables complejas.
• Data mining. También conocida como minería de datos, se refiere a la exploración de grandes bases de datos para encontrar patrones. 

Las 7 etapas del proceso de análisis predictivo

1. Definición del proyecto

Aquí tu organización debe determinar los objetivos específicos que quiere alcanzar y cuáles serán las fuentes de datos que la ayudarán a lograrlo. Por ejemplo, si quiere mejorar el desempeño del área de ventas debe plantearse diferentes preguntas clave: ¿desde cuándo las ventas de un producto disminuyeron?, ¿quiénes son sus principales compradores?, ¿qué elementos presentaron variaciones en este periodo?

2. Recolección de datos

Es importante que consideres diferentes fuentes de información para nutrir el proceso con datos valiosos. Nos referimos a lo que se puede obtener gracias a la minería de datos, desde la información de medios y órganos oficiales de la industria hasta datos recopilados por sensores, sistemas de transacciones y ventas, registros en sitios web o centros de atención a clientes, entre otros.

3. Gestión de datos

Será necesario contar con un sistema que ayude a «limpiar» la información, para deshacerse de lo que no es relevante para el proyecto en particular y que solo contamina las conclusiones. Por lo tanto, asegúrate de contar con un equipo que conozca cómo funciona la empresa y lo que busca, y que tenga acceso a herramientas que hagan este proceso más eficiente.

4. Análisis estadístico

Es la primera parte del análisis de los datos, que arrojará información a partir de estadísticas descriptivas y dará un estimado de ciertas probabilidades de comportamiento. El software especializado se encargará de aplicar principalmente técnicas de regresión para encontrar patrones y comportamientos en los datos.

5. Modelación predictiva

Aquí es donde decides qué modelos predictivos entrarán en juego para tus objetivos. Las herramientas de análisis de datos cuentan con opciones especializadas como el aprendizaje automático o machine learning, técnicas de regresión, análisis bayesiano, árboles de decisión, entre otros. Según sea el objetivo que te hayas propuesto resolver, desde el principio debes elegir el proceso predictivo que más se ajuste a él.

6. Implementación del modelo

Con base en los resultados del análisis predictivo podrás enumerar la serie de acciones que deben realizarse para alcanzar los objetivos empresariales. Al poner en marcha uno o varios modelos predictivos, obtendrás nuevos resultados analíticos que podrás aplicar en las áreas que lo necesiten. De esta forma vas a automatizar las decisiones del día a día, basándote en lo que el paso anterior puso en evidencia.

7. Supervisión del modelo

Por supuesto, es necesario que des seguimiento al modelo o modelos para asegurar que no haya errores. Incluso podrías optimizarlo, si así lo consideras; es buena idea realizar una buena supervisión.

3 ejemplos de análisis predictivo

Las posibilidades de los datos son infinitas: puedes realizar una prospección y segmentación de clientes dentro del marketing; comprobar si una persona es un buen prospecto para un seguro de vida; supervisar las condiciones y mantenimiento de un avión; gestionar el abastecimiento de un inventario, entre otras. Enseguida te mostramos sencillos ejemplos de cómo lo aplican las grandes marcas. 

1. Google Maps

Un caso muy cotidiano es cuando intentas buscar una dirección en Maps para que te indique cómo llegar. La plataforma cuenta con múltiples filtros y opciones: en automóvil, transporte público, a pie, en bici, hora de salida, día de salida, menos transbordos, etc. Con estas configuraciones y con un análisis predictivo de agrupación, a partir de datos como el tráfico y el clima, traza la mejor ruta para ti. 

Imagen de Google Maps

2. BBVA Bancomer

En los sistemas bancarios también es muy eficiente realizar un análisis predictivo de datos. Por ejemplo, Bancomer usa el modelo de valores atípicos para detectar acciones de los usuarios fuera de lo habitual y que pueden ser la señal de algún fraude, robo o clonación de tarjeta. Cuando nota un cambio en el dispositivo o lugar del cliente, le envía inmediatamente una notificación para que tome una acción al respecto.

Imagen de Bancomer 

3. YouTube

Con la euforia de los videos cortos, YouTube creó su sección Short, la cual se rige por un algoritmo que trabaja de acuerdo con un análisis predictivo de regresión. Con ello ofrece a los usuarios contenido que se relacione con su historial de reproducción y búsquedas en su barra de navegación.

Imagen de YouTube

Como ya mencionamos, es fundamental que cuentes con una herramienta que haga el trabajo pesado con el análisis predictivo. Por fortuna existen varias, así que te mencionaremos algunas para que las conozcas y te decidas por la que mejor funcionará para tu organización.

 6 herramientas de análisis predictivo

1. IBM

IBM sabe perfectamente cómo hacer análisis predictivo y tiene un set de herramientas que abarcan tres etapas clave. Primero, incluye la comprensión y análisis de datos con IBM SPSS Statistics, cuya función es que el usuario entienda la información, prediga, plantee hipótesis y llegue a conclusiones valiosas.

Luego, IBM SPSS Modeler pone a la mano algoritmos y modelos de datos, muy apreciados por los amantes de la información. Finalmente, Watson Studio Desktop simplifica el proceso de implementación y experimentación a partir de datos, para que el negocio aproveche mejor la inteligencia artificial.

2. Alteryx

Esta herramienta ayuda a recopilar información al conectarse con varias fuentes de datos y también hace una limpia para preparar o combinar lo que obtiene. Es un poco más amigable porque está dirigida a administradores, no desarrolladores, además de que da la opción de personalizar informes y se preocupa por encontrar soluciones sencillas para sus clientes.

En su mismo sitio web explica que podrás «automatizar procesos, insertar la toma de decisiones inteligentes y motivar a tus empleados para que brinden mejores y más veloces resultados empresariales».

3. DataBricks

Esta opción es ideal para las empresas que gestionan grandes volúmenes de datos. DataBricks tiene una variedad de herramientas con código abierto, además de otras como cuadernos de colaboración y embudos de procesamiento de datos, que garantizan un trabajo fluido entre varios equipos.

4. DataRobot

Para quien gestiona sus datos y modelos predictivos en equipos locales, en la nube o en ambos sitios, DataRobot ofrece soluciones que se centran en industrias como marketing, seguros, venta al menudeo y comunicaciones. Tiene herramientas para los distintos modelos de análisis predictivos para una mejor gestión.

5. MathWorks

Desde su inicio, MathWorks ha creado soluciones para el análisis de datos y estadísticas. MATLAB es la plataforma de gestión de información, con la opción de crear sus propios algoritmos y correr modelos. Gracias a sus apps, puedes comprobar cómo funcionan tus algoritmos y luego ver la información que resulta en gráficos, o compartirlos directamente en la nube.

6. RapidMiner

RapidMiner tiene herramientas de modelado pensadas para que se automaticen y poder trabajar con ellas sin mucha ayuda. Además, ofrece un programa de certificación para aumentar las habilidades de las personas que no son especialistas en esta área. Los datos que obtengas con esta plataforma son para expertos en información, aunque simplificados para todos los perfiles. 

Quién necesita una bola de cristal, si tienes estas opciones a tu alcance. Recuerda que la información es uno de los bienes más preciados de la industria, así que úsala de forma responsable y deja que tu empresa crezca.