El análisis Predictivo se está volviendo más popular, pero ¿cuáles son los beneficios?

1. Definición

El análisis predictivo le permite a una empresa analizar tendencias y datos pasados ​​para determinar cómo cambiarán las cosas en el futuro: podrían ser tus cuentas, las tendencias del mercado (por ejemplo, cuando es más probable que hayan aumentado el flujo de tráfico hacia un sitio web) o incluso para ver cuándo es probable que necesiten más personal debido a la deserción.

Comprende una serie de herramientas analíticas diferentes, que incluyen algoritmos estadísticos, consultas analíticas y aprendizaje automático para determinar la probabilidad de resultados futuros basados ​​en datos históricos. Esto podría ser de hace semanas, meses, años o incluso décadas. El análisis predictivo es utilizado por las empresas diariamente para determinar cómo deben adaptar su estrategia comercial para evolucionar constantemente y mantenerse competitivos.

El propósito de analizar datos antiguos es encontrar patrones y tendencias en la información. Esto difiere de la inteligencia empresarial tradicional porque tiende a mirar hacia el futuro, sin tener en cuenta el pasado. Es esencialmente el polo opuesto, aunque el análisis predictivo puede formar una gran parte de la inteligencia de negocios, llevándolo un paso más allá para obtener resultados mucho más precisos.

2. Beneficios

Una de las grandes ventajas de la analítica predictiva es que un pequeño ajuste en el algoritmo utilizado para evaluar los datos y su posible impacto futuro puede cambiar completamente los posibles resultados, permitiendo el desarrollo de varios escenarios para equipar a las empresas para casi cualquier situación.

También puede aumentar la agilidad organizacional. Cuanto más rápido una empresa pueda obtener información sobre los posibles resultados, más rápido podrá actuar, lo que a su vez puede ayudar a acelerar la innovación, especialmente cuando se trata de superar a los competidores.

El análisis predictivo también puede reducir la incertidumbre. La toma de decisiones puede ser difícil frente a lo desconocido, por lo que el análisis predictivo puede ofrecer una visión suficiente para superar esta incertidumbre e impulsar la toma de decisiones rápida y específica.

3. ¿Por qué es importante el análisis predictivo?

El análisis predictivo tiene varios casos de uso importantes.

• Una de las formas más conocidas en que se utiliza es en la calificación crediticia. Los servicios financieros usan esta forma de análisis predictivo para analizar el historial crediticio de una persona, como en las solicitudes de préstamos, para calificarlos sobre la probabilidad de realizar pagos futuros a tiempo.
• Además, las compañías que venden productos de consumo pueden necesitar predecir la demanda de ellos. Los minoristas necesitan este tipo de pronósticos precisos, ya que mantener existencias en los estantes puede ser costoso para ellos, especialmente si el stock tiene una fecha de vencimiento.
• Los supermercados pueden combinar las ventas históricas con los pronósticos del tiempo para ver si habrá un período de tiempo caluroso y saber cuánto helado, cerveza y comida de barbacoa hay que almacenar.

Al rastrear el historial de compras, los patrones de navegación y otros tipos de interacción, también se puede decir a los minoristas cuál podría ser el próximo paso del comprador. Predecir lo que un cliente comprará en línea puede ser extremadamente útil ya que aumenta las posibilidades de otra venta.

También es útil ya que, de acuerdo con una investigación de Invesp, el 45% de los compradores en línea tienen más probabilidades de comprar en un sitio que ofrece recomendaciones personalizadas.

4.  Conclusión

En el pasado, la segmentación de los clientes requería mucho esfuerzo y la convertía en algo que solo podía aplicarse a proyectos de mayor prioridad. Ahora, el análisis predictivo lo optimiza y admite segmentación compleja y automatizada de datos, lo que significa que los profesionales del marketing pueden enviar mensajes a clientes relevantes, utilizando su gasto de marketing de manera más eficiente.

Por último, el análisis predictivo también se puede utilizar para atacar el fraude. El fraude se ha detectado a través del análisis de datos tradicional durante mucho tiempo, aunque es un proceso lento. Las nuevas técnicas y tecnologías, como el aprendizaje automático, pueden buscar cuentas, clientes y proveedores que se comporten de manera extraña.

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