Como su mismo nombre indica, el cometido principal de la analítica predictiva es predecir, anticipar el devenir ofreciendo un conocimiento exhaustivo de los posibles escenarios de futuro para apoyar la toma de decisiones y reducir a la mínima expresión los riesgos que conlleva.
Evidentemente, la analítica predictiva no es ningún recurso mágico, no consiste en el empleo de mancias ni técnica de videncia alguna, sino en la aplicación de los últimos avances tecnológicos para extraer toda la información y el conocimiento contenidos en datos objetivos, exprimir al máximo sus potencialidades predictivas para anticipar nuevos escenarios y oportunidades de negocio.
En los datos se contiene información acerca del presente y el pasado: esto lo aprendimos con el BI tradicional y las herramientas analíticas convencionales; no obstante, como ya se vienen empleando en numerosas disciplinas científicas (la meteorología es un ejemplo paradigmático), los datos también contienen información sobre posibles escenarios futuros que se prestan, a su turno, a ser igualmente analizados: en esto consiste la fuerza y la potencia de las nuevas herramientas de analítica avanzada, abriendo horizontes de aplicación prácticamente infinitos.
Uno de estos nuevos horizontes es el comercio minorista y el sector retail, del que ya hemos tratado aquí otras veces, pero con una repercusión muy especial en sectores altamente sensibles a los cambios de tendencia en el consumo, especialmente afectados por la competitividad y determinados por cuestiones como la caducidad o la rotación de sus productos, como los supermercados.
El impacto de la analítica predictiva en supermercados
Para los ojos expertos, los supermercados son grandes escaparates en los que se expone un amplísimo abanico de técnicas de marketing y venta, tanto directas como indirectas, explícitas y subliminales. El objetivo: aventajar a la competencia y lograr la fidelización del cliente en un sector con una competitividad feroz, atenazados al mismo tiempo por las fechas de caducidad de los productos perecederos y la necesidad de rotación de sus artículos, operando en la mayoría de los casos con un margen de beneficios realmente ajustado.
No cabe duda, por todo ello, que anticiparse a los deseos del consumidor es una prioridad para los responsables de superficies comerciales de este tipo, algo que hasta el momento solo se podía lograr de un modo relativo, y compensar hasta cierto punto tratando de generar tendencias y condicionar el consumo in situ de los clientes (ofreciendo promociones exclusivas, distribuyendo el espacio de un modo concreto, posicionando determinados productos en la línea visual del cliente...).
Las nuevas herramientas de análisis predictivo, además de todas las potencialidades que presentan, ofrecen la posibilidad de ajustar la oferta a la demanda del cliente de un modo mucho más personalizado, incluso anticipándola. Traducido a acciones reales, por ejemplo, con la analítica predictiva un supermercado puede ofrecer un importante ahorro de tiempo y dinero a sus clientes llenando por ellos el carro de la compra, adelantándose a su acción siguiendo los patrones de consumo detectados en compras anteriores, eligiendo las ofertas más adecuadas y proponiendo artículos que den respuesta a sus necesidades, incluso sin que estos figurasen en su lista de la compra.
El impacto de la nueva inteligencia de negocios y el análisis predictivo en sectores como los de la alimentación, o en comercios como supermercados y tiendas minoristas transformará radicalmente los hábitos de compra de los consumidores, algo que ya empieza a notarse especialmente en el ámbito digital. Una tecnología que marcará, sin duda, el futuro de un modo determinante y el alcance de la cual recursos como la guía Predictive Analytics: el impacto de la predicción para una organización (completamente gratuita) nos pueden ayudar a comprender mejor.
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