El análisis predictivo permite desarrollar modelos matemáticos para ayudar a comprender mejor las variables que impulsan al éxito. Para ello, se basa en fórmulas estadísticas, teoría de juegos y data mining que permiten analizar los hechos históricos y actuales con el fin de hacer predicciones sobre eventos futuros. En la práctica, este conocimiento extraído se pone de manifiesto en:
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- Mejor comprensión del comportamiento del cliente y sus motivaciones.
- Métodos de comercialización más eficaces.
- Mayor capacidad de atracción y retención de clientes.
- Creación de ofertas más atractivas y mucho más personalizadas, difíciles de resistir.
La predicción de los hábitos de compra de los consumidores y la visión acerca de sus preferencias sobre los distintos productos requiere de un marco analítico capaz de descubrir patrones significativos y también relaciones dentro de los propios datos del cliente, con el fin de lograr una mejor focalización (primer paso hacia la consecución del objetivo de lealtad del cliente).
Minería de datos con criterio
Los modelos predictivos mejoran la efectividad del marketing, pero las empresas necesitan disponer de bases de datos de clientes listas (en condiciones de calidad) para poder aplicar técnicas de data mining o fórmulas estadísticas. Además, deben saber cuál de todos los enfoques existentes les conviene más utilizar.
Entre las técnicas de data mining más comúnmente empleadas se encuentran los árboles de decisión, las redes neuronales, los algoritmos genéticos, los modelos de regresión, los de elección, las reglas de inducción y las agrupaciones. A la hora de escoger una hay que tener en cuenta que:
- La simplicidad del modelo facilita su interpretación y la primera toma de contacto con los datos.
- No obstante, un enfoque demasiado simplista puede dificultar el descubrimiento de dependencias no lineales o sutiles.
- La elección del enfoque debe hacerse con el objetivo de mejorar la capacidad predictiva, por lo que tiene que fomentar una correcta interpretación de los datos, llevada a cabo con la suficiente profundidad.
Para la toma de decisiones también se pueden aplicar criterios distintos, entre los que destacan el de Wald, el de Bayes, el de Laplace, el de Savage o el de Hurwicz. La selección de la técnica y el criterio debe hacerse en conciencia para una correcta aplicación de la estadística.
En cualquier caso, la perspectiva puramente analítica no es la clave del éxito, al menos no de forma independiente; sino que también la calidad del dato debe tomarse como un requisito imperativo para que las acciones de data mining sean efectivas. Por ello, al iniciar cualquier acción de data mining hay que tener en cuenta las siguientes tres premisas:
- La minería de datos no implica el descubrimiento instantáneo de información, requiere de un proceso.
- Para un data mining eficaz es preciso saber formular correctamente y de forma previa el problema a resolver.
- Tener claros los objetivos es tan importante como saber "traducirlos" en términos analíticos.
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