El predictive analytics es la nueva brújula de los negocios y tiene en los datos a la fuente de valor más preciada. Tiene una gran variedad de funciones cómo determinar la cantidad de producto que un cliente comprará en su próxima visita, conocer el perfil del consumidor para ver la probabilidad de abandono en la empresa y pasarse a la competencia o calcular la previsión de ingresos, sólo son algunas de las aplicaciones de la analítica predictiva en el mundo de la empresa.
La popularidad del análisis predictivo tiene mucho que ver con sus resultados, que prueban que aplicando sus técnicas es posible optimizar el rendimiento de tu negocio. Sin embargo, aún existen lagunas en cuanto a sus procedimientos, su modo de aplicación o los datos que son necesarios para establecer predicciones. La forma de analizar es matemática pura y no es posible encontrar una metodología más objetiva.
Los ingredientes de predictive analytics: la fórmula secreta del éxito
Suele ocurrir, lo mismo que con todas las grandes ideas; que las mayores genialidades se inspiran en elementos cotidianos, conocidos y al alcance de todos (o de casi todos). La cuestión es saber tomar lo necesario de cada parte y tener claro hacia dónde se quiere ir. El análisis predictivo utiliza datos históricos, a los que aplica técnicas estadísticas para obtener, mediante el estudio de patrones, modelos de comportamiento.
El otro elemento que juega un papel esencial: es el big data. La interacción de los grandes datos multiplica las posibilidades de éxito y aumenta la trascendencia del alcance predictivo, porque más datos pueden significar más y mejores modelos de predicción basados en comportamientos pasados.
Con todos estos ingredientes, las empresas están en disposición de descubrir, implementar y beneficiarse de los conocimientos que adquieren y son capaces de:
-
Aprovechar oportunidades que desconocían.
-
Mejorar su desempeño al aumentar el conocimiento de su negocio, sus competidores y sus clientes.
-
Reducir los riesgos, tomar mejores decisiones y garantizar a los clientes experiencias más personales.
No obstante, el contacto con la gran masa informacional aumenta la complicación de los procesos, ya que no todos son válidos. Hay tipos de datos, los que se comportan de forma probabilística, que son más predecibles que otros. De la misma forma que es necesario saber filtrar, en función de las necesidades y la estrategia de negocio: no se trata de de determinar el resultado de cualquier evento futuro, sino de predecir la distribución de un conjunto de eventos, los más relevantes, los que pueden resultar críticos, os que aportan valor.
En este sentido, sin un expertise, buenas herramientas y un nivel de autoconocimiento suficiente, no será nunca posible establecer:
-
A qué clientes se les debe plantear una determinada oferta.
-
Cómo establecer prioridades.
-
Qué predicciones ayudarán más a la toma de decisiones.
-
Cómo ha de enfocarse el proceso de análisis.
Para maximizar la oportunidad inherente en predictive analytics hay que incluirlo en la cultura general de la empresa. Un desafío para el que sólo están preparados el 20% de los casos, tal y como muestran recientes encuestas.
El sector de actividad es independiente, es la interiorización de los valores de esta nueva forma de trabajar, de este modo de afrontar la planificación estratégica y los mecanismos que de ella se derivan lo que cuenta; junto con, por supuesto, los datos de calidad: limpios, perfilados y listos para que se les extraiga el valor que encierran. Descubrir el futuro es un trabajo que comienza en el presente, pero que necesita sus raíces del pasado.
Post relacionados:
