Los ordenadores, la telefonía móvil, internet, big data... la realidad se ha transformado de raíz en sólo unas décadas y a un ritmo vertiginoso en los últimos años. La analítica predictiva es la responsable del siguiente paso evolutivo y sus efectos ya pueden notarse en seis industrias diferentes, donde los cambios son evidentes.
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La analítica predictiva y los negocios del futuro
La analítica predictiva es el impulsor de los cambios en los negocios, de los cambios a mejor. Esta forma de analytics ha llegado para solventar ineficiencias, ocupándose de evitar errores, prevenir fallos y orientar hacia el éxito a las empresas. Y es que, a pesar de toda la tecnología avanzada que puede encontrarse ya en el coche, en casa y en lugar de trabajo, por supuesto, la generación de valor se resiste al mismo tiempo que el malgasto y el derroche de recursos van dejando huella.
Las organizaciones constantemente se equivocan en sus decisiones. Campañas de marketing mal enfocadas, falta de precisión en la selección de clientes objetivo o desperdicios en todo lo que rodea al lanzamiento de un nuevo producto. Todo ello sazonado con una predisposición al riesgo mucho mayor de lo que puede imaginarse y problemas para detectar el fraude. Este escenario se traduce en:
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Costes extra.
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Imposibilidad de ahorro.
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Falta de eficacia.
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Empobrecimiento de las relaciones con los clientes y la red de contactos.
Para evitarlos hay que tener la voluntad de hacer las cosas mejor, de mejorar la eficacia de las operaciones de primera línea, las que definen al negocio y su funcionalidad.
La analítica predictiva sirve a ese propósito:
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Guiando a las empresas a partir de las predicciones generadas en base a los datos.
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Afinando la precisión de las decisiones sobre a quién llamar, qué correo enviar, qué nuevas estrategias probar, dónde es necesario investigar o cuándo conviene invertir.
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Reinventando el modo en que se ejecutan las funciones primarias en cualquier sector.
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Mejorando la forma de abordar las operaciones y sus resultados.
Una gran variedad de actividades de la organización se pueden mejorar con la predicción, que arroja luz sobre los comportamientos de las personas, el futuro de los clientes individuales o los perfiles más propensos a convertirse en deudores, entre otros.
No es ninguna sorpresa que la analítica predictiva continúe en auge, como lo demuestran sus efectos sobre cinco áreas:
1. Marketing: al involucrarse en el proceso de toma de decisiones de varias maneras, siempre relacionadas con la selección de los clientes en base al estudio de probabilidades. Un ejemplo sería la capacidad de predecir que alguien compre un producto durante una visita a la página web de la compañía en el corto plazo.
2. Servicios financieros: haciendo posible el uso de la tecnología contra el fraude, tendencia que va en aumento, a pesar de las barreras que suponen las limitaciones de recursos que pueden dificultar el despliegue de las herramientas adecuadas. Prueba de ello es que desde 2013, casi el noventa y cinco por ciento de las compañías de seguros norteamericanas reportó el uso de software anti-fraude (según un estudio de Coalition Against Insurance Fraud).
3. Administración de personal: la analítica predictiva también ayuda a pronosticar quiénes serán los candidatos que generen mayor valor a la organización en base a su rendimiento, información que puede extraerse del estudio de sus perfiles en redes sociales y que mejora los resultados de los procesos de selección de personal.
4. Salud: en combinación con el internet de las cosas, al hacer posible la medicina predictiva, que ayuda a tratar enfermedades a tiempo, gracias a su detección prematura.
5. Manufactura: promoviendo un mayor ajuste a la demanda y maximizando el ahorro gracias a la aplicación de herramientas estadísticas y matemáticas que permiten controlar sus fluctuaciones y actuar en consecuencia.
Para responder a los desafíos actuales, en el mercado existen soluciones como es el caso de IBM SPSS que permiten prever resultados, resolver problemas y tomar decisiones más inteligentes.
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