Análisis predictivo: etapas, modelos y herramientas para las organizaciones

La proliferación de datos no es cosa de este siglo: las personas siempre han compartido información en su día a día. Pero no fue hasta la era digital que estos datos se pueden almacenar, analizar y aprovechar para una gran variedad de objetivos, desde el cuidado de la salud de una población entera hasta decidir en qué lugar conviene inaugurar una nueva sucursal de la cafetería de moda. Es decir, es posible viajar un poco en el tiempo hacia el futuro.

Para eso funciona, a grandes rasgos, el análisis predictivo.

En este artículo vamos a hablar de cómo este tipo de análisis puede beneficiar a tu organización, y cómo puedes empezar a utilizarlo. ¿Ya elegiste una silla cómoda? Empecemos. 

La intención es que con el análisis predictivo se puedan tomar medidas de prevención o realizar acciones para aprovechar mejor lo que podría suceder, según sea el caso. Por ello no solamente se pueden crear estrategias para evitar situaciones desfavorables, sino que también es posible influir en la toma de decisiones.

Por ejemplo, la industria de la salud que se preparó para lidiar con pacientes de la COVID-19 usó predictive analytics para anticiparse a la crisis sanitaria.

En otros usos, se aplica cuando se hace el diagnóstico crediticio de una persona: el buró de crédito cuenta con un sistema de calificación que le da una puntuación al historial financiero de alguien que desea comprar un bien a plazos, y de acuerdo con el comportamiento que tiene registrado recibe un número, que indica cuán probable es que pueda pagar puntualmente.

Y, por supuesto, dentro de una empresa es una herramienta muy útil. A continuación, te mencionaremos el porqué.

¿Para qué sirve el análisis predictivo en una organización?

Reduce el impacto de riesgos

Gracias al análisis predictivo, una organización puede identificar con antelación los riesgos que amenazan a la industria en la que se desarrolla. De esa manera, es más sencillo invertir en acciones que ayudarán a evitar, o al menos minimizar, el daño para recuperarse en menos tiempo.

Optimiza las operaciones de una empresa

Al predecir la cantidad de inventario que se necesitará, o identificar las necesidades que los clientes comenzarán a pedir del negocio, la empresa invierte los recursos de forma más inteligente. Inditex usa este método en sus inventarios.

Gracias a la práctica del análisis predictivo es que las compras en línea se convirtieron en una de las ventajas de compañías como Amazon, que primero inició con la venta de libros y pronto descubrió que sería apenas la punta del iceberg, y así se convirtió en el éxito apabullante que es ahora.

Ayuda a crear estrategias de marketing más eficientes

Además de adelantarse a una tendencia que está por convertirse en la norma, el análisis predictivo permite influir en las decisiones de los clientes, mostrando el contenido oportuno en el momento perfecto. Gracias a los datos disponibles sobre el comportamiento de un sector que todavía no toma una decisión sobre un producto o servicio, la empresa se da cuenta de la información que le hace falta para convencerle, a través de los canales en donde mejor los consumirá.

Indica nuevos territorios para explorar

Nos referimos a mercados o segmentos potenciales que quizá no eran viables en un inicio, pero que, gracias al crecimiento de la empresa y el rendimiento que tiene históricamente, son nuevas oportunidades para diversificarse y conquistar retos más importantes.

Muestra oportunidades de cross y up selling

Para deleitar con mayor éxito a los clientes, una marca utiliza este tipo de análisis para descubrir quiénes agradecerán recibir noticias sobre ciertos artículos o servicios que complementan su experiencia, u ofrece algo totalmente innovador. 

¿Cómo se aplica este análisis? Antes de ir de lleno en materia, hablemos de los tipos de modelos que existen.

1. Modelo de clasificación

Este modelo es el que predice la pertenencia a una clase. Como cuando buscas encontrar cuáles de tus clientes son propensos a abandonarte por la competencia. Así se puede crear una clasificación que ayuda a dirigir eficientemente los mensajes que ciertas personas necesitan conocer para mantenerse fieles a la marca.

Es el más sencillo, y se logra respondiendo preguntas con «sí» o «no», o de forma binaria (0 y 1). Puede aplicarse a distintos negocios y es ideal para tomar decisiones, como otorgar un préstamo, dar un beneficio especial a un cliente para convencerlo de continuar con el negocio, etc.

2. Modelo de regresión

Es el que predice un valor, como los beneficios que se pueden obtener de un segmento de clientes durante los próximos meses. Es una manera de comprender la importancia de ese segmento, y por lo tanto, cuándo debe invertirse para alcanzar los objetivos que convienen para la empresa.

3. Modelo de agrupación

Este modelo acomoda en grupos separados, basándose en atributos similares, una variable. Cuando se intenta crear estrategias de marketing personalizadas, los modelos de agrupación son de gran ayuda porque identifican características y comportamientos que se comparten en grupos de clientes o prospectos, para luego reconocerlos como ideales para ciertas campañas, mensajes y contenidos.

4. Modelo de pronóstico

Dentro del análisis predictivo, es de los más usados. Implementa datos históricos para predecir métricas de valores, estimando el valor numérico de nueva información basándose en lo que antes ya sabía. Es lo que permite que un centro de atención telefónico estime la cantidad de llamadas que recibirá un típico viernes por la tarde o el inventario que una tienda de juguetes debe tener para la siguiente época de fin de año.

5. Modelo de valores atípicos

Está orientado a entradas anómalas de datos, ya sea porque son atípicos por sí mismos o en comparación con otros de su mismo grupo y distintas categorías. Son modelos útiles para las tiendas de menudeo y finanzas, porque detecta fraudes o fallas en productos cuando se analiza la información relacionada. Por ejemplo, para el caso de artículos con defectos, un aumento irregular de llamadas al área de atención técnica de una marca de teléfonos inteligentes indicaría que hay más usuarios que de costumbre que buscan soluciones; si se pone atención a la información disponible, incluso se descubriría en cuáles modelos se presenta la falla, la versión del software que la sufre y en qué tipo de acciones hay error.

6. Modelo de serie temporal

Este modelo toma los datos de un periodo para desarrollar una métrica numeral, y lo utiliza para predecir lo que sucederá en el futuro, entre las próximas 3 y 6 semanas. Generalmente se necesita un año de información para implementarlo correctamente; es útil para comprender cómo una métrica se desarrolla a lo largo del tiempo, más allá de porcentajes. Por ejemplo, la afluencia de huéspedes en un hotel.

¿Quieres saber cómo se lleva a cabo este tipo de análisis?

Las 7 etapas del proceso de análisis predictivo

1. Definición del proyecto

Aquí debe tu organización determinar qué quiere alcanzar y cuáles serán las fuentes de datos que ayudarán a lograrlo. 

2. Recolección de datos 

Es importante que consideren diferentes fuentes de información para nutrir el proceso con información valiosa y sustentada. Nos referimos a lo que se puede obtener gracias a la minería de datos, desde la información de medios y órganos oficiales de la industria hasta datos recopilados por sensores, sistemas de transacciones, registros en sitios web o centros de atención a clientes, entre otros.

3. Gestión de datos

Será necesario contar con un sistema que ayude a «limpiar» la información, para deshacerse de lo que no es relevante para el proyecto en particular y que solo contaminará las conclusiones. Por lo tanto, asegúrate de contar con un equipo que conozca cómo funciona la empresa, lo que busca y que tenga acceso a herramientas que hagan este proceso más llevadero, porque no es el más sencillo.

4. Análisis estadístico

Es la primera parte del análisis de los datos, que arrojará información gracias a estadísticas descriptivas y que dará un estimado de ciertas probabilidades de comportamiento.

5. Modelación predictiva

Aquí es donde creas y decides cuáles modelos predictivos entrarán en juego para tus objetivos.

6. Implementación del modelo

Al poner en marcha el o los modelos predictivos, obtendrás resultados analíticos que podrás implementar en las áreas que lo necesiten. De esta forma tendrás resultados al automatizar las decisiones del día a día basándote en lo que el paso anterior puso en evidencia.

7. Supervisión del modelo

Por supuesto, es necesario que des seguimiento al modelo o modelos para asegurar que no haya errores. Incluso podrías optimizarlo si así lo consideras; es buena idea no dejar que corra sin una buena vigilancia.

Como ya mencionamos, es fundamental que cuentes con una herramienta que haga el trabajo pesado con el análisis predictivo. Por fortuna existen varias, así que te mencionaremos algunas para que las conozcas y te decidas por la que mejor funcionará con tu organización.

6 herramientas de análisis predictivo

1. IBM

IBM sabe perfectamente cómo hacer análisis predictivo y tiene un set de herramientas que abarcan tres etapas clave. Primero, incluye la comprensión y análisis de datos con IBM SPSS Statistics, cuya función es que el usuario entienda la información, prediga y planifique hipótesis y llegue a conclusiones valiosas. Luego, IBM SPSS Modeler pone a la mano algoritmos y modelos de datos perfectos para los amantes de la información. Finalmente, Watson Studio Desktop simplifica el proceso de implementación y experimentación a partir de datos para que el negocio aproveche mejor la inteligencia artificial.

2. Alteryx

Esta herramienta ayuda a recopilar información al conectarse con varias fuentes de datos y también hace una limpia para preparar o combinar lo que obtiene. Es un poco más amigable porque está dirigida administradores, no desarrolladores, además de que da la opción de personalizar informes y se preocupa por encontrar soluciones sencillas para sus clientes. En su mismo sitio web explica que podrás «automatizar procesos, insertar la toma de decisiones inteligentes y motivar a tus empleados para que brinden mejores y más veloces resultados empresariales».

3. DataBricks

Esta opción es ideal para las empresas que gestionan grandes volúmenes de datos. DataBricks tiene una variedad de herramientas con código abierto, además de otras como cuadernos de colaboración y embudos de procesamiento de datos que garantizan un trabajo fluido entre varios equipos.

4. DataRobot

Para quien gestiona sus datos y modelos predictivos en equipos locales, en la nube o en ambos, DataRobot ofrece soluciones que se centran en industrias como marketing, seguros, venta al menudeo y comunicaciones. Tiene herramientas para los distintos modelos de análisis predictivos desde un solo sitio para una mejor gestión.

5. MathWorks

Desde su inicio, MathWorks ha creado soluciones para el análisis de datos y estadísticas. MATLAB es la plataforma que pone al alcance de los expertos la gestión de información, con la opción de crear sus propios algoritmos y correr modelos. Gracias a sus apps, puedes comprobar cómo funcionan tus algoritmos y luego ver la información que resulta en gráficas, o compártelas directamente en la nube.

6. RapidMiner

RapidMiner quiere que sus usuarios tengan un trabajo más sencillo, por eso son transparentes en sus procesos. Sus herramientas de modelado están pensadas para que se automaticen y que quien los cree no necesite mucha ayuda. Además, ofrece un programa de certificación para aumentar las habilidades de las personas que no son científicas de datos. Su promesa es que los datos que obtendrás con esta plataforma son para expertos en información, aunque simplificados para todos los perfiles.

¿Una bola de cristal? Quién la necesita cuando tienes estas opciones a tu alcance. Recuerda que la información es uno de los bienes más preciados de la industria, así que úsala para que tu empresa crezca.