Las analíticas predictivas utilizan datos históricos para hacer inferencias sobre resultados futuros. Descubre cómo los líderes empresariales utilizan las analíticas predictivas para tomar decisiones fundamentadas que generen impacto empresarial.
No basta con depender únicamente de los datos en tiempo real para fundamentar la toma de decisiones. Las organizaciones deben comprender las complejidades de su negocio y utilizar la información actual para planificar el futuro. También necesitan analizar el rendimiento pasado para anticipar los resultados futuros. Ahí es donde entran en juego las analíticas predictivas.
Las analíticas predictivas son un subconjunto de las analíticas de datos. Se centran en la previsión, la mitigación del riesgo para las organizaciones y la personalización de la trayectoria de los clientes, y son un componente clave de la planificación estratégica global de las empresas.
En este artículo analizamos en profundidad qué son las analíticas predictivas, cómo funcionan y cómo su uso eficaz puede tener un impacto positivo en las organizaciones, en todas las funciones empresariales y en todos los sectores.
Las analíticas predictivas utilizan datos históricos para desarrollar escenarios probables, anticipar tendencias futuras y tomar decisiones estratégicas verdaderamente fundamentadas. Ayudan a las organizaciones a obtener una visión más informada de los resultados futuros previstos.
Las analíticas predictivas son uno de los componentes del conjunto más amplio de las analíticas de datos, que incluye otros tres tipos: analíticas descriptivas, diagnósticas y prescriptivas. Las analíticas predictivas se centran en lo que puede ocurrir en el futuro. Las analíticas descriptivas se centran en lo que ocurrió realmente, las analíticas diagnósticas en por qué ocurrió algo y las analíticas prescriptivas en qué debería hacerse a continuación.
A partir de datos históricos, las analíticas predictivas se apoyan tanto en procesos manuales como en herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para desarrollar hipótesis sobre el futuro. Sus principios fundamentales incluyen diversas técnicas estadísticas, como el aprendizaje automático, el modelado predictivo y la minería de datos.
Las analíticas predictivas proporcionan a las organizaciones una visión más fundamentada de lo que ocurrirá a continuación. Permiten transformar datos históricos sobre las finanzas de una organización, el comportamiento de los clientes y otros ámbitos en proyecciones orientadas al futuro.
Los componentes clave necesarios para empezar con el modelado de analíticas predictivas son los siguientes: en primer lugar, definir el problema que se quiere resolver; después, recopilar los datos relevantes asociados a ese problema; y, por último, organizar esos datos de forma significativa e informativa. A partir de ahí, las organizaciones pueden desarrollar modelos predictivos para obtener información fundamentada sobre lo que probablemente sucederá a continuación.
Durante este proceso, los científicos de datos utilizan modelos para identificar correlaciones entre los distintos puntos de datos de un conjunto de datos. Mediante IA, ML, minería de datos y estadísticas, buscan patrones que se hayan producido en el pasado y la probabilidad de que esos mismos eventos vuelvan a producirse en el futuro. A partir de ahí, extraen conclusiones sobre las variables con mayor probabilidad de influir en los resultados empresariales y generan las predicciones más probables.
Existen cinco tipos principales de modelos o métodos dentro de las analíticas predictivas. Son los modelos de clasificación, los modelos de clústeres, los modelos de series temporales, los modelos de regresión y los métodos conjuntos. A continuación, los analizamos con más detalle.
Estos modelos clasifican los datos en función de la información histórica y sirven para describir las relaciones dentro de un conjunto de datos. Mediante el aprendizaje automático, un modelo de clasificación aprende la relación entre los datos y sus etiquetas para clasificar nuevos datos a medida que se incorporan.
Estos modelos agrupan los puntos de datos en función de características similares. A partir de una matriz de datos, conectan puntos de datos similares e identifican patrones que pueden no ser evidentes con otras técnicas de modelado.
Estos modelos utilizan puntos de datos recopilados a lo largo del tiempo, ya sea de forma diaria, semanal, mensual o anual. Este tipo de modelado es la forma más habitual de analítica predictiva. Evalúa cambios estacionales, comportamientos cíclicos de los clientes y tendencias a lo largo del tiempo.
Estos modelos permiten identificar la relación entre dos variables a lo largo del tiempo. Pueden analizar datos de clientes y predecir cuántos ingresos generará un cliente a lo largo de su ciclo de vida. Estos modelos muestran cómo determinadas acciones pueden afectar a los resultados empresariales globales.
Los métodos conjuntos combinan todos estos modelos para crear un conjunto de información más completo y valioso. Ayudan a dar sentido a la complejidad y a ofrecer información más coherente para la toma de decisiones de los líderes empresariales.
El uso de analíticas predictivas puede ayudar a las organizaciones a evaluar la salud de su negocio y a disponer de información relevante para avanzar. Las organizaciones pueden analizar patrones de datos para prever el rendimiento futuro, lo que les permite tomar mejores decisiones.
Además, las analíticas predictivas permiten mejorar la trayectoria del cliente mediante la creación de experiencias personalizadas que se adapten mejor a sus necesidades. También pueden detectar anomalías, como patrones de fraude, y corregirlas antes de que se agraven.
En general, las organizaciones pueden mejorar su eficiencia operativa. Las analíticas predictivas reducen la incertidumbre a la hora de decidir qué tipos de campañas o programas lanzar, basándose en el rendimiento pasado.
Existen varias técnicas de analíticas predictivas de uso habitual. A continuación, las detallamos.
Este tipo de análisis se centra en predecir la relación entre variables. En los conjuntos de datos, se utiliza para identificar patrones y correlaciones entre puntos de datos. Al crear una fórmula determinada en un conjunto de datos, es posible realizar un seguimiento de la correlación.
Esta técnica permite representar una serie de decisiones clasificando los datos en distintas categorías según determinadas variables. Puede utilizarse para mostrar los distintos resultados que podrían producirse al tomar diferentes decisiones. Dado que estos modelos son fáciles de revisar y comprender, ayudan a agilizar la toma de decisiones.
Esta técnica se diseñó para identificar relaciones no lineales dentro de los conjuntos de datos. Mediante herramientas de IA y de reconocimiento de patrones, imita el funcionamiento de la mente humana al asociar puntos de datos aparentemente inconexos. Puede analizar distintos tipos de datos, como texto, imágenes, audio y otros formatos.
La previsión de series temporales es una técnica clave, ya que las organizaciones suelen analizar datos a lo largo del tiempo. Este tipo de previsión se centra en iteraciones diarias, semanales o mensuales de los datos. Al analizar las tendencias de comportamiento a lo largo del tiempo, se pueden predecir resultados.
Los clústeres conectan puntos de datos similares. Mediante técnicas de agrupación (o clusterización), las organizaciones pueden utilizar datos, como una compra anterior, para predecir qué producto es más probable que se adquiera a continuación.
En todos los sectores y áreas de negocio, las analíticas predictivas pueden ser un activo estratégico. A continuación, se muestran algunos casos de uso habituales en sectores clave.
Al analizar el historial crediticio de un cliente, una organización financiera puede predecir con mayor precisión la probabilidad de que el cliente reembolse un préstamo. Las analíticas predictivas también pueden ayudar a mitigar el fraude. Las entidades financieras pueden detectar irregularidades en las transacciones, señalarlas en tiempo real y establecer medidas de protección.
Las analíticas predictivas pueden tener un impacto significativo en la atención a los pacientes. Las organizaciones sanitarias pueden utilizar analíticas para gestionar el cuidado del paciente mediante el seguimiento de indicadores (puntos de datos) que señalan el inicio de problemas más graves, como la sepsis en pacientes hospitalizados de larga estancia. También pueden analizar los historiales clínicos y ofrecer tratamientos preventivos, como recomendar mejoras en la dieta en función de antecedentes familiares de diabetes.
Las analíticas predictivas permiten evaluar el éxito de futuras campañas de marketing con mayor precisión. Los profesionales del marketing pueden utilizar datos históricos para identificar qué tipos de campañas generan mayor interacción con su audiencia objetivo y ajustar las estrategias en consecuencia.
Las analíticas predictivas pueden ayudar a los fabricantes a gestionar y distribuir mejor su inventario. A partir de datos históricos, los proveedores pueden anticipar qué clientes necesitarán determinados suministros y cuándo, y gestionar mejor su propio inventario. También pueden sugerir de forma proactiva nuevos pedidos a sus clientes basándose en datos históricos sobre necesidades y demanda.
Las empresas pueden obtener múltiples beneficios al implementar las analíticas predictivas. Entre las principales ventajas se incluyen:
Para seguir siendo competitivas, las organizaciones deben anticiparse a los resultados, aprovechar las oportunidades y protegerse frente a posibles pérdidas.
Gracias a las analíticas predictivas, los líderes empresariales pueden comprender mejor el comportamiento de los clientes. Al analizar su base de clientes y aplicar analíticas predictivas a los perfiles de cliente, las organizaciones pueden adaptar las campañas de marketing a audiencias específicas y obtener información más precisa sobre la probabilidad de interacción.
Las analíticas predictivas permiten detectar con mayor eficacia el fraude y el riesgo financiero. Las empresas pueden identificar antes las compras sospechosas o inusuales cuando se desvían de los patrones habituales. Además, las organizaciones pueden analizar con mayor facilidad datos como puntuaciones de crédito o reclamaciones de seguros para predecir la probabilidad de impago.
En general, las analíticas predictivas pueden mejorar la eficiencia de una organización y aumentar su retorno de la inversión. Ayudan a prever el inventario y a gestionar mejor los recursos internos. También ayudan a predecir el rendimiento de productos en desarrollo mediante el análisis de datos sobre las necesidades y preferencias de los clientes. Asimismo, las organizaciones pueden adelantarse a los retrasos en la producción con la supervisión del mantenimiento periódico de los equipos.
Gracias a las analíticas predictivas, las organizaciones disponen de más información para tomar decisiones más acertadas. Al analizar tendencias históricas, pueden actuar de forma proactiva para respaldar la toma de decisiones futuras. Esto incluye decisiones sobre niveles de inventario de los productos, tipos de campañas de marketing a desarrollar y formas de mejorar la productividad operativa.
Introducir las analíticas predictivas como parte esencial del negocio puede resultar abrumador. A continuación, se describen los pasos clave para empezar.
En primer lugar, define claramente el objetivo al empezar a trabajar con analíticas predictivas. ¿Qué pregunta quieres responder? ¿Cuáles son las principales prioridades de tu negocio? Crea una lista de preguntas que te ayuden a llegar a la raíz del problema.
Asegúrate de que todo el equipo esté alineado. Establece canales de comunicación, reuniones periódicas y planes de acción con los departamentos que puedan beneficiarse de las predicciones y actúa en consecuencia. Sin capacidad de actuación, la información carece de valor.
Es necesario contar con tecnologías eficaces para almacenar y analizar datos. Disponer de herramientas accesibles para empleados de distintas funciones y niveles de liderazgo facilita la transparencia y la generación rápida de informes. Además, contar con herramientas que puedan utilizar empleados no técnicos y que permitan formular preguntas relevantes puede mejorar la calidad de las analíticas predictivas al eliminar la fricción de depender exclusivamente de un equipo de ciencia de datos.
Comenzar con un proyecto piloto pequeño y manejable ayuda a avanzar hacia la implementación de iniciativas de analíticas predictivas de mayor alcance. Abordar un problema reducido que requiera un conjunto de datos limitado es una excelente forma de demostrar el impacto empresarial inicial de las analíticas predictivas.
Empieza con proyectos bien definidos y medibles, y calcula el retorno de la inversión antes de escalar o iniciar nuevas iniciativas en otras funciones empresariales. A medida que avances, conectar las analíticas predictivas entre distintas funciones puede ayudar a automatizar flujos de trabajo más amplios y a maximizar los beneficios de la iniciativa analítica.
Las analíticas predictivas son esenciales para cualquier organización que quiera tomar decisiones fundamentadas a partir de datos históricos. Al analizar patrones asociados al rendimiento pasado, las organizaciones pueden ajustar sus estrategias para tomar decisiones más informadas y lograr mejores resultados.
Las herramientas de analíticas predictivas incluyen plataformas integrales que permiten la preparación de datos y la creación de modelos. También existen plataformas con poco código que ofrecen flujos de trabajo visuales para crear modelos. Suelen ser utilizadas por personas con menor experiencia en programación. Además, hay herramientas de código abierto, que ofrecen mayor flexibilidad a los usuarios avanzados.
Los LLM, como ChatGPT, generan respuestas en lenguaje natural con apariencia humana al predecir la siguiente palabra más probable de una secuencia. Los LLM pueden ayudar en la preparación de datos y en otras tareas relacionadas con las analíticas predictivas y, con el enfoque adecuado, pueden utilizarse para realizar análisis predictivos sobre los datos cargados. ChatGPT puede procesar grandes volúmenes de datos con relativa rapidez y, cuando el usuario lo solicita, identificar patrones clave y realizar previsiones sobre posibles resultados.
El aprendizaje automático es una herramienta clave que sustenta las analíticas predictivas. Se utiliza para identificar patrones en los datos que luego sirven de base para los resultados de las analíticas predictivas.
Las analíticas predictivas consisten, esencialmente, en generar predicciones. Se basan en la combinación de los puntos de datos relevantes recopilados. Aunque ayudan a fundamentar las decisiones empresariales, son solo una parte del proceso. Cuanto mayor sea la calidad de los datos y más cuidadosamente se formulen las preguntas que se van a analizar, mayor será la fiabilidad de las predicciones resultantes.
