Existen paralelismos claros entre cómo se recopilan, conservan, analizan y, en última instancia, modelan los datos para el análisis predictivo, y cómo cualquier ciencia construye un cuerpo de conocimiento y prepara el escenario para observaciones y predicciones cada vez más complejas.
Echemos un vistazo al análisis predictivo y cómo funciona, junto con algunos ejemplos.
El análisis predictivo es un método de pronóstico científico que intenta identificar eventos futuros [o simplemente; evaluar la probabilidad de resultados ]. La mayoría de los modelos de análisis predictivo se basan en datos recopilados a lo largo del tiempo e incluyen variables. De hecho, los datos históricos son esenciales para identificar patrones y tendencias en este enfoque.
Los modelos de análisis predictivo incluyen modelos de clasificación, modelos de agrupamiento, modelos de pronóstico, modelos de series temporales y muchos otros. Combinan datos recopilados previamente con modelos informáticos sólidos, análisis de datos y aprendizaje automático para identificar correlaciones entre variables específicas a fin de predecir tendencias futuras. El analista de datos generalmente comienza con la cantidad de datos más grande y relevante disponible y busca patrones repetitivos que permitan que los modelos predictivos produzcan predicciones confiables.
De hecho, las empresas pueden usar el análisis predictivo para probar nuevos enfoques para aumentar las conversiones de clientes y las estadísticas de ventas al tiempo que reducen el riesgo de probar nuevos métodos y estrategias. Esto es posible debido a la gran cantidad de datos de clientes que fluyen al usar el sitio web, ordenar productos y pronósticos de otras fuentes que solo serán más precisos a medida que avance la era de Big Data.
Para resumir este capítulo, tenga en cuenta que el análisis predictivo, que utiliza pronósticos basados en datos, ayuda a las empresas a anticipar los posibles resultados de los cambios de estrategia. Todos se basan en datos históricos que se han organizado de varias maneras para predecir valores futuros.
Veamos ahora algunos casos de uso.
Mediante el procesamiento de datos de consumidores anteriores mediante un potente software de análisis, el análisis predictivo ha ayudado a muchas empresas (por ejemplo, Netflix, Amazon y Walmart) a diseñar estrategias y tomar decisiones inteligentes y rentables para el futuro. Se puede utilizar de varias maneras para optimizar las operaciones críticas para el negocio; algunas aplicaciones populares incluyen:
Para identificar amenazas, los modelos predictivos pueden detectar anomalías del sistema y comportamientos inusuales. Se puede alimentar con datos históricos sobre ataques cibernéticos y escenarios de fraude para alertar al personal sobre un comportamiento similar y evitar que los piratas informáticos y las vulnerabilidades se infiltren en el sistema. También puede ayudar a detectar todo lo que está relacionado con el riesgo monetario , desde el fraude de seguros hasta la predicción del riesgo crediticio, así como la identificación de patrones en áreas de alta criminalidad.
Siri, Ok Google y Alexa mejoran la experiencia del cliente aprendiendo de las interacciones y prediciendo la respuesta del cliente. Dado que los bots son de autoaprendizaje mediante el uso del componente de deep learning, permiten a las empresas administrar mejor a los clientes sin contratar a un gran personal de apoyo.
El análisis predictivo ayuda a identificar y gestionar el riesgo mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a conjuntos de datos agregados para descubrir patrones, correlaciones y vulnerabilidades, así como cambios en el mapa dentro de una industria determinada. Con esta información, los líderes empresariales pueden tomar medidas de precaución para evitar posibles riesgos operativos.
Los modelos de análisis predictivo ayudan a comprender las enfermedades al proporcionar un diagnóstico preciso basado en datos históricos. Por ejemplo, los profesionales de la salud pueden usarlo para identificar qué pacientes corren el riesgo de desarrollar ciertas afecciones, como artritis, diabetes y asma. Por lo tanto, los profesionales de la salud podrán brindar una atención aún más personalizada.
El análisis predictivo permite una mayor personalización y campañas de marketing más específicas mediante el análisis de la actividad del consumidor en múltiples canales y la revisión del historial de compras y las preferencias del cliente (lo que sugiere contenido aún más personalizado). Ayuda a desarrollar una comprensión más detallada y personalizada de los clientes.
La falla del equipo puede poner en peligro vidas y resultar en pérdidas financieras significativas para la empresa. Al combinar la maquinaria y los componentes de IoT, sería posible alertar al personal con anticipación y evitar averías costosas.
Las empresas pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático en los datos de compra para predecir cómo responderán los clientes a diversas ofertas de venta adicional o cruzada.
Las empresas de hoy exigen pronósticos para crear mejores productos, identificar nuevas formas de servir al mercado y reducir los costos operativos. El análisis predictivo cumple con estos requisitos al combinar el aprendizaje automático y la inteligencia comercial para predecir resultados futuros.
El método es particularmente útil para ejecutar "¿qué pasaría si?" escenarios que afectan la lealtad del cliente y respaldan decisiones multifactoriales. Piense en los servicios de transmisión como Netflix, que ofrecen recomendaciones de productos a sus clientes en función de una combinación de compras anteriores y las preferencias de una cohorte comparable, mejorando así tanto la experiencia del consumidor como las cifras de ventas.
Y, a medida que una organización construye una base de datos de datos y pronósticos, los retornos de su inversión en análisis predictivo se multiplican, especialmente cuando se combinan con un esfuerzo correspondiente para automatizar los flujos de trabajo desarrollados por su equipo de análisis. La automatización reduce el costo de los pronósticos y también aumenta la frecuencia con la que se pueden generar nuevos pronósticos, lo que permite a los equipos de análisis buscar nuevos clientes potenciales para la innovación continua.
Por lo tanto, tenga en cuenta que el análisis predictivo permite a las empresas planificar, anticipar y lograr mejor los resultados deseados mediante el aprovechamiento de los datos. Al mencionar algunos, las organizaciones pueden usar el análisis predictivo para:
Para usar el análisis predictivo, una empresa primero debe defiCumplir un objetivo comercial, como aumentar los ingresos, optimizar las operaciones o mejorar la participación del cliente. Luego, la organización puede usar la solución de software adecuada para clasificar cantidades masivas de datos heterogéneos, desarrollar modelos analíticos predictivos y generar conocimientos prácticos para respaldar ese objetivo.
Las técnicas avanzadas de análisis predictivo ahora se usan ampliamente en los negocios, lo que permite a las organizaciones usar big data para anticipar riesgos y oportunidades. Las empresas pueden usar software de análisis predictivo en lugar de conjeturas para crear un modelo que anticipe una situación probable en función de datos históricos y con la tecnología de cálculos informáticos.
Mediante el uso de análisis predictivos, las organizaciones que no aprovechan sus datos corren el riesgo de quedarse atrás de sus competidores basados en pronósticos. Y cuando se usa a nivel empresarial, puede conducir a clientes más felices y más comprometidos y resultados más convincentes: beneficios que los primeros usuarios ya están cosechando.
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