¿Sabes que el 73% de los españoles asegura que el marketing y la publicidad influyen en sus decisiones de compra? Este dato es fruto de un estudio llevado a cabo por Appinio, una plataforma dedicada a la investigación de mercado y nos revela información de gran valor: conocer al público al que nos dirigimos en profundidad resulta determinante para saber qué ofrecerle. Es aquí donde el análisis predictivo aporta valor.
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La irrupción del Big Data en todos los ámbitos de la sociedad, con una inmensa diversidad de aplicaciones, ha supuesto una evolución en el marketing y las ventas gracias a la analítica predictiva. No solo eso, también ha servido para optimizar otros aspectos empresariales, como la productividad o la toma de decisiones estratégicas. Pero, ¿cómo funciona este tipo de análisis y qué beneficios ofrece?
¿En qué consiste el análisis predictivo?
En el ámbito del Big Data, el análisis predictivo es un enfoque que pretende extraer beneficio de las grandes cantidades de datos a través de la predicción. Se trata de estudiar exhaustivamente la información que se recopila con el fin de tomar decisiones informadas y predecir acontecimientos en las áreas más relevantes de una organización, desde Marketing y ventas hasta producción, logística y distribución.
Diferencias entre análisis predictivo y análisis descriptivo
Aunque en ambos casos hablamos de acciones esenciales en el Big Data, el análisis predictivo y el análisis descriptivo son enfoques completamente diferentes a la hora de trabajar con la información. En el primer caso, hablamos de aprovechar los datos para predecir tendencias futuras, comportamientos y plantear escenarios futuros, mientras que el análisis descriptivo consiste en estudiar esos mismos datos para entender y tener una mejor fotografía del presente.
¿Se pueden complementar la analítica predictiva y descriptiva?
Teniendo en cuenta el propósito de ambos enfoques, no solo es posible combinarlos, sino que es altamente recomendable. Mientras la analítica descriptiva nos permite entender qué está funcionando o fallando en las estrategias del negocio en el momento presente, el análisis predictivo nos brinda información sobre futuros escenarios en caso de realizar o no ciertos ajustes. Se trata, en definitiva, de una visión holística del Big Data aplicado a las diferentes áreas del negocio.
¿Cómo aplicar correctamente el análisis predictivo de datos dentro de tu organización?
Para aplicar el análisis predictivo con éxito es fundamental contar con datos de calidad, un modelo de gestión adecuado y las técnicas de interpretación y visualización apropiadas. Conociendo estos factores e integrando los que correspondan en cada momento en función de las necesidades de la empresa, es posible aprovechar al máximo el Big Data.
Modelos de analítica predictiva
A la hora de escoger el modelo de gestión de la analítica predictiva más indicado, es de vital importancia tener en cuenta los recursos y necesidades de cada organización, además de los objetivos específicos que se esperan cumplir mediante estas estrategias. Estas son las principales opciones a este respecto:
Existen varios modelos de análisis predictivo que pueden ser aplicados en función de las necesidades y objetivos específicos de una organización. Algunos de los modelos más comunes incluyen:
Redes neuronales que simulan el funcionamiento del cerebro para clasificar grandes cantidades de datos y generar predicciones.
Regresión lineal y logística, con las que se predicen valores numéricos o probabilidades respectivamente, dependiendo de las relaciones entre variables dependientes e independientes.
Árboles de decisión para representar decisiones hipotéticas y las posibles consecuencias que estas puedan tener.
Máquinas de vectores de soporte, un modelo de predicción basado en la búsqueda del hiperplano óptimo clasificando modelos repetitivos.
Técnicas habituales en los procesos de análisis predictivo
En cuanto a las técnicas utilizadas en los procesos de análisis predictivo, que pueden variar en función del modelo seleccionado y de los problemas que se pretenden resolver, podemos encontrar principalmente las siguientes opciones:
Minería de datos, que permite descubrir patrones y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos a partir de la estadística.
Machine learning, mediante algoritmos generados por inteligencia artificial que mejoran el desempeño computacional a medida que se procesan más datos.
Estadística, un pilar fundamental en la analítica predictiva a partir de técnicas como la prueba de hipótesis o el análisis de regresión, entre otras.
Beneficios reales de la aplicación de la analítica predictiva en tu negocio
El análisis predictivo se está implementando desde hace tiempo en las grandes empresas, pero la evolución de la tecnología permite que su aplicación pueda extenderse a organizaciones de menor tamaño. Pero, ¿por qué recurrir a la analítica predictiva en tu negocio? Porque ofrece grandes beneficios, principalmente en marketing y ventas, pero como verás a continuación, va mucho más allá.
Mayor eficiencia en las estrategias de marketing
Cuando una marca es capaz de predecir el modo en el que van a actuar los consumidores, es mucho más sencillo alcanzar el éxito en las estrategias de marketing. Una segmentación y una personalización adecuadas son básicas en la eficiencia de las campañas: la empresa se dirige al cliente adecuado y le ofrece exactamente lo que está buscando gracias a la analítica predictiva.
Reducción de riesgos en la toma de decisiones
Tanto en el área de marketing como en el resto de ámbitos de la organización, el análisis predictivo supone una garantía en la toma de decisiones. Cualquier operación por parte de una empresa conlleva un riesgo, sin embargo, recurriendo al Big Data es posible reducir considerablemente las posibilidades de fracaso e incrementar la rentabilidad.
Genera nuevas oportunidades de venta, como cross selling y up selling
El cross selling y el up selling son técnicas de venta recurrentes que se basan en ofrecer otros productos al cliente que ya ha adquirido uno. Como es obvio, la probabilidad de confirmar una conversión a partir de cualquiera de estas estrategias es mucho mayor cuando podemos predecir las tendencias del usuario.
Optimización de procesos productivos
Como lo hemos mencionado anteriormente, la analítica predictiva también puede ofrecer información valiosa fuera del marketing y las ventas. La capacidad de identificar futuros problemas y áreas de mejora permite a los directivos de la organización ir un paso por delante y, por consiguiente, aumentar la competitividad del negocio.
Exploración de nuevos mercados
Finalmente, y volviendo a la toma de decisiones, ¿cómo no aprovechar el conocimiento acerca de las tendencias y los cambios en el comportamiento del consumidor? Si existe una oportunidad de mercado con altas probabilidades de éxito que encaja en un negocio o un nuevo segmento de mercado al que acceder, ¡adelante!
De la predicción a la prescripción
Pese a que el análisis predictivo es una herramienta valiosísima dentro de la analítica de datos, todavía podemos ir un paso más allá en el aprovechamiento del Big Data. Pasar de la predicción a la prescripción significa un avance en la gestión de la información, que pasa del diagnóstico de situaciones futuras a la propuesta de soluciones realistas para garantizar el éxito al afrontarlas.
Casos de éxito en el empleo de análisis predictivo
La mejor forma de demostrar los buenos resultados que ofrece el análisis predictivo en la gestión de datos es poner el foco en las grandes organizaciones que han sabido aprovechar esta opción. Estos son algunos ejemplos que pueden ayudarte a entender por qué deberías aplicarlo en tu negocio:
Amazon utiliza el análisis predictivo para optimizar sus estrategias de marketing y ventas. Por ejemplo, la función de recomendaciones de Amazon se basa en el análisis de datos de compras anteriores y preferencias de los usuarios para predecir qué productos podrían interesarles, lo que mejora la experiencia de cliente y aumenta las posibilidades de venta.
Netflix emplea el análisis predictivo para sugerir contenido relevante y personalizado a sus suscriptores. A través del análisis de datos como el historial de visualización, las calificaciones y las preferencias, la plataforma anticipa qué series y películas podrían interesar a sus usuarios.
Spotify aprovecha la analítica predictiva para ofrecer recomendaciones de canciones y playlists personalizadas a sus usuarios. Esto se logra mediante algoritmos de machine learning que procesan grandes volúmenes de datos, como las preferencias de los usuarios y sus patrones de escucha, para predecir la música que les gusta.
¿Cuál es el futuro de la analítica predictiva?
Si bien el análisis predictivo ya es un hecho y ofrece resultados excelentes, tal y como demuestran sus beneficios, lo cierto es que su evolución reside en el análisis prescriptivo. El Big Data ha llegado para quedarse y, si además de detectar necesidades ofrece las soluciones, la eficiencia y productividad en todos los ámbitos de la empresa aumentará significativamente.
Desde Incentro podemos orientarte en la integración de la analítica de datos en tu organización, de modo que puedas aprovechar todas las ventajas que supone y, en consecuencia, incrementar tu competitividad. Si lo que buscas es un partner tecnológico que rete el potencial de tu negocio, cuéntanos tu plan sin compromiso.
