Análisis predictivo para negocios Es necesario un enfoque de análisis predictivo para comprender el mundo natural y hacer predicciones precisas sobre él. El enfoque se centra en cómo interactúa el entorno de la empresa con ella. ¿Tiene alguna influencia en su entorno que pueda ayudarle a alcanzar sus objetivos?
La recopilación, la gestión, el análisis y la modelización de datos son paralelos a la forma en que la ciencia construye un conjunto de conocimientos y sienta las bases para observaciones y predicciones cada vez más complejas.
Exploremos el análisis predictivo y veamos cómo funciona con algunos ejemplos de la industria.
Análisis predictivo para negocios
¿Qué es el análisis predictivo? En el análisis predictivo, los eventos futuros se predicen científicamente [o; se evalúa la probabilidad de que ocurran]. La mayoría de los modelos de análisis predictivo contienen variables y datos recopilados a lo largo del tiempo. En este enfoque es fundamental contar con datos históricos para identificar tendencias y patrones.
Hay muchos tipos de modelos de análisis predictivo disponibles, incluidos modelos de clasificación, modelos de conglomerados, modelos de predicción y modelos de series temporales. Al combinar datos recopilados previamente con potentes modelos informáticos, análisis de datos y aprendizaje automático, pueden predecir tendencias futuras basándose en correlaciones entre variables. Un analista normalmente comienza con grandes cantidades de datos relevantes y busca patrones que puedan usarse para crear modelos predictivos confiables basados en los datos disponibles.
Las empresas pueden utilizar el análisis predictivo para probar nuevos enfoques para convertir clientes y aumentar las ventas, al tiempo que reducen el riesgo de experimentar con nuevos enfoques. Debido a la enorme cantidad de datos de clientes que llegan a través del uso de sitios web, pedidos de productos y otras fuentes, las predicciones son cada vez más precisas a medida que avanza la tecnología Big Data.
Las empresas pueden anticipar los posibles resultados de los cambios de estrategia utilizando análisis predictivos, utilizando pronósticos basados en datos. Todos se basan en datos históricos organizados de diferentes maneras para predecir valores futuros.
Análisis predictivo para negocios
Si las empresas quieren crear mejores productos, encontrar nuevas formas de servir al mercado y reducir los costos operativos, necesitan realizar pronósticos. Un enfoque de análisis predictivo combina el aprendizaje automático y la inteligencia empresarial para predecir resultados futuros.
Análisis de «¿y si?» Los escenarios que afectan la retención de clientes son particularmente útiles con este método.. Se puede imaginar que los servicios de streaming como Netflix ofrecen recomendaciones de productos a sus clientes en función de las preferencias de su cohorte de pares y sus compras anteriores, mejorando tanto su experiencia de usuario como sus ingresos.
La inversión en análisis predictivo aumenta a medida que una organización construye una base de datos y pronósticos, especialmente cuando se combina con esfuerzos para automatizar los flujos de trabajo creados por el equipo de análisis. Como resultado de la automatización, los costos de previsión se reducen y se pueden hacer nuevas predicciones con mayor frecuencia, lo que permite a los equipos de análisis buscar nuevas pistas para una innovación continua.
Al utilizar datos, el análisis predictivo puede ayudar a las empresas a planificar, anticipar y lograr mejor los resultados deseados. Los siguientes son algunos ejemplos de cómo las organizaciones pueden utilizar el análisis predictivo:
- Analice el comportamiento pasado y actual de los clientes para obtener una visión de 360 grados.
- Analizar qué clientes son los más rentables.
- Haga que las campañas de marketing sean más personales para cada cliente optimizándolas.
- Analizar la demanda de una variedad de productos y servicios en el futuro.
- Adopte un enfoque proactivo en la gestión de riesgos.
- Maximice los retornos mediante la asignación estratégica de recursos.
Primero, una empresa debe definir un objetivo comercial, como aumentar las ventas, optimizar las operaciones o mejorar la participación del cliente, antes de utilizar el análisis predictivo. Con la solución de software adecuada, la organización puede buscar cantidades masivas de datos heterogéneos, desarrollar modelos de análisis predictivo y generar información procesable.
Tanto las empresas nuevas como las establecidas se han beneficiado de los modelos predictivos, que no sólo son incuestionables, sino también innovadores. Las empresas ahora pueden integrar análisis predictivos en sus operaciones por primera vez, a pesar de los avances científicos exponenciales de las últimas décadas. Según Mercados y Mercados, se espera que el mercado de análisis predictivo alcance los 28.000 millones de dólares en 2026.
Un ejemplo específico de la industria es la mejor manera de comprender el impacto del análisis predictivo. Al analizar datos históricos, es posible predecir el flujo de caja futuro y, por extensión, su potencial futuro. Deloitte y MHI, la asociación de logística y cadena de suministro, realizaron un estudio que encontró que el 48% de las empresas encuestadas planean integrar análisis predictivos en la gestión de la cadena de suministro dentro de cinco años.
Utilizando análisis predictivos, la industria del entretenimiento y la hotelería analiza las necesidades de personal y aumenta los ingresos. Para que las estrategias de marketing tengan éxito y el análisis predictivo sea eficaz, la segmentación por comportamiento es esencial. Además, acelera el movimiento del cliente potencial a través del embudo, desde el conocimiento hasta la compra. Los análisis predictivos son particularmente útiles para la detección de fraudes, lo que hace que la atención médica sea adecuada para aprovechar los beneficios algorítmicos del modelado predictivo.
Análisis empresarial en otras formas.
El análisis predictivo es solo un componente de los análisis que utilizan las empresas para impulsar la toma de decisiones y aumentar los ingresos. También se utilizan análisis tanto descriptivos como prescriptivos. En el primer caso, los datos históricos se analizan utilizando dos técnicas esenciales: la minería y la agregación de datos. El análisis descriptivo representa eventos pasados en lugar de predicciones y utiliza gráficos y gráficos circulares para representar conocimientos.
El análisis predictivo, por otro lado, es una forma de análisis de datos avanzado que realiza predicciones basadas en la probabilidad. Los algoritmos de aprendizaje automático, como el análisis descriptivo, se utilizan junto con técnicas de extracción de datos, modelado estadístico y algoritmos de modelado estadístico. Esta formulación es esencial para identificar oportunidades de crecimiento y llenar vacíos de datos.
Reflexiones finales: análisis predictivo para la estrategia empresarial
En los negocios, las técnicas de análisis predictivo son cada vez más populares, lo que permite a las organizaciones identificar riesgos y oportunidades basándose en big data. Basándose en datos históricos y cálculos informáticos, las empresas pueden crear modelos basados en software de análisis predictivo en lugar de conjeturas.
Se espera que el uso de análisis predictivo aumente en los próximos años, poniendo a las organizaciones en riesgo de quedarse atrás de sus competidores al utilizar sus propios datos. En el mundo empresarial, esto genera clientes más felices y comprometidos y unos resultados más atractivos; beneficios que los primeros usuarios ya están cosechando.
Hay beneficios inmediatos al integrar el análisis predictivo en las operaciones existentes, pero también hay beneficios a largo plazo. Para mejorar la eficiencia operativa, hacer crecer su negocio y ahorrar dinero, necesita integrar análisis predictivos en su estrategia comercial para aprovechar el importante poder de las predicciones. Ahora es el momento de actuar y dejar de pensar.
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Fuente externa: Wikipedia
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