Fundamentos de la analítica predictiva. La analítica predictiva es un subarchivo de Data Analytics y el Business Intelligence, que se ocupa de un análisis en profundidad de eventos pasados y pronósticos de eventos futuros. Esta rama especializada de Data Analytics combina el poder de la minería de datos, el modelado de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para hacer predicciones probabilísticas de eventos futuros.
Por lo tanto, la analítica predictiva se basa en gran medida en los fundamentos teóricos de las estadísticas para permitir el modelado del comportamiento futuro basado en datos históricos. Las organizaciones globales de hoy dependen de la analítica predictiva para aprovechar mejor sus activos de datos para el éxito empresarial.
El análisis predictivo se usa comúnmente para detectar fraudes, predecir la pérdida de clientes, eliminar las pérdidas de ingresos, optimizar los programas de marketing, establecer precios de productos, planificar el inventario, reducir los costos operativos y reducir los riesgos.
En un artículo de Bernard Marr de Forbes, mencionó en su artículo titulado 20 hechos alucinantes que todos deben leer que un porcentaje muy bajo de datos disponibles se utiliza realmente para el análisis. Esencialmente, lo que el autor quiere señalar es que a pesar de tener acceso a grandes volúmenes de datos de entrada, las empresas no hacen uso de los datos para obtener mayores beneficios comerciales. Además, un informe de investigación de IDG establece que los tres desafíos principales que enfrentan las organizaciones son las fuentes de datos no conectadas, la comprensión deficiente del comportamiento del cliente y el análisis deficiente del potencial de ventas. Para cada uno de estos desafíos, la analítica predictiva ofrece una respuesta.
Cómo el análisis predictivo aborda los silos de datos desconectados
Hoy, la analítica predictiva se utiliza con éxito en todos los sectores de la industria para hacer pronósticos futuros sobre el comportamiento o las acciones del cliente, el comportamiento o las acciones comerciales, o el éxito o el fracaso del producto en el mercado, en base a datos históricos. Otro artículo de Forbes titulado Predictive Analytics Is a Team Sportofrece una perspectiva interesante sobre el aspecto de participación en equipo de PA. Según este artículo, el «análisis predictivo de datos» va mucho más allá del departamento de marketing para informar y guiar otras funciones como ejecutivos de nivel C, cadena de suministro, producción, ventas y más. Las empresas que avanzan desde sus configuraciones nacientes de Data Analytics tienen más probabilidades de invertir en capacitación y soporte de Data Analytics para aumentar el ROI.
Una encuesta sobre análisis de marketing
Un artículo de Forbes Insights titulado The Predictive Journey: Survey on Predictive Marketing Strategies, dice que la analítica predictiva está guiando las decisiones de marketing en todas las empresas con tecnología de datos actual. La encuesta incluyó los comentarios de 308 ejecutivos de nivel C de empresas con sede en Norteamérica con ingresos anuales de $ 20 millones o más. El informe completo de la encuesta está disponible para usted en el enlace anterior. En Maximizar conversiones con análisis predictivos , Gartner indica que en el marketing tradicional, los patrones de compra de los clientes y las cifras de compra ayudaron a las empresas a planificar el inventario. En el escenario de planificación comercial digital, los especialistas en marketing tienen el apoyo de herramientas avanzadas de modelado predictivo y datos de IoT para comprender el comportamiento del cliente.
El Cuadrante Mágico de Gartner indica crecimiento en el mercado de análisis avanzado
El Informe de análisis avanzado de Gartner atiende a la comunidad de Ciencia de datos, donde se realiza Análisis de datos avanzado para determinar la estrategia comercial de la empresa. En el mundo avanzado de Data Analytics, los científicos de datos y los estadísticos participan en el desarrollo de modelos y algoritmos, que pueden usarse para una variedad de propósitos comerciales.
Esta actividad es distinta de las tareas rutinarias de Business Intelligence realizadas por usuarios comerciales comunes. En el Cuadrante Mágico de Gartner: el crecimiento rápido del análisis avanzado continúa , Gartner indica un crecimiento continuo de este mercado debido a la rápida adopción del análisis predictivo y prescriptivo en las industrias. Además, la aparición de Big Data y Machine Learning ahora ha catapultado el crecimiento de PA a nuevas alturas. En un futuro próximo, las organizaciones obtendrán los beneficios de las plataformas de análisis alojadas y los algoritmos listos para usar, además de invertir en centros de datos internos.
Las aplicaciones de la industria del análisis predictivo
La forma más sencilla de comprender el impacto de la analítica predictiva en las aplicaciones empresariales es investigar lo suficiente. Esta sinopsis ofrece un ejemplo de cómo evitar la pérdida de clientes mediante el análisis predictivo oportuno. Si una empresa puede determinar qué clientes tienen más probabilidades de irse, puede ofrecer descuentos oportunos u otros incentivos tentadores para retener a dichos clientes. La elección de una plataforma de PA depende de las necesidades y expectativas del usuario, por lo que cualquier discusión sobre plataformas o soluciones de análisis está fuera del alcance de este artículo.
El artículo titulado Costos más bajos con la analítica predictiva ofrece beneficios detallados de técnicas de modelado sofisticadas en marketing empresarial, como el modelado de elevación, el modelado de elevación de red y el modelado de abandono. Con estos modelos predictivos, las empresas pueden obtener una comprensión profunda del comportamiento actual del cliente para una mejor toma de decisiones y un mejor rendimiento.
La industria financiera, uno de los mayores beneficiarios de la analítica predictiva, ha estado utilizando esta rama de análisis avanzado de datos para reducir el fraude, medir los riesgos y maximizar la retención de clientes con diseños de productos personalizados. En la industria energética, todo, desde la falla del equipo o la necesidad de recursos hasta la reducción de los costos operativos, se ha abordado a través de análisis predictivos avanzados. Incluso los gobiernos utilizan actualmente el análisis predictivo para la administración política y la mejora de los servicios públicos.
¿Pueden los análisis predictivos confundir a los usuarios finales?
Un artículo titulado Limitaciones de las lecciones de análisis predictivo para científicos de datos muestra el otro lado de este fascinante campo de estudio. El artículo revela cómo los usuarios finales de este tipo de datos con predicciones o pronósticos pueden ser mal guiados o lavados de cerebro si los procesos analíticos y especialmente los datos disponibles no están limpios.
Oportunidades para el análisis predictivo
La mejor manera de entrenar en este campo es a través de la experiencia real del proyecto. De acuerdo con este recurso en línea conocido como capacitación de la analítica predictiva , Predictive Analytics for Business, Marketing and Web es un programa de capacitación que combina sesiones teóricas con sesiones interactivas y trabajo práctico. Este programa de capacitación emula la experiencia del mundo real de adquirir datos de múltiples puntos de contacto con el cliente. Este programa también expone a los estudiantes al «lado comercial de la analítica», sin el cual la capacitación permanecería incompleta. Los asistentes al programa reciben una copia de una publicación muy aclamada titulada Análisis predictivo: el poder de predecir quién hará clic, comprará, mentirá o morirá, además del material completo del curso y un certificado oficial de finalización.
Para todos aquellos que contemplan una carrera en Análisis de datos avanzado, el libro titulado Análisis predictivo: El poder de predecir quién hará clic, comprará, mentirá o morirá incluye todas las habilidades conceptuales necesarias para convertirse en un profesional, y el lector es alentado suavemente para inscribirse en un programa de capacitación. Otro recurso digno de mención para futuros analistas de datos es el FAQ de Predictive Analytics World , que proporciona un amplio conjunto de enlaces a temas relacionados. El seminario web DATA-ED conocido como Predictive Analytics get Stuff Crystal Ball también puede ser un recurso útil para los principiantes en este campo de análisis.
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