El análisis predictivo se ha convertido en un concepto popular, con un interés creciente en los últimos cinco años según Google Trends.
cada vez más a menudo, la idea del análisis predictivo (también conocido como análisis avanzado) se ha vinculado a la inteligencia de negocios. Pero, ¿están los dos realmente relacionados y, de ser así, qué beneficios están viendo las empresas al combinar sus iniciativas de inteligencia empresarial con el análisis predictivo?, ¿Cómo se compara business intelligence con el análisis predictivo?
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo se refiere al uso de datos históricos, aprendizaje automático e inteligencia artificial para predecir lo que sucederá en el futuro. Estos datos históricos se incorporan a un modelo matemático que considera tendencias y patrones clave en los datos. El modelo luego se aplica a los datos actuales para predecir lo que sucederá a continuación.,
El uso de la información del análisis predictivo puede ayudar a las empresas y a las aplicaciones empresariales a sugerir acciones que pueden afectar los cambios operativos positivos. Los analistas pueden utilizar el análisis predictivo para prever si un cambio les ayudará a reducir los riesgos, mejorar las operaciones y/o aumentar los ingresos. En esencia, el análisis predictivo responde a la pregunta: «¿Qué es más probable que suceda en función de mis datos actuales y qué puedo hacer para cambiar ese resultado?,»
ejemplos reales de análisis predictivo en Business Intelligence
para muchas empresas, el análisis predictivo no es nada nuevo. Pero es cada vez más utilizado por varias industrias para mejorar las operaciones comerciales diarias y lograr una diferenciación competitiva.
en la práctica, el análisis predictivo puede adoptar varias formas diferentes. Tomemos estos escenarios, por ejemplo.
identificar a los clientes que probablemente abandonen un servicio o producto. Considere un estudio de yoga que haya implementado un modelo de análisis predictivo., El sistema puede identificar que ‘Jane’ probablemente no renovará su Membresía y sugerir un incentivo que es probable que haga que renueve basándose en datos históricos. La próxima vez que Jane entre en el estudio, el sistema enviará una alerta al personal de relaciones de Membresía para ofrecerle un incentivo o hablar con ella sobre continuar con su Membresía. En este ejemplo, el análisis predictivo se puede utilizar en tiempo real para remediar la rotación de clientes antes de que tenga lugar.
enviar campañas de marketing a los clientes que tienen más probabilidades de comprar., Si su negocio solo tiene un presupuesto de 5 5,000 para una campaña de marketing de ventas adicionales y tiene tres millones de clientes, obviamente no puede extender un descuento del 10 por ciento a cada cliente. El análisis predictivo y la inteligencia de negocios pueden ayudar a pronosticar a los clientes que tienen la mayor probabilidad de comprar su producto, y luego enviar el cupón solo a esas personas para optimizar los ingresos.
mejorar el servicio al cliente mediante la planificación adecuada. Las empresas pueden predecir mejor la demanda utilizando análisis avanzados e inteligencia empresarial., Por ejemplo, considere una cadena hotelera que quiere predecir cuántos clientes se quedarán en un lugar determinado este fin de semana para que puedan asegurarse de tener suficiente personal y recursos para manejar la demanda.
¿cómo funciona el análisis predictivo?
un análisis predictivo preciso y eficaz requiere un trabajo inicial para configurarlo. Si se hace bien, el análisis predictivo requiere personas que entiendan que hay un problema de negocio que resolver, datos que deben prepararse para el análisis, modelos que deben construirse y refinarse, y liderazgo para poner en acción Las predicciones para obtener resultados positivos.,
cualquier proyecto de análisis predictivo exitoso implicará estos pasos.
primero, identifica lo que quieres saber en base a datos anteriores. ¿Qué preguntas quieres responder? ¿Cuáles son algunas de las decisiones empresariales importantes que tomarás con el insight? Saber esto es un primer paso crucial para aplicar el análisis predictivo.
a continuación, considere si tiene los datos para responder esas preguntas. ¿Su sistema operativo está capturando los datos necesarios? ¿Qué tan limpio está?, ¿Hasta dónde en el pasado tiene estos datos, y es eso suficiente para aprender cualquier patrón predictivo?
capacite al sistema para que aprenda de sus datos y pueda predecir los resultados. Al crear su modelo de análisis predictivo, tendrá que comenzar entrenando al sistema para aprender de los datos. Por ejemplo, tu modelo podría mirar datos históricos como acción de clic. Al establecer los controles y algoritmos correctos, puede entrenar a su sistema para ver cuántas personas que hicieron clic en un determinado enlace compraron un producto en particular y correlacionar esos datos en predicciones sobre las acciones futuras de los clientes.,
su modelo de análisis predictivo eventualmente debería ser capaz de identificar patrones y / o tendencias sobre sus clientes y sus comportamientos. También puede ejecutar uno o más algoritmos y elegir el que funcione mejor para sus datos, o puede optar por elegir un conjunto de estos algoritmos.
otro componente clave es reciclar regularmente el módulo de aprendizaje. Las tendencias y patrones fluctuarán inevitablemente en función de la época del año, las actividades que su negocio tiene en marcha y otros factores., Establezca una línea de tiempo, tal vez una vez al mes o una vez al trimestre, Para volver a entrenar regularmente su módulo de aprendizaje de análisis predictivo para actualizar la información.
Programe sus módulos. Los módulos de análisis predictivo pueden funcionar con la frecuencia que necesite. Por ejemplo, Si recibe nuevos datos de clientes todos los martes, puede configurar automáticamente el sistema para que cargue esos datos cuando lleguen.
utilice los conocimientos y las predicciones para actuar sobre estas decisiones. El análisis predictivo solo es útil si lo utiliza. Necesitarás líderes de liderazgo para habilitar actividades que hagan que el cambio sea una realidad., Estos conocimientos predictivos se pueden integrar en las aplicaciones de su línea de negocio para que todos los miembros de su organización los utilicen.
El análisis predictivo tiene sus desafíos, pero puede conducir a resultados empresariales invaluables, incluida la captura de clientes antes de que se retiren, la optimización del presupuesto empresarial y la satisfacción de la demanda de los clientes. No es magia, pero podría ser la bola de cristal de tu compañía.,
reunir todo: usar el análisis predictivo para influir en los resultados del negocio
todas las empresas pueden beneficiarse del uso del análisis predictivo para recopilar datos sobre los clientes y predecir las próximas acciones basadas en el comportamiento histórico. Esta información se puede utilizar para tomar decisiones que impactan los resultados finales del negocio e influyen en los resultados. Si está listo para obtener más información sobre el análisis predictivo y cómo integrarlo en su aplicación, solicite una demostración de Logi Predict.