¿Qué es la analítica predictiva? Casos de uso reales
DataHoy en día, el gran reto ya no es la cantidad de datos que podemos procesar ni la velocidad con la que podamos llegar a hacerlo. La clave está en el valor que seamos capaces de extraer de ellos. Un valor que obtenemos de los algoritmos que aplicamos sobre estos datos y donde, a la hora de marcar la diferencia en un contexto de mercado, lo más importante es la capacidad de anticipación que nos ofrece la Analítica Predictiva.
Analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva
El Big Data nos permite llevar a cabo diferentes tipos de analítica. Aunque hoy vamos a centrarnos en la analítica predictiva, que describiremos a continuación, conviene conocer la analítica prescriptiva y la descriptiva.
Qué es la analítica descriptiva
Es aquella que utiliza los datos históricos para describir el estado actual de una empresa u organización. A partir de los datos no pretende tomar decisiones mejores ni predecir el futuro, sino comprender el presente. En muchas ocasiones, la analítica descriptiva funciona como paso previo.
Qué es Analítica Prescriptiva
En el otro extremo se encuentra la analítica prescriptiva. Aplicando algoritmos ad hoc a los datos obtenidos, la función de la analítica prescriptiva es ofrecer soluciones que las empresas se comprometan a seguir.
La mayor diferencia entre analítica predictiva y la analítica prescriptiva es que la primera persigue un objetivo de información, mientras que la segunda prescribe acciones a llevar a cabo.
Qué es Analítica Predictiva
En la era digital y de la sociedad conectada en la que vivimos seguimos avanzando en el proceso de digitalización de todo lo que nos rodea. Como sabes, esto afecta a cámaras, smartphones, sensores, etc.
En este contexto, digitalizar es transformar nuestra realidad en ceros y unos, y los ceros y unos son datos… Casi día a día aparecen nuevas fuentes de datos que se caracterizan porque, en su mayoría, generan datos no estructurados, lo que significa que son muy complejos de procesar. Por lo tanto, nos encontramos ante una nueva realidad caracterizada por datos que:
- Crecen de manera exponencial
- El 90% de los que existen en la historia de la humanidad se han creado en los últimos 2-3 años y no sabemos aún dónde está el final.
- Se caracterizan por ser datos complejos de procesar y por su gran variedad.
Estas tres características han servido para describir las llamadas 7 V del Big Data:
- Volumen
- Velocidad
- Variedad
- Veracidad
- Viabilidad
- Visualización
- Valor
7 conceptos que han dado lugar a lo que hoy conocemos como Big Data.
La Analítica Predictiva se sirve del Big Data para aplicar modelos que permitan a las empresas adelantarse al comportamiento de sus clientes.
Desde un punto de vista tecnológico, ya se han desarrollado las infraestructuras necesarias y que nos capacitan para almacenar y procesar estos datos a un coste razonable. Desde un punto de vista empresarial, esta capacidad de proceso de la nueva realidad hace que se pueda personalizar la oferta de productos y servicios ofrecidos al cliente de tal manera que se genere una experiencia única.
Los algoritmos que se están utilizando existen desde los años 50-60, pero el contexto actual, el Big Data hace que los podamos enriquecer con variables que hasta ahora no existían y que potencian sobremanera estos modelos. Así, podemos explotar patrones en los datos históricos para identificar posibles riesgos y oportunidades antes de que ocurran.
Analítica Predictiva: ejemplos
Algunos casos de uso donde podemos aplicar modelos predictivos son:
- Imaginemos una alta tasa de abandono de clientes (churn): podemos predecir qué clientes de nuestra cartera tienen más probabilidades de irse y los motivos que les impulsarán a ello. Esto nos permite identificarlos y preparar acciones concretas para retenerlos.
- En el caso de que necesitáramos aumentar nuestro número de clientes: podemos diseñar una campaña de captación para potenciales clientes que aceptaron una oferta similar en el pasado y clasificar las perspectivas de adquisición.
- Para aumentar la rentabilidad de nuestros clientes: podemos utilizar modelos que predigan la propensión a comprar y la razón de cada cliente a perfeccionar dicha compra, lo que nos llevaría a una estrategia de cross-selling / upselling.
- Si buscamos generar contenido viral en redes sociales: en función de las variables sociales y de evolución podremos predecir el impacto de la publicación de un tuit, un post de Instagram o un vídeo de TikTok.
Big data a tu alcance
Afortunadamente, la analítica predictiva ya ha dejado de ser exclusiva de grandes empresas e instituciones públicas. En la actualidad se ha generalizado como una palanca más en el proceso de toma de decisiones para todo tipo de empresas y organizaciones.
Únicamente hace falta un conjunto de datos suficientemente amplio para poder inferir y hacer proyecciones, ya que, en cuanto a herramientas, existe un amplio espectro de open source a disposición de quien quiera usarlas... ¿A qué esperas para desarrollar tu estrategia en Analítica Predictiva? Da el primer paso con nuestro Máster en Business Intelligence y Data Management.
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