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Analítica predictiva

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¿Qué es la analítica predictiva?

La analítica predictiva es un tipo de análisis de datos que utiliza estadísticas, data science, aprendizaje automático y otras técnicas para predecir lo que ocurrirá en el futuro. La analítica predictiva responde a la pregunta: “¿Qué es lo más probable que suceda en el futuro según las tendencias históricas?”

Las empresas pueden utilizar la analítica predictiva para identificar posibles riesgos y oportunidades. Una vez establecida, se pueden utilizar insights predictivos para prescribir la acción que una empresa debe realizar.

¿Por qué es importante la analítica predictiva?

La analítica predictiva es importante porque les permite a las empresas estimar con precisión cuál es el siguiente evento que es probable que ocurra en una situación. Esto ayuda a las organizaciones a detectar y mitigar los posibles problemas o superar a la competencia aprovechando rápidamente las nuevas oportunidades.

Tipos de modelado predictivo

El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son dos métodos de modelado diferentes que se pueden utilizar para crear modelos predictivos y solucionar problemas específicos.


El aprendizaje supervisadoimplica entrenar a un algoritmo para que llegue a una conclusión específica basada en datos históricos. Por ejemplo, si la pregunta es: “¿el cliente desertará?”, un analista puede revisar los datos históricos sobre quién ha desertado en el pasado y entrenar a un algoritmo a fin de determinar qué clientes tienen más probabilidades de desertar en función de esos datos. En pocas palabras, un analista crea un conjunto de datos de entrenamiento con un resultado conocido (es decir, deserción o no deserción) que posteriormente utiliza el algoritmo para crear un modelo predictivo basado en datos históricos.

SurepvisedLearning

El aprendizaje no supervisado implica entrenar a un algoritmo para que busque similitudes o patrones en los datos y agrupe los elementos en función de esa información sin que se le enseñe qué es lo que debe buscar. Por ejemplo, una plataforma de medios de transmisión por streaming podría utilizar el aprendizaje no supervisado para agrupar a los usuarios según sus similitudes en cuanto a su comportamiento de visualización. Luego, el servicio de streaming puede utilizar estos clústeres o segmentos para proporcionar una recomendación sobre qué ver a continuación.

UnsupervisedLearning

Los tres tipos de algoritmos utilizados para el modelado predictivo son los siguientes:


Clasificación: un algoritmo supervisado que predice una categoría o una “etiqueta de clase” basada en datos históricos. Ejemplo: un cliente de correo electrónico que etiqueta un email como “correo no deseado” según un algoritmo de clasificación que considera los atributos de correos no deseados anteriores.

Classification

Regresión: un algoritmo supervisado que predice un valor o número en función de datos históricos. Ejemplo: según la ubicación, el tamaño y otros factores, un algoritmo de regresión puede predecir el valor de una casa.

Regression

Agrupación de clústeres: un algoritmo no supervisado que ordena los datos en grupos de acuerdo con patrones y características similares. Por ejemplo: un sitio web de comercio electrónico puede utilizar un algoritmo de agrupación de clústeres para ordenar a los clientes según su historial de navegación y compra para ayudar a sustentar la estrategia de marketing.

Clustering

¿Cómo funciona la analítica predictiva?

La analítica predictiva siempre comienza con un problema empresarial (deserción y pérdida de clientes, procesos ineficientes, etc.). Luego, el proceso de analítica predictiva se guía por los siguientes pasos:

Adquirir los datos necesarios para tomar una decisión: estos podrían ser datos de comportamiento, datos de equipos, datos sociales o datos financieros; es decir, datos históricos que ayudarán a predecir los resultados futuros.

Integrar, combinar y limpiar datos de entrenamiento: asegúrate de que los datos utilizados para entrenar el modelo se encuentren en el formato y la forma adecuados para utilizar las técnicas analíticas.

Crear el modelo predictivo: selecciona un algoritmo y los valores de parámetros de inicio y comienza con el proceso iterativo de comparar la predicción del modelo con la salida correcta, de modo que ajustes reiteradamente los valores de los parámetros hasta que el modelo realice predicciones precisas en función de los datos de entrenamiento.

Validar el modelo predictivo: muestra los datos históricos “desconocidos” del modelo y compara sus predicciones con lo que realmente sucedió para garantizar que el modelo no se haya sobreajustado a los datos de entrenamiento.

Implementar el modelo predictivo: aloja el modelo para proporcionar acceso a los datos entrantes a fin de asignar una puntuación, a la vez que monitoreas el rendimiento del modelo y vuelves a entrenarlo según sea necesario.

Integrar sistemas empresariales: utiliza la puntuación predictiva para tomar medidas (mejora de procesos, mantenimiento predictivo o monitoreo de equipos).

Casos prácticos de analítica predictiva

La analítica predictiva puede ayudar a diferentes empresas y departamentos a cumplir objetivos importantes y solucionar problemas. Si bien hay cientos de ejemplos de analítica predictiva, a continuación verás algunos casos generales en diversas áreas.


Éxito del cliente

  • Predice qué clientes es probable que deserten dentro de un período determinado para que puedas tomar medidas al respecto y evitar la pérdida de clientes valiosos.

  • Clasifica a los clientes en grupos predefinidos (también conocidos como segmentos) según patrones para obtener más información sobre ellos.

Salud

  • Anticipa qué pacientes es probable que pierdan sus citas para que puedas mejorar la productividad del personal clínico garantizando un “tiempo de inactividad” mínimo debido a las inasistencias.

  • Predice qué pacientes son propensos a estar insatisfechos y por qué; utiliza esa información para determinar cómo mejorar la satisfacción de los pacientes.

Seguros

  • Predice qué asegurados es probable que no renueven sus contratos y elabora una estrategia para aumentar la retención.

  • Predice qué reclamos es posible que no se puedan solucionar correctamente, de modo que puedas enfocar los esfuerzos en reclamos de alto potencial y optimizar la recuperación de pagos perdidos.

Marketing

  • Predice qué destinatarios de la encuesta estarán dispuestos a responderla.

  • Predice qué clientes podrían responder a los mensajes de la campaña y prioriza la difusión a esos clientes.

Ventas

  • Predice qué clientes potenciales podrían responder y prioriza el contacto con ellos.

  • Predice qué otros productos es probable que los clientes compren para que puedas enfocarte en las iniciativas de ventas cruzadas y ventas adicionales.

Cómo comenzar con la analítica predictiva

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