Analítica predictiva

¿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.

 

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.

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.

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.

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.

¿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

Alteryx
Analytic Process Automation Platform™
ofrece analítica predictiva dentro del flujo de trabajo completo de analítica.
El acceso a los datos, la preparación, el modelado y el intercambio de
resultados analíticos están disponibles en el mismo lugar, en una plataforma
fácil de usar.

También puedes ver cómo Alteryx hace que la analítica predictiva sea más
accesible y ágil mediante la descarga de un
kit de inicio gratuito para analítica predictiva. El kit de solución incluye plantillas de analítica que te ayudan a aprender
a utilizar las herramientas de código bajo y sin código en Alteryx, para
predecir el gasto de los clientes, realizar pronósticos de series temporales y
optimizar tus precios.

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