Actualmente en el mundo de los negocios es necesario conocer cuál será el comportamiento de los clientes a futuro para poder tomar decisiones que ayuden a la empresa a satisfacer sus demandas y asi mantenerse a la par de la competencia. Esto es posible mediante el análisis de la gran cantidad de información que se genera diariamente por los medios digitales y empresariales.
En Business Analytics es posible hacer ese análisis predictivo para anticipar tendencias y comportamientos y de eso trataremos en el presente artículo. Analizaremos qué es el análisis predictivo, cuál es su importancia en una empresa y como utilizarlo con ese objetivo.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo podemos definirlo como el proceso mediante el cual se estudian los datos históricos y presentes de una empresa y fuentes externas para predecir resultados y comportamientos futuros. Esto es posible mediante la práctica del Business Analytics en el que se usan herramientas de software, métodos matemáticos y estadísticos para estudiar la información disponible.
Para una empresa es fundamental establecer patrones y hacer comparaciones entre las diversas variables que arrojan los datos para luego adelantarse al futuro en la toma de decisiones. Por medio del Business Analytics un negocio se puede informar sobre lo que ha pasado y está pasando en la empresa y también predecir tendencias y comportamientos a corto, mediano o largo plazo.
Importancia del análisis predictivo
A lo largo de los años tanto las empresas como los profesionales de diversos sectores de la vida económica han utilizado el análisis predictivo para definir sus actividades. Los avances tecnológicos permiten que las empresas hagan análisis cada vez mas profundos y exactos de toda la información que se genera diariamente.
Podemos resumir la importancia del análisis predictivo en los negocios en tres puntos imprescindibles para la vida empresarial:
- Toma de decisiones: Un análisis predictivo ayuda a los directivos de una empresa a tomar decisiones informadas que les permitan reducir riesgos y costos al mismo tiempo que mejora su eficiencia.
- Experiencia del cliente: Mediante el análisis de los patrones de comportamiento de los clientes y la predicción de tendencias del mercado, una empresa puede estar en la capacidad de ofrecer productos y servicios mas personalizados lo que mejora la experiencia del cliente y garantiza su permanencia como usuario.
- Optimiza los recursos: Saber de antemano cual será el comportamiento y las tendencias de los clientes permite a las empresas dirigir sus recursos a las áreas que tendrán mas demandas. Esto se traduce en un ahorro de los mismos recursos al mismo tiempo que garantiza mejores resultados de inversión.
Como vemos, el análisis de datos para hacer predicciones de tendencias y comportamientos es una necesidad para cualquier empresa. Los sistemas de información son cada vez mas abundantes y esto obliga a las empresas a adaptarse a los pronósticos que se generan para poder estar actualizados y mantener la competitividad.
Casos de uso de análisis predictivo
Muchas empresas hacen uso del análisis predictivo para dirigir sus actividades en el presente y prepararse para el futuro. A continuación, presentamos algunos casos de uso:
- Finanzas: Este es el sector más interesado en hacer análisis predictivos para la toma de decisiones. Se utiliza para la actividad de compra y venta en la bolsa de valores, para evaluar los riesgos de inversión, comportamiento del mercado, etc.
- Pronosticar ventas: El departamento de ventas de una empresa utiliza el análisis predictivo para hacer un pronóstico de las ventas a futuro. Esto les permite hacer una buena planificación de su producción de productos y servicios y afinar sus estrategias.
- Comportamiento de los clientes: En definitiva, las preferencias del cliente es lo que hará que una empresa emplee estrategias para poder vender. Conocer el comportamiento de los clientes en relación a los productos y servicios que se le ofrecen permite ofertar bienes personalizados para mantenerlos satisfechos.
- Tendencias del mercado: El análisis de los datos del mercado permite a la empresa pronosticar tendencias en los hábitos de consumo y hacer ajustes en sus estrategias para enfrentar con éxito los cambios.
Proceso del análisis predictivo en Business Analytics
Para llevar a cabo el análisis predictivo para anticipar tendencias y comportamientos hay que ejecutar varios pasos. A continuación, mencionamos los mas importantes.
Recopilación de datos
Ya definido el objetivo para el que se hará el análisis predictivo, entonces debemos empezar con la recolección de datos relacionados con ese objetivo. Los datos deben ser históricos y reales al mismo tiempo que relevantes y precisos. Cualquier imprecisión en los datos afectará la certeza de la predicción.
Los datos relacionados con el comportamiento de los clientes deben incluir los relacionados con sus actividades en las redes sociales, transacciones comerciales, preferencias, ubicación geográfica y demás.
Procesamiento de los datos
El siguiente paso es procesar los datos lo cual incluye limpiarlos de duplicados, faltantes, inconsistencias y prepararlos para su análisis adecuándolos a un formato como la codificación o normalización de datos numéricos.
Selección de modelos predictivos
Una vez realizada la selección de las variables de datos más adecuadas para el objetivo trazado hay que seleccionar el modelo predictivo que seguiremos. Esto se logra mediante la creación de algoritmos y técnicas de modelado como los arboles de decisión, análisis de regresión, bosques aleatorios, agrupamiento, etc. El modelo a seguir debe establecer patrones de comportamiento del cliente.
Validación del modelo
La siguiente etapa del análisis predictivo es la validación del modelo lo que implica probarlo con varios conjuntos de datos independientes para mejorar su precisión y rendimiento garantizando asi la fiabilidad de la predicción. A medida que se hace la validación es necesario ir haciendo los ajustes donde sea necesario hacerlos.
Implementación
Una vez validado el modelo predictivo es necesario utilizarlo para hacer predicciones. Para hacer esto es posible utilizar datos históricos o datos en tiempo real sobre los cuales hacer predicciones de tendencias y comportamientos de los clientes a futuro. En base a las predicciones se pueden tomar decisiones estratégicas informadas bien sea para mejorar la experiencia del cliente, atraer más usuarios, aumentar las ventas u otros.
Durante todo el proceso es necesario utilizar las herramientas disponibles para el Business Analytics como Google Analytics y demás softwares especializados para el manejo adecuado de los datos.
Conclusiones
El análisis predictivo para anticipar tendencias y comportamientos en Business Analytics es esencial para el éxito en cualquier empresa de negocios. Las necesidades y comportamientos de los clientes pueden cambiar de una manera repentina, pero teniendo una buena estrategia basada en información precisa y probada permitirá hacer los ajustes a medida que se presentan los cambios y garantizar la permanencia y competitividad.