Los beneficios de la analítica predictiva

 

La aplicación de métodos tecnológicos y digitales en los procesos empresariales y de gobierno es cada vez mayor y la analítica avanzada es una de las aplicaciones que está presente en la actualidad y que se prevé que tenga un crecimiento exponencial en los próximos años.

 

La analítica avanzada es un método de análisis de datos que utiliza modelos predictivos, algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, automatización de procesos y otros métodos estadísticos para analizar información de una amplia variedad de fuentes de datos, identificando patrones, descubriendo tendencias, prediciendo y estimando la probabilidad de eventos futuros.

 

 

Dentro del campo de la analítica avanzada, se está poniendo especial foco en la analítica predictiva, ya que resulta extremadamente útil para empresas y organizaciones a la hora de anticiparse a problemas y tendencias a corto, medio y largo plazo.

 

Aunque el análisis predictivo existe desde hace décadas, es ahora cuando más empresas y organizaciones recurren a ella. ¿Por qué?. Son varias las razones que explican esta tendencia, pero las principales son, que los volúmenes y fuentes de datos disponibles para su análisis son cada vez mayores, por lo que puede obtenerse más valor al utilizarlos para obtener información.

 

Además las infraestructuras disponibles, el Big Data, la capacidad de computación en la nube y las herramientas informáticas que sirven para estos fines son mucho más baratos y accesibles que hace años; y, por último, la necesidad cada vez mayor de conocer las demandas de nuestros clientes, a través del conocimiento de sus patrones de consumo, para definir mejor nuestra oferta, debido a la alta competencia que existe en todos los sectores económicos.

 

Gracias a la analítica avanzada una compañía u organismo público puede:

 

• Mejorar su toma de decisiones al utilizar los datos de forma más concreta.
• Automatizar procesos, ahorrando tiempo en tareas recurrentes además de minimizar costes.
• Conseguir una mayor eficiencia al centrarse en procesos de mayor importancia para su negocio.

 

Además, el uso de la analítica avanzada y de la tecnología Big Data, es esencial en la transformación digital de muchas organizaciones, debido a que gracias al exhaustivo análisis de datos, pueden basar sus decisiones en información en tiempo real y no en suposiciones, instinto o puntos de vista.

 

¿Cuáles son algunas de las aplicaciones más interesantes que tiene la analítica predictiva?

 

La analítica avanzada es un recurso valioso para las empresas porque les permite obtener más valor de sus datos, independientemente de dónde se almacenen o en qué formato se encuentren.

 

La analítica avanzada permite que las empresas basen sus estrategias comerciales en sus datos, convirtiéndose en empresas con un enfoque “data driven”.

Las empresas “data driven son las que tienen un enfoque estratégico impulsado por datos, y que toman sus decisiones estratégicas basadas en el análisis e interpretación de estos datos con el fin de atender mejor a sus clientes y consumidores.

 

Alguna de las aplicaciones mas comunes de la analítica avanzada son las siguientes:

 

• Detección de fraude. Si se combinan distintos métodos analíticos, se puede mejorar la identificación de patrones y prevenir comportamientos delictivos. A medida que la importancia de la ciberseguridad va aumentando, se desarrollan métodos de análisis de comportamiento cada vez más sofisticados, con los que se examinan todas las acciones de una red en tiempo real para detectar anomalías que puedan indicar fraude, vulnerabilidades y amenazas.
• Caracterización y segmentación de clientes: permite la identificación y obtención de patrones de clasificación de clientes mediante criterios complejos, por ejemplo, segmentación de clientes ABC sin experiencia previa, a través de técnicas de análisis clúster, tablas de contingencia, análisis de lenguaje en redes sociales (a través de NLP), etc.
• Modelos de propensión: determinan las variables que inducen a determinados comportamientos, como por ejemplo la detección de los clientes que con mayor probabilidad se darán de baja de un servicio, a través de técnicas de modelos de regresión, árboles de decisión, análisis factorial, etc.
• Análisis predictivo de determinadas magnitudes, basándose en modelos complejos: por ejemplo, la determinación de las necesidades de stock basadas en una predicción de la demanda, a través del uso de modelos de regresión, análisis de series temporales, análisis de tendencias, etc.
• Sistemas de recomendación de compras o consumo de productos y servicios al cliente o consumidor final:por ejemplo, recomendaciones tipo “otros clientes también compraron…”, usando árboles de decisión, redes neuronales, random forest, etc
• Mejora de la logística: Utilización de modelos predictivos para prever la capacidad logística, optimizar los recursos existentes, modelos de producción adaptados a la demanda prevista, optimizar una plantilla en base a la predicción de demanda, etc. Hay ejemplos claros, como el de las aerolíneas que utilizan el análisis predictivo de la demanda para fijar los precios de los billetes, o los hoteles que predicen el nivel de ocupación de una noche determinada para fijar precios maximizando la ocupación y aumentar los ingresos.
• Reducción de riesgos financieros. Se utilizan modelos analíticos para obtener un rating crediticio o scoring, que sirven para evaluar la probabilidad de incumplimiento de un comprador en sus compras. Esta puntuación de crédito es un número generado por un modelo predictivo que incorpora todos los datos relevantes para la solvencia de una persona.

 

Estos son solo unos ejemplos de aplicaciones comunes y muy útiles de la analítica avanzada y predictiva, pero sus posibilidades van aumentando progresivamente y ayudan a que los recursos de las empresas y organizaciones se dediquen a su core y logren ser más rentables y eficientes.

 

En Virtual Desk trabajamos constantemente en el desarrollo de soluciones basadas en tecnologías avanzadas y, entre ellas, la construcción de modelos de analítica predictiva ocupan un lugar preferente.

 

En Virtual Desk hemos construido alguna de los soluciones más relevantes en España basadas en inteligencia artificial, como por ejemplo, el motor matemático que permite a la EMT (Empresa municipal de Transportes) de Madrid predecir, con siete días de antelación, el nivel de ocupación de sus más de 2.000 autobuses en la ciudad, comunicando en tiempo real a los ciudadanos que se encuentran en la paradas, si el autobús va a parar o no, por cumplimiento de la normativa sanitaria de ocupación de autobuses por la Covid-19, y ofreciendo a los usuarios una alternativa a dicho autobús, a través de un planificador multimodal.

 

También hemos construido modelos analíticos que permiten a Zurich Santander conocer con antelación las probabilidades de desvinculación de sus clientes (churning), así como aumentar la eficiencia de sus campañas de cross selling y de up selling, en varios países de América Latina.

 

Actualmente, en Virtual Desk estamos trabajando en estos y en otros modelos analíticos predictivos que servirán para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, usuarios de los servicios sociales y de los servicios de salud, entre otras aplicaciones.