Cómo la analítica predictiva está revolucionando la toma de decisiones en el ámbito tecnológico

Cómo la analítica predictiva está revolucionando la toma de decisiones en el mundo de la tecnología

 

La analítica predictiva desempeñará un papel clave en la toma de decisiones comerciales en 2023, con IA, aprendizaje automático y ciencia de datos utilizada por empresas grandes y pequeñas para aumentar los ingresos y lograr un crecimiento máximo. Capaz de procesar grandes cantidades de datos para encontrar ideas ocultas y valiosas, la analítica predictiva es clave para desbloquear el potencial. 

En este artículo, nos enfocaremos en cómo funciona la analítica predictiva en un entorno empresarial, utilizando datos para tomar decisiones informadas que pueden marcar una gran diferencia. 

 

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¿Qué es la Analítica Predictiva?

 

La analítica predictiva procesa grandes cantidades de datos, los analiza para encontrar información útil y relevante, y luego desarrolla modelos predictivos para proporcionar ideas valiosas relacionadas con diferentes escenarios, tanto pasados como presentes. Gracias a estas ideas basadas en escenarios, se pueden hacer predicciones sobre eventos futuros, lo que permite a las empresas tomar mejores decisiones en términos de identificar nuevas tendencias, cambiar las ofertas de productos y más. 

  

La analítica predictiva es una herramienta avanzada, pero aún requiere conocimientos expertos para ser utilizada de manera efectiva. La analítica proporciona los datos y la información relevante, mientras que corresponde al usuario identificar cómo se puede aplicar a escenarios futuros del mundo real. En combinación, la analítica predictiva y los procesos de toma de decisiones pueden ayudar a las empresas a lograr resultados tangibles.

 

Analítica Predictiva en la Práctica

 

Un caso de uso común para la analítica predictiva es en marketing, con un ejemplo común siendo el targeting conductual. Esto implica aprovechar los datos del consumidor para crear mejores estrategias de marketing, ya sea contenido web, campañas en redes sociales o publicidad directa, lo que permite a las empresas llegar a nuevos clientes.

Esto funciona evaluando datos históricos de comportamiento y utilizándolos para predecir cómo los clientes pueden comportarse en el futuro. Esto puede ayudar a proporcionar pronósticos precisos en términos de tendencias de ventas en diferentes momentos del año, como el período de vacaciones, lo que ayuda a los profesionales del marketing a crear campañas mejores y más enfocadas. 

Además de analizar las tendencias de ventas, la analítica predictiva también puede evaluar el embudo de ventas, verificando la efectividad de cada etapa, desde la conciencia inicial hasta una compra completada. Por ejemplo, los algoritmos podrían determinar con cuántos contenidos/ofertas publicitarias interactúa típicamente un cliente potencial y cuándo, antes de realizar una compra o una acción crítica. Esto puede ayudar a mejorar las campañas publicitarias dirigidas en el futuro, proporcionando información sobre cuándo es más probable que un cliente interactúe durante el ciclo de vida del cliente.

Este método también puede identificar qué tipos de contenido se interactúan regularmente, ya sea un mensaje en redes sociales o una descarga de PDF dentro de una aplicación. Con las SDKs de PDF, los clientes pueden descargar rápidamente contenido en formato PDF, como cupones o información de productos, en sus teléfonos, una clara señal de intención de compra. 

 

Combinar la Analítica Predictiva y la Toma de Decisiones

 

En los negocios, está cada vez más extendida la práctica de combinar la analítica predictiva y la toma de decisiones, confiando en algoritmos avanzados, datos de comportamiento pasados y estadísticas para predecir con precisión los comportamientos futuros. Esto no solo ayuda a las empresas a tomar decisiones más precisas, sino que también les permite tomarlas rápidamente, lo que proporciona una ventaja competitiva. 

  

Las decisiones pueden estar relacionadas con tendencias del mercado, interacciones con los clientes, campañas de marketing, riesgos relacionados con inversiones y cualquier otra cosa que pueda tener un impacto significativo en un negocio. 

 

Combinar la Analítica Predictiva y la Toma de Decisiones: Los Beneficios

 

Para algunas personas, los beneficios de la analítica predictiva pueden no ser claros, prefiriendo confiar en los procesos existentes para dar forma al futuro de su negocio. Sin embargo, hay varios beneficios que no se pueden pasar por alto, especialmente si una empresa tiene como objetivo crecer rápidamente en este entorno digital moderno y competitivo. 

Los beneficios de la analítica predictiva combinada con la toma de decisiones incluyen:

• El uso de aprendizaje automático e inteligencia artificial hace posible predecir resultados y tendencias futuras, permitiendo que el proceso de toma de decisiones determine la mejor acción.
• Con predicciones precisas, las empresas pueden mantenerse por delante de la competencia y actuar rápidamente para lanzar campañas de marketing o nuevos productos.
• Anticipar de manera precisa las necesidades del cliente y los cambios en el mercado para realizar los ajustes necesarios.
• Se pueden analizar conjuntos de datos extremadamente grandes que no serían posibles utilizando técnicas manuales. Estos conjuntos de datos pueden incluir datos demográficos del cliente o tendencias de compra, lo que ayuda a identificar nuevas oportunidades previamente no exploradas.
• Identificar posibles amenazas antes de que se conviertan en un problema, ayudando a proteger las operaciones y permitiendo que las empresas adopten un enfoque más proactivo.
• Ayuda a asignar mejor los recursos de marketing, dirigiéndose solo a clientes relevantes para no perder tiempo ni dinero en clientes potenciales que no cumplen con los criterios demográficos objetivo o que es poco probable que se conviertan en una venta.

Tomar decisiones informadas con datos: Mejores prácticas

Cuando se crea un modelo predictivo basado en la analítica predictiva con el objetivo de tomar decisiones comerciales más informadas, existen ciertos aspectos a tener en cuenta que pueden tener un impacto significativo en su efectividad.

A continuación se presentan cinco mejores prácticas que deben seguirse al crear un modelo predictivo.

1. Asegúrese de comprender completamente los conjuntos de datos antes de aplicarlos a un modelo predictivo. Esto incluye conocer de dónde se obtienen los datos, cómo se recopilaron y su estructura. Establecer que los datos utilizados son completamente confiables es vital para garantizar que el modelo realice predicciones precisas y relevantes.
2. También debe adoptar un modelo que sea apropiado para su negocio, de modo que se adapte a los datos que se están procesando. Elija un solo modelo que pueda utilizarse en toda la empresa para que pueda optimizarse fácilmente, en lugar de utilizar una variedad de modelos diferentes que podrían volverse complejos e ineficientes.
3. Antes de lanzar el modelo, debe evaluarse y validarse a fondo para asegurarse de que esté entrenado correctamente y genere los resultados previstos. Para hacer esto, pruebe el modelo con una variedad de conjuntos de datos y ajústelo según sea necesario, al tiempo que se asegura de que el modelo también utilice las técnicas y métodos más actualizados.
4. Una vez en funcionamiento, el modelo requerirá un monitoreo continuo para determinar cómo está funcionando. Siempre pruebe a fondo cualquier conjunto de datos nuevos y tómese el tiempo para medir los resultados en función de las últimas tendencias y cambios en el mercado, según su investigación.
5. Progreme pruebas regulares para evaluar la exactitud del modelo, aplicando una variedad de técnicas de validación cruzada para determinar si los patrones mostrados dentro de los datos de entrenamiento son aplicables a escenarios del mundo real.

Conclusión

El análisis predictivo es una herramienta invaluable en el mundo empresarial moderno, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas que pueden tener un impacto significativo en el futuro de sus operaciones.

Ayudando con campañas de marketing, embudos de ventas y gestión de productos, el análisis predictivo utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático para brindar información sobre los comportamientos futuros de los clientes y los eventos del mercado. Sin estas ideas, las empresas corren el riesgo de quedarse rezagadas frente a sus competidores, perdiendo potencialmente oportunidades lucrativas y sin comprender a su base de clientes.

****[Nahla Davies](http://nahlawrites.com/)**** es una desarrolladora de software y escritora técnica. Antes de dedicarse por completo a la escritura técnica, trabajó, entre otras cosas interesantes, como programadora principal en una organización de marca experimental Inc. 5,000, cuyos clientes incluyen a Samsung, Time Warner, Netflix y Sony.

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