El análisis predictivo ha cambiado por completo la manera en la que funcionan las empresas. 

Antes era complejo adelantarse a los acontecimientos, pero eso ha cambiado con las facilidades que ofrece la analítica predictiva, que al analizar datos ayuda con la planificación y la toma de decisiones.

En el pasado, los datos eran entendidos como información desordenada y sin mayor relevancia. Pero con el nuevo enfoque de análisis, los datos son vitales para la gestión empresarial, brindando múltiples beneficios para la organización.

Al analizar la información se obtendrán resultados que luego serán útiles para cumplir los objetivos pactados. Por ejemplo, si una empresa quiere sacar un nuevo producto al mercado, pero no sabe qué quieren sus clientes o cuál su público, puede aplicar estrategias de análisis para obtener respuestas.

Cuando un negocio sabe cuáles son las necesidades de los usuarios, mejora sus resultados, minimiza los riesgos y aprovecha las oportunidades que el mercado les brinda para crecer en el área en la que se desarrollan.

Ahora, para que el análisis sea eficiente tienen que cumplirse ciertos pasos, y es justo de lo que hablaremos en esta ocasión.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo hace referencia a un conjunto de métodos de procesamiento de información que son aplicados a los datos que un negocio gestiona. Al recopilar los datos y analizarlos es posible realizar estimaciones y predecir resultados para evitar errores.

Por ejemplo, si un negocio quiere saber si una estrategia de marketing digital va a ser efectiva, recopila información de campañas pasadas, analiza las variables y hace una proyección a futuro precisa

En realidad, el análisis de datos no es algo nuevo, pero con los recientes avances tecnológicos se ha perfeccionado la manera en la que se aborda la gestión de información. Ahora es menos complejo el procedimiento y los resultados son más específicos. Además, se puede analizar más contenido en menos tiempo.

Para conseguir un análisis de predicciones eficiente, es necesario aplicar distintas técnicas. Cuál sea la que se seleccione dependerá de la naturaleza de los datos, pero hay varias opciones como el machine learning, los modelos estadísticos y más.

De cualquier manera, lo que buscan las organizaciones es encontrar relaciones, evaluar riesgos, predecir errores y estar preparado para el futuro, lo que favorece la toma de decisiones y también el éxito empresarial.

Beneficios del análisis predictivo

Todas las empresas procesan datos, pero no todas usan los datos como herramientas para la toma de decisiones. Hacerlo genera beneficios para las organizaciones y a través del análisis predictivo se logra:

Optimizar operaciones

Los problemas generan retrasos, y afectan las operaciones del negocio. Si no se conoce cuáles son los errores más probables, con el tiempo la eficiencia de las labores disminuirá. Por consiguiente se  reduce la rentabilidad, lo que provoca pérdidas importantes.

Pero al anticiparse es posible solucionar las fallas para incrementar la rapidez, reducir las mermas y mantener al día las operaciones.

Minimiza riesgos

Es común que los negocios enfrenten riesgos de distintas clases, aunque los operativos son los más comunes. Si se sabe cuáles son, es posible minimizarlos, y aumentar las ganancias.

Por ejemplo, piensa en una compañía se prepara para sacar un nuevo producto al mercado, y para producirlo necesita una máquina específica. El asunto es que la maquinaria actual tiene una antigüedad de 5 años, no ha recibido mantenimiento, y no se sabe si podrá cubrir las exigencias de la nueva producción.

Determinar si la máquina será capaz de cumplir con la producción no es posible si no se hace un análisis. Para conseguirlo, el negocio tiene que recopilar información y aplicar métodos estadísticos para obtener resultados.

Con esta información se sabrá si la maquinaria está capacitada, si la compañía necesita una nueva o requiere mantenimiento, así se tomará una decisión en beneficio de la organización. Al hacerlo no se detendrá la producción, se minimizan las pérdidas y evita retrasos.

Análisis de mercado

Para que un negocio consiga destacar, antes necesita saber cómo es el mercado en el que se encuentra. Si una compañía no tiene idea de cuáles son sus características, no será capaz de ofrecer el producto o servicio ideal.

Imagina que una compañía entra a un mercado en el que hay mucha competencia, pero no conoce a sus competidores. Lo que hará será sacar los mismos productos sin diferencia alguna, y terminará siendo una marca igual al resto.

Para evitar el fracaso, las empresas analizan información, conocen el mercado y se adelantan al futuro para hacer cambios y llamarla atención.

Ventaja competitiva

Es común que varios negocios ofrezcan los mismos servicios y productos. Pero no quiere decir que la manera en la que compitan sea igual. Algunas compañías consiguen tener ventaja si es que son capaces de tomar los datos y analizarlos a su favor.

Las empresas que emplean la analítica predictiva destacan más que las que no lo hacen. Al predecir tendencias, riesgos y amenazas, los negocios estarán un paso adelante con respecto a sus competidores. Y cuando los cambios sorprendan a la competencia, las compañías que han analizado sus datos ya tendrán un plan de acción.

Ahorro

Las compañías que menos dinero pierden son las que más éxito tienen. Pero anticiparse a las pérdidas es complejo, siempre que no se use la analítica predictiva.

En realidad todas las inversiones son riesgosas, pero no todas lo son en el mismo nivel. Imagina que una marca de ropa que está en desarrollo quiere abrir una nueva tienda en una ciudad grande, pero no sabe cuál escoger.

Luego de pensarlo, el empresario se arriesga y crea la sucursal en una ciudad al azar que cree que puede funcionar. Pero poco tiempo después se da cuenta de que la tienda no tiene éxito, pues el estilo de ropa que vende no va acorde con la manera en la que visten en ese sitio.

Una decisión apresurada y poco consciente hará que la compañía registre pérdidas. Para evitarlo es necesario aplicar técnicas de análisis que predigan los riesgos para poder tomar decisiones que mitiguen las pérdidas.

Retener clientes

Para que una compañía pueda saber qué necesitan los consumidores, antes tiene que conocerlos. Pero no es posible conocer a los clientes si no se tiene información sobre ellos y el mercado.

Las decisiones que son tomadas de forma inteligente son las que tienen más éxito. Por consiguiente, los negocios retendrán a los clientes y pueden atraer a nuevos para aumentar la rentabilidad.

Respuestas oportunas

Los mercados son cambiantes, y las variaciones pueden suceder de un segundo a otro. Si un negocio no está preparado, registrará pérdidas y enfrentará múltiples riesgos. Evitarlo es sencillo porque con la analítica las empresas se adelantan a las transformaciones del mercado y se protegen.

¿Cómo se hace el análisis predictivo?

La analítica predictiva requiere del cumplimiento de un método minucioso. Aunque puede haber variaciones, los siguientes pasos son los más recomendables.

Recopilación de datos

Para analizar los datos, antes es necesario recopilarlos. Los datos a recoger dependen del tipo de analítica que pretendas hacer. 

Por ejemplo, si quieres saber cuáles son los riesgos de que una maquinaria se detenga durante la producción, los datos de los gustos de los clientes te serán poco útiles. En cambio, la información sobre la antigüedad, uso, reparaciones y mantenimiento de la máquina sí servirán.

Por esta razón es fundamental identificar cuál es el objetivo del análisis para así reunir los datos que en realidad aportan información.

Análisis de datos

Una vez definas cuál es la información que quieres saber y tengas los datos recopilados, el siguiente paso será comenzar con el análisis. Para hacerlo lo ideal es usar herramientas de procesamiento de datos que se ocupen de la agrupación y analítica.

Para esta tarea existen distintos modelos de análisis. Cada uno responde a un método diferente, por lo que la manera en la que se procese la información dependerá de las características de los datos y los objetivos planteados.

Por ejemplo, los datos pueden ser procesados con modelos de clasificación, agrupamiento, de series temporales, análisis de regresión, árboles de decisión o redes neuronales.

Estadísticas

Cuando la información haya sido analizada, arrojará unos resultados estadísticos. Las estadísticas luego serán usadas para establecer supuestos, hipótesis o probabilidades.

Por ejemplo, si una empresa quiere determinar cuál es la proyección de ventas para el último trimestre del año, tomará en consideración la cantidad de días, estrategias de ventas, la producción, y cualquier variable que sea precisa.

Con toda la información, las estadísticas validarán la proyección a través de datos numéricos.

Implementación

Luego de que conozcas las estadísticas y las probabilidades, es hora de tomar una decisión. Para hacerlo se pueden presentar diferentes propuestas de acción y elegir una que esté conectada con el objetivo.

Monitoreo

El modelo que se ha aplicado para la analítica tiene que ser monitoreado para comprobar su efectividad en el tiempo y así determinar si los resultados son los esperados. 

Aplicaciones del análisis predictivo

La analítica predictiva tiene un campo de acción muy amplio. Como se trata del análisis de datos, múltiples compañías pueden recopilar y procesar información para la toma de decisiones con la intención de aumentar la eficiencia, favorecer la competitividad y optimizar los procesos.

Aunque las técnicas de análisis son aplicables a una extensa lista de negocios, algunos de los que consiguen mayor beneficio son los siguientes: 

Finanzas

Las entidades financieras necesitan prevenir pérdidas. Por ejemplo, antes de aprobar un crédito o préstamo necesitan saber si el cliente es confiable o no. Además, pueden prevenir fraudes, transacciones poco seguras y minimizar riesgos. 

Salud

En el área de la salud todo se trata de predicciones. Y aunque los profesionales se encarguen de gran parte del proceso, al analizar datos es posible determinar la viabilidad de tratamientos y mejorar la eficiencia del personal para evitar riesgos infecciosos.

Manufactura

Los negocios que usan máquinas enfrentan riesgos como la inactividad producida por la avería de la maquinaria.

Imagina que una compañía está en medio de una producción multimillonaria y tiene que completar la fabricación de 10.000 productos por día. Pero la máquina se ha dañado por falta de mantenimiento y cada día que está inoperativa pierden 1 millón.

Para evitar los fallos potenciales, es necesario analizar el estado de la maquinaria y el historial de reparaciones y mantenimientos, pues la prevención es menos costosa que las pérdidas generadas por la inactividad. 

Transporte

Un sistema de transporte que sea eficiente puede cubrir las necesidades de los usuarios y anticiparse a los cambios. Por ejemplo, una compañía durante el invierno cubre 5 rutas con 10 unidades de transporte en cada una, y nunca ha habido inconvenientes.

Como en invierno ha funcionado, la empresa decide mantener la misma cantidad de unidades en cada ruta durante todo el año. Lo que no saben es que en verano las personas salen más y el número de turistas aumenta. En ese caso es necesario incluir más rutas, y si no lo hace, causa problemas operativos, más tráfico y el descontento de los usuarios.

Para adelantarse a las variaciones, es fundamental la analítica predictiva para determinar cuándo es útil tener más o menos unidades de transporte.

En resumen…

El análisis predictivo es una herramienta de gran utilidad para los negocios. Al aplicar modelos de analítica, las compañías pueden anticiparse y estar preparadas para los cambios. De este modo evitan pérdidas y aumentan la competitividad.

Sin la colaboración del análisis, es imposible tener idea de cuáles serán las tendencias futuras. Y si no se tiene conocimiento al respecto, las probabilidades de fracaso aumentan. Además, las compañías necesitan estar un paso adelante con respecto a su competencia, ya que con la analítica el éxito está casi asegurado.

Lo positivo es que las técnicas de análisis se están perfeccionando y en unos cuantos años, gracias a las nuevas tecnologías, el procesamiento de información será más eficiente, lo que significa que habrá una nueva era de avances para el sector empresarial.

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