En un mercado globalizado y dinámico las empresas buscan, cada vez más, mantenerse competitivas. El Big Data se ha convertido en una herramienta esencial, ya que ofrece a las empresas datos de gran valor. Procesando los datos de la compañía. pueden dar diagnósticos, proyecciones, identificar patrones, etc. El resultado de este análisis ayuda a las empresas en la toma de decisiones. En esta nota vamos a explorar cómo dominar el análisis de datos empresariales. 

¿Qué tipos de datos se utilizan en el análisis predictivo empresarial?

Existen distintos tipos de análisis que puede realizar el Big Data que son utilizados para evaluar distintos aspectos en una compañía. El análisis de datos predictivo es clave en las empresas para tomar decisiones estratégicas, ya que puede realizar proyecciones a futuro. 

Los datos que se utilizan para realizar el análisis predictivo son los datos internos operativos, los demográficos y las transacciones comerciales. Dentro de los datos propios de la compañía se encuentran los históricos. Con esta información se pueden identificar patrones de repetición y tendencias. De esa manera, se pueden hacer proyecciones en el tiempo hacia el mediano y largo plazo. 

Además, se consideran la información sobre el comportamiento del cliente (como sus hábitos de consumo) y datos externos a la empresa (como informes económicos, datos del mercado y tendencias del mercado internacional). Los modelos de análisis predictivos más utilizados son los de agrupamiento, clasificación de datos y de series en un período de tiempo determinado. 

El análisis predictivo ofrece información valiosa a los líderes empresariales, ya que puede proponer resultados probables basados en los modelos estadísticos y en los datos históricos. Gracias a esta información los empresarios pueden pensar e implementar estrategias tomando la información de las áreas de marketing, el desarrollo de productos y en la investigación de mercado. 

¿Cómo se realiza un modelo de análisis predictivo en una empresa?

Para realizar las predicciones este modelo de análisis predictivo utiliza los datos actuales y los del pasado de una compañía. Muchas veces usan una combinación de estadísticas, matemáticas y de Machine Learning. De esta manera, se pueden procesar los datos para detectar tendencias ocultas y conocer las del futuro. 

Para crear un modelo de análisis predictivo se deben seguir estos pasos:

1. Definir la pregunta o el problema: se debe indicar claramente la temática  que el análisis predictivo debe resolver. Por ejemplo, predecir la demanda de un producto en los próximos meses.
2. Recopilar los datos: tal como señalamos anteriormente, se deben reunir los datos internos y externos de la empresa que son relevantes para el análisis.
3. Preprocesar los datos: se debe “limpiar” la base de datos para dejar solamente la información de valor para la temática a resolver. Esto implica borrar datos duplicados y definir qué hacer cuando faltan datos.
4. Seleccionar un modelo de análisis: aquí se define el algoritmo de análisis predictivo más apropiado. Algunos ejemplos de algoritmos son las redes neuronales, los árboles de decisión y la regresión lineal.
5. Entrenar al modelo: en este punto se deben utilizar datos que sirvan de entrenamiento para que el modelo aprenda a realizar predicciones precisas.
6. Evaluar el modelo: para evaluar al modelo se deben utilizar datos de prueba. De esta manera, se puede determinar si los resultados dan información precisa y aplicar los cambios de parámetro que sean necesarios.
7. La implementación del modelo: una vez que terminó la etapa de testeo se puede proceder a la integración del modelo predictivo en el sistema de la empresa. Así se puede utilizar para el objetivo planteado. 

El  modelo de análisis predictivo en ventas puede ser utilizado para resolver problemáticas de distintas áreas. Algunos de los usos más frecuentes son el marketing, la experiencia del cliente, finanzas, la venta minorista, la sanidad y la fabricación de productos. 

¿Cómo se aplica el análisis predictivo en el campo del marketing?

El análisis predictivo en marketing es una herramienta poderosa para anticipar el comportamiento del consumidor. También es útil para personalizar las campañas de marketing y proponer productos a medida de las necesidades del cliente. El mercado se rige por sus propias leyes y por la demanda de los consumidores. Este modelo permite anticiparse para poder responder ante los picos de demanda, entre otras cuestiones. 

Si te preguntas cuáles son las predicciones que puede realizar este modelo de análisis, te contamos que puede proyectar el comportamiento de compra y las necesidades del cliente. Teniendo esa información se pueden pensar en ofertas y promociones a medida, lo que aumenta su nivel de satisfacción con la marca. 

Los modelos predictivos pueden segmentar a los clientes en relación a sus preferencias y hábitos de consumo. Esto facilita la generación de experiencias positivas y de interés para cada perfil. Adaptar los productos o servicios a cada individuo tiene como consecuencia la fidelización del cliente. Los consumidores que recomiendan un producto son los que ya forjaron una “relación de lealtad” con una empresa. 

Las aplicaciones que se pueden hacer del análisis predictivo en el marketing son: 

• Predecir la demanda: esto es clave, ya que permite a las empresas gestionar el inventario de productos así como planificar campañas de ofertas. 
• La segmentación de consumidores: conociendo sus hábitos históricos de consumo se pueden generar campañas específicas para ofrecerles promociones o nuevos productos. 
• Crear ofertas a medida: tal como lo mencionamos anteriormente, este modelo puede recomendar productos o servicios al consumidor.
• Optimizar el gasto publicitario: este tipo de análisis contribuye a definir cuál es el período de tiempo y el mejor canal para invertir en publicidad. 
• Poder realizar un análisis del abandono de clientes: esto implica que puede predecir quiénes son los clientes en riesgo de abandonar una compra, o una suscripción. Sabiendo de antemano esta información, las empresas pueden ofrecer al cliente proactivamente propuestas de su interés para retenerlos.

De la misma manera que pueden anticiparse al abandono de un cliente, pueden identificar su nivel de insatisfacción con respecto a un producto. La aplicación práctica de estos modelos predictivos se pueden ver en las empresas de telecomunicaciones o de servicios de internet. Es frecuente que detecten cuáles son los clientes con un alto potencial al abandono y que la compañía les ofrezca productos con condiciones particulares. 

¿Cuál es el impacto del análisis predictivo en la gestión de riesgos financieros?

El análisis predictivo en finanzas es clave para poder identificar incidencias y riesgos de manera eficiente. A su vez, puede realizar correcciones, optimizar las operaciones y la gestión productiva de las herramientas tecnológicas. También detecta oportunidades, tendencias ocultas y guía en la toma de decisiones. Algunas aplicaciones prácticas del uso del análisis predictivo en finanzas son: la compra y venta en la bolsa de valores, las autorizaciones de préstamos y la evaluación del riesgo crediticio. 

Las empresas del sector bancario, financiero y de seguros utilizan este modelo para evaluar, analizar y anticipar las posibilidades tanto el éxito como el fracaso de una operación. Algunas compañías de seguros utilizan el análisis predictivo para anticiparse a eventos meteorológicos que puedan desencadenar situaciones extremas. Con esta información pueden saber qué porcentaje de reclamos de seguro pueden recibir al igual que detectar situaciones de fraude. 

En definitiva, el análisis predictivo en finanzas evalúa escenarios posibles y sus consecuencias. Este proceso requiere de una serie de datos para poder construir los escenarios posibles, evaluar los resultados para comprender cuáles son los riesgos implicados y las oportunidades asociadas. De esta manera, se “simulan” eventos para conocer las repercusiones que traen aparejadas en una situación ficticia creada para estos fines. 

Estas son algunas de los incidentes que puede predecir este tipo de análisis:

• La gestión en la cartera de clientes: a través de los modelos predictivos pueden maximizar los rendimientos ajustados al riesgo al igual que optimizar la asignación de activos.
• Detectar fraudes: esto se realiza a través de la identificación de patrones anormales en las transacciones financieras de un cliente. 
• La planificación financiera: para poder planificar se necesita conocer de antemano los flujos de caja futuros.
• Prevenir las quiebras de las empresas: conocer la probabilidad de quiebra ayuda a tomar decisiones informadas acerca de los préstamos y las inversiones. 
• La evaluación crediticia: en este caso, se predice la probabilidad de incumplimiento de pago de los clientes: Con esta información se pueden ajustar las políticas de crédito.

¿Cómo utilizar Big Data para la toma de decisiones?

El mundo digital genera un gran volumen de información. Debido a ello las empresas acceden a datos que antes eran inconclusos. Con el uso de los algoritmos de la inteligencia artificial (IA) se pueden procesar esta gran cantidad de datos para que la tecnología pueda interpretar los hábitos de consumo de sus clientes. De este modo, el análisis de esa información se convierte en una herramienta de gran valor para las empresas. 

Mejores prácticas para la toma de decisiones empresariales:

1. Establecer objetivos específicos y claros: esto permitirá hacer medibles los datos recopilados para el análisis y verificar si están alineados con los objetivos estratégicos de la empresa.
2. Asegurarse de analizar datos de calidad: para ello es necesario realizar procesos de limpieza y validación de datos. 
3. Promover en la empresa una cultura de datos: esto implica el cuidado de los datos, verificar que no se generen duplicarlos y no dejar información vacía. Para esto es importante determinar la organización de la información, capacitar al personal al respecto y almacenarlos de manera segura.
4. Implementar plataformas y tecnologías: implica la incorporación del software de análisis  adecuado para poder procesar y gestionar grandes volúmenes de información. 
5. Supervisar y evaluar continuamente los resultados: esta etapa requiere de la determinación de métricas de rendimiento y la aplicación de los ajustes necesarios para mejorar el proceso.
6. Contar con expertos: es conveniente trabajar en colaboración con analistas de datos y científicos para poder desarrollar modelos predictivos y sacar el mejor provecho posible a los resultados obtenidos. 

Con el acceso a estos datos las empresas pueden tomar decisiones más asertivas y estratégicas para alcanzar sus objetivos de negocio. El Big Data con la minería de datos contribuye en la elaboración de nuevos productos, perfeccionar los existentes, la generación de campañas de marketing, en la planificación productiva y comercial de una empresa. Los resultados de la minería de datos del Big Data sugieren a las empresas los pasos a seguir para alcanzar sus objetivos de manera efectiva.  

Los datos estructurados y semiestructurados que analiza el Big Data permiten revelar nuevas oportunidades, explorar ideas inesperadas y predecir tendencias del mercado a futuro. También pueden recomendar propuestas para mejorar la interacción con el cliente al igual que las acciones post venta que se pueden realizar. Podemos decir que colabora en tres aspectos comerciales importantes: la información detallada, la automatización de las tareas y la toma de decisiones basadas en datos.  

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