Desde el momento en que el business intelligence llegó a su apogeo, el análisis predictivo ha ido ganando en interés para inversores y empresarios. Mucho más si se tiene en cuenta su estrecha relación con big data, otro de los trend topics de los últimos años. Pero, ¿qué hay de cierto en todo lo que se promete? ¿en qué favorece realmente al negocio? ¿Cuánto se puede esperar de esta modalidad de análisis?
La esencia del análisis predictivo
El análisis predictivo contribuye a la generación de modelos que pronostican una determinada información como resultado de la influencia de múltiples factores que se evalúan de forma contrastada. Es cierto que los pronósticos han existido en el ámbito empresarial hace mucho tiempo, pero nunca del modo en que se presentan hoy día, gracias a su interacción con big data. Ahora es posible modelar cosas que no podrían haberse imaginado hasta hace poco.
Entre las principales aplicaciones de negocio derivadas del análisis predictivo destacan dos, extrapolables a cualquier sector:
- La predicción de las tasas de fracaso relativas a una iniciativa o proyecto: cuya función es reducirlas al mínimo, eliminando el riesgo casi por completo y generando un ahorro mucho más importante de lo que se puede pensar (fracasosevitablesson una fuente decostosincalculablesen todala economía mundial).
- Recomendaciones individuales en función de datos objetivos y consistentes: el análisis predictivo ayuda acrear nuevas oportunidades de negocio en las industrias tradicionales y a optimizar los recursos, al orientar las acciones hacia las pistas más prometedoras.
Sin embargo, hay que ser honestos y darse cuenta de que el análisis predictivo puede resultar inútil en algunas circunstancias, por ejemplo:
- Si se orienta a un número muy reducido de clientes, cuyo volumen no requiere de una estrategia de este tipo.
- Cuando no es posible recopilar datos suficientes para llevar a cabo los análisis.
- En los casos en que no se dispone de los recursos suficientes para dirigir las acciones en la línea en que proponen las conclusiones extraídas de la analítica.
Las estrategias más efectivas del análisis predictivo
En base al conocimiento que se extrae del análisis predictivo, son muchas las empresas que ven incrementado su volumen de negocio, alcanzados su objetivos y aumentados sus ingresos gracias a la aplicación de estrategias como:
- La creación de inventarios duraderos.
- Establecimiento de los precios adecuadosen el momento preciso, con el fin demaximizar el beneficio.
- Sincronización de la oferta con la demanda.
- La prevención del fraude.
- Segmentación de clientes.
- Retención de clientes y aumento de su fidelidad.
- Planificación de las necesidades en materia de recursos.
Todas ellas se basan en la flexibilidad y en la visibilidad, por supuesto, contando con el respaldo de unas capacidades suficientes para hacer frente a las necesidades y objetivos que el predictive analytics pone de manifiesto.
Las técnicas de análisis predictivo hacen posible tomar mejores decisiones, emprender acciones más consistentes y reducir costes. Es difícil prescindir de todos estos beneficios cuando se cuenta con los datos que permiten conseguirlos y se está en disposición de obtener las herramientas adecuadas para convertirlos en realidad.
Dónde residen las mayores ventajas del análisis predictivo
Sus beneficios son muchos, e importantes, pero existen determinados procesos de negocio donde las bondades del análisis predictivo se incrementan, multiplicando sus efectos positivos. Se trata de los siguientes:
- Procesos que requieren de un gran número de decisiones similares o aplicables según el mismo patrón.
- Acciones cuyos resultados tienen un impacto significativo, en términos puramente económicos o de sostenibilidad del negocio.
- Procedimientos que admiten la automatización de la toma de decisiones o el soporte a la tradicional en base a la inserción de modelos de cálculo ad hoc.
- Procesos sobre los que se dispone de un nutrido volumen de datos, que ya se encuentran en formato electrónico, listos para su consumo analítico.
El análisis predictivo consigue más de la información, genera valor a partir de datos y lo hace con una clara orientación práctica, que sólo plantea un desafío: la necesidad de perfiles expertos, capaces de saber leer en las conclusiones extraídas, con el expertise necesario para bucear en el análisis y decidir cuál es el siguiente paso a tomar, qué acción emprender o cómo implementar una iniciativa innovadora.
Precisamente, es destacable el hecho de que en los últimos años, el uso de las técnicas de análisis predictivo se ha triplicado, lo que plantea un nuevo paradigma. Ya no se trata de decidir si escoger una estrategia predictiva (o prescriptiva) o no, sino que la cuestión es más bien si se puede asumir el riesgo de no hacerlo, teniendo en cuenta que:
- Los competidores ya cuentan con esa ventaja.
- El dinamismo del mercado va en aumento.
- Los costes de almacenamiento de datos siguen ahí y es necesario obtener a cambio un rendimiento.
Los sectores de retail, finanzas y telecomunicaciones son donde se ha extendido con mayor fuerza la incorporación del análisis predictivo a la rutina de negocio, pero no son los únicos. La industria del automóvil, la farmacéutica, la de los seguros y las ciencias médicas y biológicas aplican, cada vez con mayor entusiasmo y mejores resultados los conocimientos extraídos de su poder predictivo, apoyándose para ello en herramientas cada vez más potentes, cada vez más seguras y que no defraudan en cuanto a su nivel de precisión.
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