La analítica prescriptiva se ha convertido en una pieza clave en aplicaciones empresariales y que ninguna organización, por pequeña que sea, debería ignorar. ¿Sabes por qué?
En primer lugar, porque alcanzar el éxito en un negocio es posible pero no fácil. En el camino hasta la cúspide influyen muchos factores. Sin embargo, una excelente gestión y una buena estrategia puede permitirnos alcanzar las cotas más altas de eficiencia y rentabilidad de nuestro negocio. Ser capaces de elegir, la mejor solución, en el momento adecuado es posible si la toma de decisiones se apoya en los datos.
Actualmente, la disciplina del análisis de los datos de negocio es una gran ayuda para las empresas. Podemos diferenciar, básicamente, tres categorías de análisis: análisis descriptivo, análisis predictivo y análisis prescriptivo.
El primero de ellos permite a las empresas comprender qué ocurre en la organización. Analizando una gran variedad de datos históricos (estructurados y no estructurados) y métodos estadísticos podemos obtener información sobre lo que sucedió y por qué sucedió. Por tanto, el análisis descriptivo se centra en el pasado para conocer por qué ha pasado.
El análisis predictivo se centra, de igual forma que en el caso anterior en analizar datos históricos pero, en este caso, aplicando algoritmos matemáticos y estadísticos que nos permiten saber lo que ocurrirá en el futuro, ayudando así a tomar mejores decisiones.
El análisis prescriptivo, por su parte, nos ayuda a utilizar toda la información anterior, proporcionada por las otras disciplinas de la analítica para dirigir y automatizar la toma de decisiones mediante la aplicación de modelos de inferencia y optimización matemática. Es como el sistema de navegación de un coche: le decimos a dónde queremos ir y nos indica la mejor ruta en función de las circunstancias de cada momento. Usando, por tanto, distintas disciplinas de inteligencia artificial podemos proponer y recomendar la mejor opción para alcanzar los objetivos de negocio de las organizaciones.
A esta clasificación, algunos expertos también han incorporado en los últimos años la analítica cognitiva, como un grado más en la explotación de la información para entender, aprender, reconocer y reproducir capacidades de la mente humana.
La analítica prescriptiva cuantifica el efecto de las decisiones futuras, sabiendo qué sucederá y por qué para automatizar la toma de decisiones, identificando la mejor decisión. Por ejemplo, si supiéramos la propensión de compra de un cliente para ciertos artículos, ¿no intentarías personalizar la oferta de productos y ofrecerle los productos relacionados con sus hábitos de consumo en lugar de inundarle de ofertas sobre productos que sabes de antemano que no son de su interés, incidiendo negativamente su experiencia como consumidor? Aquí es donde nos ayuda la analítica prescriptiva.
No es magia, son datos y, por supuesto, un correcto análisis de los mismos. Porque como dice el experto Jean Francois Puget, lo importante es ser capaz de deducir la información de la que no dispones a partir de la que sí tienes.
La analítica prescriptiva aplica en prácticamente cualquier área del negocio, aunque es cierto que hay campos como la planificación comercial donde sus resultados tienen un impacto más visible, tal y como hemos visto con el ejemplo anteriormente citado. Hasta ahora, los departamentos de ventas solían tomar sus decisiones en función de las operaciones llevadas a cabo en un periodo concreto de tiempo (pedidos, fabricación, almacenaje, ventas realizadas…). Es decir, en base a modelos predictivos, no prescriptivos sin analizar cuestiones como por qué unos productos se vendían más en una determinada época del año o cuánto han influido factores externos como la competencia, sus precios o la disponibilidad de sus productos en la venta de sus productos.
Frente a ello, la analítica prescriptiva no sólo ayuda a las empresas a optimizar sus planes de suministro en función de la demanda sino que, además, es capaz de incrementar la eficiencia en el proceso comercial. En este contexto, la demanda se define como un número de unidades de cada producto por mes, ubicación y precio de venta promedio. El plan de suministro intenta satisfacer la mayor parte de la demanda posible a la vez que se minimiza el coste del suministro.
Además, el análisis prescriptivo se puede utilizar también para optimizar la toma de decisiones relativa a los planes de financiación, buscando la mejor estrategia e incidiendo en una mejora la eficiencia operativa de las compañías que lo utilizan, permitiendo diferenciarse de sus competidores en un mercado cambiante y competitivo como el actual.
Las técnicas prescriptivas, por tanto, mejoran tanto la gestión como los resultados de las empresas, así que, ¿por qué no aplicarlas a un sector tan competitivo, por ejemplo, como el energético? Gracias a este tipo de análisis, estas compañías podrían ser mucho más eficientes y, lo que es mejor, el mundo en el que vivimos sería un poco más sostenible. ¿Por qué? Porque las empresas del sector podrían analizar sus activos, ubicaciones y equipamientos, así como adaptar los planes financieros a la demanda mejorando el diseño de operaciones.
También las Administraciones Públicas pueden beneficiarse de la analítica prescriptiva a la hora de poner en marcha. Por ejemplo, muchos de los sistemas que se están desarrollado para las Smart Cities utilizan analítica prescriptiva analizando el comportamiento de los habitantes de un area, identificando patrones de consumo, no solo para la detectar y prevenir acciones fraudulentas sino también para buscar un mejor uso de los recursos energéticos y maximizar la eficiencia en la gestión energética.
Íntimamente relacionado tanto con las Smart Cities están las soluciones relacionadas con el transporte, comercial y urbano. Y la analítica prescriptiva puede ayudar a mejorar ambos con la toma de decisiones –basadas en datos, obviamente– que tengan un impacto positivo en las cuentas de costes y beneficios de las empresas y organizaciones que las ponen en marcha, así como en su impacto en el medio ambiente de la población en general.
Gracias a estas técnicas prescriptivas, pueden gestionarse de manera óptima la flota de vehículos y el personal minimizando los costes del transporte a la vez que se maximiza el nivel y la calidad del servicio.
El análisis prescriptivo hace aún más valiosos los datos de las empresas porque sugiere qué hacer con esa información. Por ejemplo, InterContinental Hotel Group usa 650 variables para determinar la mejor combinación de precio/producto para el cliente correcto. Otro ejemplo: UPS analiza y combina cientos de datos de diversas fuentes para optimizar las rutas de todos sus camiones. Esto le ahorra a la compañía millones de dólares en combustible al año.
Según los últimos informes publicados por los analistas de mercado, se espera que el mercado de la aplicación de la analítica prescriptiva crezca a un ritmo anual del 31,5%, llegando a superar los 4.720 millones para finales de 2021.
Si quieres innovar en tu negocio, maximizar los beneficios y mitigar los riesgos invierte en soluciones que te ayuden a tomar las mejores decisiones estratégicas y tácticas; invierte en análisis prescriptivo.
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