Las mejores Técnicas de Análisis Predictivo
En nuestra era, los clientes pueden saltar fácilmente de una marca a otra, dejando poco margen de error a las empresas. En este contexto, las empresas deben esforzarse por garantizar una experiencia de cliente ejemplar en cada interacción. Además, debido a que los datos comerciales están tan disponibles y la competencia es tan feroz, las empresas se enfrentan a una inmensa presión para agilizar sus operaciones o corren el riesgo de desaparecer.
¿Cómo desarrollan las empresas una comprensión de cómo las acciones pasadas y el comportamiento impactan en los resultados futuros? Con el campo del análisis predictivo, es más fácil que nunca para las empresas anticipar las expectativas de los clientes.
Hacerlo les permite no solo preservar la experiencia del cliente, sino también reducir costos, aumentar la eficiencia y mejorar las condiciones de trabajo, entre una miríada de otros beneficios. Con esto en mente, echemos un vistazo más de cerca al análisis predictivo.
¿Qué es el Análisis predictivo?
El análisis predictivo es la práctica de predecir tendencias futuras mediante el análisis de los datos recopilados. Con una visión de los patrones pasados, las organizaciones pueden adaptar sus estrategias de marketing y operativas para servir mejor a sus clientes. Además de las mejoras operativas, las empresas obtienen una ventaja en áreas clave como la detección de fraudes y la gestión de inventario.
El análisis predictivo está estrechamente vinculado al aprendizaje automático. Independientemente de la técnica específica que una organización pueda emplear, el proceso general comienza con un algoritmo que se entrena a sí mismo al tener acceso a un resultado entendido (como la compra de un cliente).
Los algoritmos de capacitación utilizan esa información para aprender a predecir resultados futuros, y finalmente se convierten en un modelo listo para usar que es capaz de incorporar variables de entrada adicionales, como la hora del día y el clima.
Las organizaciones que emplean análisis predictivos se vuelven notablemente más productivas, rentables y flexibles. Echemos un vistazo más de cerca a los beneficios del análisis predictivo.
Beneficios del análisis predictivo
A medida que las empresas pueden predecir la demanda de los clientes con mayor precisión, pueden reducir los costos optimizando tanto su inventario como sus campañas de marketing.
También pueden aprovechar las técnicas de análisis predictivo para aumentar la eficiencia del negocio. Por ejemplo, una aerolínea puede optimizar los precios de los billetes en función de la demanda prevista por algoritmos predictivos. Analizando datos históricos y considerando las condiciones actuales (p. ej., una pandemia), las aerolíneas obtienen información sobre variables como los tiempos de espera, las horas de llegada y el tráfico estacional.
Big Data y Análisis predictivo
Dado que el análisis predictivo se basa en datos, ¿no significaría un análisis predictivo sólido una gran cantidad de datos disponibles? Aunque muchas empresas muestran interés en las técnicas de análisis predictivo, muy pocas son capaces de dar sentido a todos los datos que están recopilando.
De hecho, muchas empresas se dedican al análisis descriptivo: el análisis de datos pasados. Mientras que el análisis predictivo analiza los resultados pasados, su objetivo es predecir patrones y tendencias futuros y, a continuación, tomar decisiones inteligentes basadas en esos hallazgos.
Por lo tanto, el análisis predictivo no incluye necesariamente el análisis de todos los Big Data. Con esto en mente, veamos técnicas de análisis predictivo específicas que no solo analizan datos, sino que forman la base para una predicción precisa.
Técnicas de análisis predictivo
El análisis predictivo combina varias técnicas de análisis de datos, como aprendizaje automático, minería de datos y estadísticas. Dado que el aprendizaje automático constituye el núcleo del análisis predictivo, nos centraremos en cómo podemos utilizar enfoques específicos basados en predicciones dentro del campo del aprendizaje automático para obtener una mejor visión de los eventos y tendencias futuros.
Modelo de clasificación
La mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático se dividen en una de dos categorías: basados en la clasificación, basados en la regresión. Ambos tipos tienen diferentes aplicaciones de análisis predictivo, mientras que los algoritmos de clasificación son útiles para clasificar los datos en clases.
Pueden ayudar a las empresas a predecir, por ejemplo, si un visitante del sitio web en particular es un «comprador» o un «navegador», o si un suscriptor es un tipo de cliente «mensual» o «anual».
Los modelos de clasificación pueden ayudar a las organizaciones a asignar recursos, humanos o de otro tipo, de manera más eficiente. Por ejemplo, las empresas se vuelven más capaces de mantener el inventario en niveles apropiados y evitar el exceso de personal de una tienda a ciertas horas.
Modelo de regresión
Un algoritmo de regresión es útil cuando una organización desea predecir un valor numérico, como el tiempo que un cliente potencial tardará en regresar a una reserva de aerolínea antes de la compra, o cuánto dinero gastará alguien en pagos de automóviles durante un cierto período de tiempo.
Por ejemplo, la regresión lineal es una técnica de regresión ampliamente utilizada que busca una relación entre dos variables. Este tipo de algoritmos de regresión encuentran patrones que predicen las relaciones entre variables, como el gasto de los clientes en relación con el tiempo de navegación en una tienda en línea.
Si estás interesado en obtener una comprensión más profunda de la regresión lineal en el análisis predictivo, echa un vistazo a esta publicación de Machine Learning Mastery.
Redes neuronales
Las redes neuronales son técnicas de procesamiento de datos de inspiración biológica que toman datos pasados y actuales para estimar valores futuros. Su diseño les permite encontrar correlaciones complejas enterradas en los datos, de una manera que simula los mecanismos de detección de patrones del cerebro humano.
Ampliamente utilizados para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes y el diagnóstico de pacientes, consisten en varias capas que toman entrada (capa de entrada), calculan predicciones (capa oculta) y ofrecen salida (capa de salida) en forma de una única predicción.
Para un análisis más detallado de cómo el modelado de redes neuronales puede predecir eventos mediante la simulación de mecanismos del cerebro humano, consulte este artículo de IThappens.
Árboles de decisión
Un árbol de decisión es un gráfico visual que se asemeja a un árbol invertido: comenzando por las «raíces», uno se mueve hacia abajo a través de un rango de opciones que se estrecha continuamente, cada una de las cuales describe un resultado potencial de una decisión. Si bien los árboles de decisión resuelven todo tipo de problemas de clasificación, pueden responder a preguntas mucho más complejas cuando se emplean en el análisis predictivo.
Por ejemplo, es posible que una aerolínea desee saber el mejor momento para volar a un nuevo destino al que planea prestar servicio semanalmente. Es posible que también desee saber qué punto de precio establecer para dicho vuelo, así como a qué segmentos de clientes dirigirse.
Dados estos factores, la aerolínea puede usar un árbol de decisiones para obtener información sobre las consecuencias de vender boletos a x destino al punto de precio y público objetivo z. Este artículo de medio detallado explica más sobre cómo funcionan los árboles de decisiones.
Casos de uso para el Análisis predictivo
En nuestra exploración de las técnicas de análisis predictivo, abordamos algunos usos del análisis predictivo. Exploremos algunas aplicaciones más importantes que van desde la retención de clientes hasta medidas que pueden salvar vidas, como el diagnóstico de enfermedades.
Sistemas de recomendación
Si una empresa sabe qué bienes o servicios desean sus clientes, está mejor preparada para suministrarlos de manera oportuna. Por ejemplo, el sistema de recomendación basado en análisis predictivo de Spotify proporciona contenido basado en los intereses pasados de los usuarios, lo que permite a los clientes dedicar poco tiempo a buscar música nueva. Debido a que los usuarios tienen lo que quieren cuando lo quieren, es más probable que se queden con Spotify.
Calcular las puntuaciones de crédito
La puntuación de crédito de una persona depende en gran medida de cálculos de análisis predictivos. Algoritmos factores de admisión asociados con el historial de crédito de esa persona, como el historial de pagos y el número de tarjetas de crédito en poder, y generan un número que representa la probabilidad de reembolso futuro de la deuda.
Hora estimada de llegada
¿Alguna vez se ha preguntado por qué el sistema de navegación de su teléfono inteligente es tan preciso? ¿O cómo su vuelo internacional proporciona una estimación muy precisa de cuándo aterrizará su avión 1 12 horas antes de la llegada?
Los sistemas GPS utilizan datos de sensores en tiempo real, incluida la velocidad, el clima y las condiciones del tráfico, para determinar cuándo llegará a su destino.
Precisión del diagnóstico
Mediante algoritmos de clasificación, los profesionales médicos pueden identificar fácilmente tumores y otros indicadores de enfermedad. También pueden usar otras mediciones de salud, como el azúcar en la sangre, la frecuencia cardíaca, etc. – determinar cómo se relacionan con enfermedades específicas. Usando toda esta información, los proveedores de atención médica pueden predecir qué pacientes corren el riesgo de desarrollar qué afecciones. Más allá de ser capaces de detectar las afecciones en las primeras etapas, los profesionales médicos y los pacientes pueden actuar conjuntamente para prevenir el desarrollo de enfermedades.
Resumen
En este artículo, repasamos el campo del análisis predictivo, incluidos sus beneficios y aplicaciones asociados. Analizamos en detalle técnicas analíticas específicas que permiten la predicción, incluidos algoritmos de clasificación, redes neuronales, algoritmos de regresión y árboles de decisión.
El análisis predictivo es un campo de rápido crecimiento que confiere claros beneficios a las empresas que lo practican cuidadosamente. Si está interesado en una carrera de análisis predictivo, le recomendamos este Nanodegree de Análisis predictivo ofrecido por Udacity.
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