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Conozca el análisis predictivo con ejemplos, identifique sus usos y entienda cómo funciona
Publicación 28 Abr 2022
El análisis predictivo es una forma de tecnología que pretende reconocer la probabilidad de resultados futuros basándose en datos actuales e históricos combinados, utilizando cifras extraídas de técnicas de análisis como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la extracción de datos, la estadística y el modelado.
El objetivo del análisis predictivo es identificar los riesgos y evaluar cómo pueden mitigarse; reconocer las oportunidades para aprovecharlas y convertirlas en un resultado óptimo; y utilizar los datos recogidos para mejorar la eficiencia operativa.
Las empresas utilizan la analítica predictiva para obtener información procesable, adoptar soluciones más estratégicas, mejorar su capacidad de toma de decisiones y cuantificar el crecimiento del negocio en función de los datos interpretados.
Según el análisis publicado por ReportLinker, se espera que el mercado de la analítica predictiva crezca de 10.500 millones de dólares en 2021 a 28.100 millones de dólares en 2026, ya que cada vez más empresas de todo el mundo confían en la analítica avanzada para su gestión empresarial y para aumentar su ventaja competitiva.
Se utilizan diferentes técnicas en función de la finalidad y los conjuntos de respuestas que mejor funcionen para una empresa. Amazon y Netflix, por ejemplo, utilizan la analítica predictiva para determinar el comportamiento del consumidor y personalizar la experiencia del usuario. A continuación se indican los pasos básicos que suelen seguir los programas de análisis predictivo en el proceso de análisis de predicción:
Cómo funciona el análisis predictivo
La recopilación de datos ha sido reconocida y practicada durante mucho tiempo por las organizaciones por razones como la identificación de patrones, la comprensión de los cambios en el comportamiento de los consumidores y el análisis de información importante para otros usos futuros.
El análisis predictivo combina estos datos recogidos con herramientas matemáticas para anticiparse a lo que puede ocurrir y responder a ello de forma proactiva.
Con el uso de este tipo de análisis, las empresas pueden optimizar las campañas de marketing para predecir las compras de los clientes en función de su comportamiento de compra. Puede ayudar a identificar los clientes potenciales que deben ser priorizados en función de las audiencias que están más cerca de la conversión.
El análisis predictivo también puede ayudar a mejorar la eficiencia operativa mediante la previsión del inventario y la maximización de los recursos. Los datos recogidos a través de la analítica también pueden utilizarse para determinar los precios de los productos y servicios que pueden verse afectados por la estacionalidad.
Otros beneficios del uso de la analítica predictiva incluyen la capacidad de reducir el riesgo y detectar el fraude . Por lo general, este tipo de análisis avanzado se utiliza mejor para prever escenarios específicos que las organizaciones pueden utilizar en su beneficio.
La elección del modelo predictivo adecuado es esencial para obtener la previsión más precisa, mientras que la elección de uno incorrecto puede conducir a la inexactitud e irregularidad de su proyecto. Hay varios tipos de técnicas estadísticas para utilizar en el análisis predictivo, pero a continuación se indican las tres más comunes:
Tipos de modelos analíticos predictivos
Varias industrias están aprovechando el uso de la analítica predictiva para ayudar a su funcionamiento eficiente y a la toma de decisiones. A continuación se enumeran algunos de estos sectores y las ventajas que ofrece el uso del análisis predictivo:
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