Análisis predictivo: ¿Qué es y cómo implementarlo?

Para empezar, debemos definir el análisis predictivo como un tipo de análisis estadístico con el que se puede obtener información histórica y/o nueva, utilizándose para poder  predecir patrones de comportamiento. Cabe destacar que dicho método puede aplicarse para cualquier tipo de evento desconocido, ya sea del pasado, presente o futuro.

La función principal de este tipo de análisis es establecer una puntuación para cada individuo, influyendo así en su proceso de organización. También es importante aclarar que la exactitud de los resultados, así como su utilidad, dependerá del nivel de análisis de los datos.

El objetivo del análisis predictivo es básicamente predecir tendencias futuras, lo que por supuesto es de suma utilidad para los sectores de marketing, finanzas, seguros e incluso el área de la salud. El centro de estos análisis son los modelos, en los cuales se toman en cuenta múltiples factores, dependiendo de la situación, el rubro, etc.

Tipos de análisis predictivos

Existen distintas clasificaciones de este tipo de análisis, como:

• Modelo descriptivo:

Este cuantifica las relaciones entre los datos de manera que pueda utilizarse para clasificar a los clientes actuales o potenciales. Principalmente predice el comportamiento de un cliente e identifica la relación que tenga con los productos o servicios que ofrece la empresa.

• Modelo formalmente predictivo:

Su objetivo es encontrar elementos de riesgo y/o nuevas oportunidades a partir del análisis de datos históricos, particularmente los que ocurren en tiempo real.

• Modelo de decisión:

Este modelo describe la relación existente entre los datos conocidos, las decisiones tomadas y los resultados pronosticados.Usualmente se utiliza este modelo para desarrollar una lógica de decisión o un conjunto de reglas de negocio.

¿Cómo implementar el análisis predictivo?

Existe una serie de pasos a seguir para realizar este tipo de análisis, como lo son:

1. Definir el proyecto:

Lo primero que debemos hacer es definir los objetivos de negocio, resultados del proyecto, alcance del esfuerzo, identificar los conjuntos de datos que se van a utilizar, etc.

1. Recolección de datos:

Acá debemos preparar los datos de múltiples fuentes, utilizando la minería de datos, con la finalidad de proporcionar una visión completa de las interacciones con los clientes.

1. Análisis de los datos:

Este es el proceso de inspección, ajuste  y limpieza de los datos obtenidos, con el objetivo de descubrir información útil y poder llegar a una conclusión.

1. Estadísticas:

Se aplican modelos estadísticos estándar para poder validar los supuestos e hipótesis y poder probarlas.

1. Modelado predictivo:

Con este se pueden crear automáticamente modelos predictivos precisos sobre el futuro, así como también opciones para elegir la mejor solución con evaluación multimodal.

1. Despliegue de modelos predictivos:

Se despliegan los resultados analíticos del proceso diario de toma de decisiones, obteniendo informes y resultados mediante la automatización de las decisiones basadas en el modelado.

1. Monitoreo de Modelos:

Finalmente, los modelos se administran y monitorean para revisar el desempeño del mismo, asegurando así que proporcione los resultados esperados.

Con el análisis predictivo las empresas u organizaciones pueden obtener información a partir de una gran cantidad de datos que permiten analizar e impulsar las decisiones futuras y el éxito de las mismas, ya sea para el desarrollo de productos y estrategias de marketing, posicionarse frente a la competencia, establecer precios, generar una mejor gestión de esfuerzos o crear procesos más eficientes.