Conceptos básicos de la analítica predictiva para negocios

Cada empresario es, a su manera, un adivino. Decide cuánto stock pedir antes de saber quién lo comprará. Programa el personal antes de saber lo concurrido que estará el día. Lanza un producto esperando que la gente lo quiera. Cada una de estas es una predicción, hecha con intuición y experiencia. La analítica predictiva simplemente toma ese instinto de previsión cotidiano y le da una base más sólida: los datos.

Esta guía explica la analítica predictiva en lenguaje sencillo, sin la jerga intimidante que suele rodearla. Cubriremos qué es realmente, cómo funciona entre bastidores, los problemas comerciales cotidianos que puede resolver y cómo una organización no técnica puede empezar a usarla. Al final, verá que predecir el futuro se trata menos de bolas de cristal y más de leer patrones que ya tiene.

Qué significa realmente la analítica predictiva

En su forma más simple, la analítica predictiva es la práctica de usar datos pasados para hacer conjeturas informadas sobre lo que sucederá a continuación. Se encuentra en el extremo más avanzado de un espectro. En el extremo básico está la analítica descriptiva, que le dice lo que ya sucedió, como un informe de ventas. En el medio está la analítica diagnóstica, que explica por qué sucedió. La analítica predictiva va un paso más allá y estima lo que es probable que suceda en el futuro.

La palabra crucial aquí es "probable". La analítica predictiva no trata con certezas. Trata con probabilidades. No le dirá que un cliente en particular se irá definitivamente el próximo mes, pero puede decirle que tiene una alta probabilidad de hacerlo, lo que a menudo es mucho más útil. Actuar sobre una fuerte probabilidad es exactamente cómo las buenas empresas se adelantan a los problemas, y se basa naturalmente en las métricas cotidianas que ya rastrea.

Cómo difiere de un simple pronóstico

Quizás se pregunte en qué se diferencia esto del pronóstico que ya realiza. Un pronóstico básico a menudo solo extiende una tendencia, asumiendo que el próximo mes se parece un poco al mes pasado. La analítica predictiva es más rica porque pondera muchos factores a la vez, como la temporada, el comportamiento del cliente, la actividad de marketing y más, para producir una estimación que se adapta al contexto. Si desea un punto de partida más suave, nuestra guía para pronosticar el tráfico y las ventas es un primer paso natural antes de sumergirse en la predicción completa.

Cómo funciona la analítica predictiva, sin las matemáticas

No necesita comprender las matemáticas subyacentes para entender cómo funciona la predicción, de la misma manera que no necesita comprender la mecánica del motor para conducir un automóvil. El proceso sigue una forma simple e intuitiva. Primero, recopila datos históricos, el registro de lo que ha sucedido antes. Luego encuentra patrones en esos datos, las relaciones entre causas y resultados. Finalmente, aplica esos patrones a nuevas situaciones para estimar lo que es probable que suceda a continuación.

La búsqueda de patrones generalmente la realiza un modelo, que es solo un conjunto de reglas aprendidas de los datos en lugar de escritas a mano. Cuando la gente habla de aprendizaje automático, esto es en gran parte lo que quieren decir: una computadora que estudia ejemplos y elabora los patrones por sí misma. Cuantos más ejemplos de buena calidad vea, mejores tenderán a ser sus predicciones. Por eso es tan importante tener datos limpios y abundantes, y por qué detectar tendencias en sus datos es una habilidad fundamental tan valiosa.

Dónde ayuda la analítica predictiva a un negocio

La teoría es interesante, pero el valor real reside en los problemas cotidianos que la predicción puede resolver. Considere algunas de las aplicaciones más comunes y útiles.

Detectar clientes a punto de marcharse

Uno de los usos más populares es predecir qué clientes es probable que dejen de comprar, para que pueda intervenir a tiempo. Al aprender los comportamientos que suelen preceder a una salida, como la disminución del uso o menos visitas, un modelo puede señalar a los clientes en riesgo mientras aún hay tiempo para actuar. Esto funciona de la mano con los esfuerzos de retención deliberados y se conecta directamente con el valor de vida del cliente, ya que mantener un cliente por más tiempo aumenta su valor.

Predicción de demanda y stock

Pocas cosas dañan tanto un negocio como pedir demasiado stock que acumula polvo, o demasiado poco y rechazar clientes. La analítica predictiva ayuda a encontrar el equilibrio estimando la demanda futura a partir de patrones pasados, estacionalidad y tendencias. Para los minoristas en línea, esto encaja perfectamente en el análisis de comercio electrónico más amplio, convirtiendo la especulación sobre el inventario en algo mucho más fiable.

Encontrar a tus futuros clientes más valiosos

La predicción también puede estimar qué nuevos clientes es probable que se vuelvan valiosos con el tiempo, ayudándole a decidir dónde concentrar el gasto de adquisición. Al comprender las señales tempranas de una relación de alto valor, puede gastar con más confianza y mantener su costo de adquisición de clientes en una proporción saludable con respecto a los retornos.

Cómo empezar sin un equipo de ciencia de datos

La buena noticia es que ya no se necesita una sala llena de estadísticos para beneficiarse de la predicción. Muchas de las plataformas de análisis que las empresas ya utilizan incluyen funciones predictivas, desde pronosticar futuros visitantes hasta estimar qué clientes tienen más probabilidades de convertirse. Estas herramientas integradas son un primer paso sensato, porque le permiten experimentar el valor antes de invertir mucho.

Sin embargo, el trabajo de base más importante no es técnico. Es tener datos limpios y organizados y una pregunta clara que desea que se responda. Un deseo vago de predecir el futuro no lleva a ninguna parte; una pregunta precisa como qué clientes tienen más probabilidades de caer en desuso el próximo trimestre le da al modelo algo concreto en lo que trabajar. Comience con un problema bien definido, recopile el historial relevante y construya a partir de ahí.

Comprender los límites

La analítica predictiva es poderosa, pero no es magia, y tratarla como infalible es una receta para la decepción. Los modelos se basan en el pasado, por lo que tienen dificultades cuando el futuro es realmente diferente, como durante un choque repentino del mercado que ningún dato histórico anticipó. También reflejan la calidad de sus entradas, por lo que los datos sesgados o incompletos producen predicciones sesgadas o incompletas.

La mentalidad más saludable es tratar las predicciones como estimaciones bien informadas que apoyan el juicio humano en lugar de reemplazarlo. Un buen pronóstico reduce su incertidumbre y lo dirige en una dirección sensata, pero la decisión final, con todo su contexto y sentido común, todavía pertenece a una persona. También vale la pena recordar la vieja advertencia de que un patrón en los datos no siempre es una causa, una sutileza que vale la pena tener en cuenta siempre que un modelo lo sorprenda.

Uniendo todo

La analítica predictiva se entiende mejor no como un salto a la ciencia ficción, sino como una extensión natural de la previsión que toda empresa ya realiza por instinto. Al basar esos instintos en datos reales y preguntas claras, puede anticipar qué clientes podrían irse, cuánto stock pedir y de dónde vendrán sus próximas relaciones valiosas. Empiece poco a poco, mantenga sus datos limpios y trate cada predicción como una guía en lugar de una garantía. Haga eso, y convertirá la desalentadora idea de ver el futuro en una ventaja práctica y cotidiana. Si desea ayuda para dar sus primeros pasos, siempre puede ponerse en contacto.

Preguntas frecuentes

Referencias

1. McKinsey & Company. "La era de la analítica: Compitiendo en un mundo impulsado por los datos". mckinsey.com.
2. Gartner. "Analítica predictiva y prescriptiva". gartner.com.
3. Harvard Business Review. "Cómo hacer mejores predicciones con datos". hbr.org.