Modelos predictivos: aprende a anticipar el comportamiento de tus clientes

B12 Admark expone qué es un modelo predictivo y cómo se aplica a los negocios.

Cada vez más empresas utilizan datos para predecir el futuro de sus actividades comerciales. Los datos de Reports and Data indican que se prevé que el mercado de Big Data crezca a una tasa del 9.7 % en términos de valor, desde 2020 hasta alcanzar los $261,920 millones de dólares para 2027. ¡Una cifra sorprendente!

El Big Data es una de las tecnologías que representan un avance e impacto en el mercado de TI, con un crecimiento de más del 7.5% en 2021, que representa $1,800 millones de dólares en comparación con 2019, según informa IDC, la firma de analistas de la industria de tecnologías de la información. El mercado en México creció 7.5% durante 2021, donde los sectores de mayor impacto fueron telecomunicaciones, retail y banca; mientras se estima que para 2025 habrá un crecimiento del 11% en el país.

Roberto López, Chief Marketing Officer en B12 Admark México, manifiesta: “Predecir el futuro a través de la tecnología que poseemos en B12 es posible. Para ello, los modelos predictivos desarrollan técnicas de análisis que permiten un alto porcentaje de acierto. En la actualidad, existen perfiles específicos centrados en trabajar con modelos que permitan predecir, en base a criterios preestablecidos, qué sucederá en el futuro. Esto es una solución de gran utilidad para las instituciones de la era digital.”

¿Qué es un modelo predictivo?

López lo define como el conjunto de procesos ejercidos a través de técnicas computacionales de análisis de datos que ayudan a inferir la probabilidad de que ocurran determinadas situaciones previas a su consecución y, a su vez, detectar oportunidades de negocio.

Los científicos de datos o Data Scientists detrás de este campo de trabajo centran sus esfuerzos en desarrollar dicha rama del Big Data hasta el máximo nivel, ya que son los encargados de tratar los datos y convertirlos en información de valor para las empresas.

Los modelos predictivos pueden aplicarse a múltiples sectores. López detalló: “En marketing, por ejemplo, se utilizan para predecir el comportamiento de los usuarios y evaluar el margen de acierto que se puede alcanzar con determinadas acciones en el mercado”.

El análisis predictivo aplicado al mundo empresarial tiene un papel fundamental en áreas como:

• Adecuar las decisiones de negocio y reducir el riesgo.
• Mejorar la información recopilada del cliente en cuestión y aumentar la capacidad para predecir sus comportamientos.
• Reducir costos e incrementar beneficios.
• Simplificar las reglas del negocio y multiplicar su efectividad.

Para que los modelos predictivos puedan desarrollar eficazmente su misión se necesitan algunos predictores y trabajar con grandes conjuntos de datos históricos y datos en tiempo real con el objetivo de identificar patrones y comportamientos.

Los posibles resultados futuros ayudan a tomar decisiones y anticiparse a los resultados, por lo que al utilizar los modelos predictivos como método de prevención las operaciones de negocio se sitúan en un camino mucho más seguro y con un porcentaje de riesgo mucho menor.

En función de esto, podemos destacar una serie de beneficios para el negocio:

• Predecir la fuga de clientes, detectando señales tempranas de insatisfacción.
• Identificar nuevos segmentos de clientes con valor para la compañía y planificar estrategias de marketing más adecuadas a su perfil.
• Predecir el rendimiento de las campañas.
• En función del histórico de compra de cada usuario, se pueden desarrollar acciones de venta cruzada específicas para cada perfil de cliente.
• Identificar la probabilidad de que un cliente efectúe una compra
• Detección de fraude.

Predecir tendencias y comportamientos futuros analizando el pasado y el presente

Cualquier empresa medianamente digitalizada recibe un flujo constante de información en forma de datos: leads, nuevos clientes, social listening, rendimiento de productos, apps, etc. El análisis predictivo es una forma de aprovechar toda esa información, obtener nuevos conocimientos tangibles y mantenerse por delante de la competencia.

¿Por qué es importante el análisis predictivo? López argumenta: “Porque es parte fundamental de los negocios que generan cantidades masivas de datos. Por ejemplo, al mejorar la atención se revisan las quejas de los clientes, las opiniones positivas, la estacionalidad, la logística, el éxito o fracaso de las promociones, etc., y con la revisión de esos factores podemos diagnosticar mejor las estrategias y anticiparnos a escenarios recurrentes. Por eso, cada vez son más las empresas que utilizan los datos para fundamentar sus decisiones.

El día a día para la mayor parte de los negocios consiste en intentar destacar en un mercado saturado con todo tipo de productos y servicios. Ahí, como en casi todo, el trabajo es la clave para el éxito. Los modelos predictivos basados en datos pueden ayudar a encontrar nuevas formas de resolver viejos problemas.

Y no hablamos solo de mejorar las ventas. El análisis predictivo puede ayudarte a mejorar la forma en la que funciona tu negocio y hacer partícipes a los clientes de sus ventajas. Por ejemplo, se puede usar para mejorar la vida útil de un producto o para minimizar los riesgos”, sentenció López.

Para extraer valor del Big Data, las empresas aplican algoritmos a grandes conjuntos de datos. Todos estos datos tienen un origen diferente, su propia historia, algunos vienen de bases de datos transaccionales, otros son archivos de registro, imágenes, vídeo, audio… Ante esta divergencia, se necesitan herramientas a la altura para extraer información útil. Las técnicas de Machine Learning se utilizan para encontrar patrones en los datos y construir modelos que predicen resultados futuros.

Entonces, ¿cómo funciona el análisis predictivo?

El análisis predictivo es el proceso de utilizar los datos para establecer hipótesis realistas basadas en esa información. Junto con ese bruto de datos, este proceso utiliza estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo capaz de pronosticar eventos futuros.

Gracias al análisis predictivo, los científicos de datos utilizan un análisis cuantitativo del conjunto de datos y establece predicciones, para conseguirlo, se aplican algoritmos de Machine Learning, modelos de clasificación o modelos de regresión, entre otros.

Aunque el análisis predictivo comienza con un objetivo comercial (utilizar los datos para ahorrar tiempo, reducir costos o aumentar ventas), poco a poco se ha ido llevando a muchos otros ámbitos y no parece haber límites para su alcance.