Analítica predictiva para toma de decisiones

La analítica predictiva es un método de análisis de datos que aprovecha la tecnología, métodos estadísticos, ciencia de datos, aprendizaje automático y otros métodos de Machine Learning para pronosticar lo que podría suceder en un futuro, teniendo como base la historia las tendencias para establecer  las probabilidades de que algo suceda.

En el mundo tradicional, los planes estratégicos partían del presupuesto y recursos disponibles con un enfoque principalmente direccionado a  resaltar las bondades de producto. Hoy en día, los hábitos cambiantes de los consumidores, la omnicanalidad del contacto con las empresas y un mercado que compite por márgenes cada vez más apretados, nos invita a comprender al cliente, sus necesidades, preferencias y comportamientos. Todo esto como insumo para optimizar el portafolio que las compañía tienen disponible para el mercado. Hoy se requiere una atención personalizada y podríamos decir casi en tiempo real. Es aquí donde el marketing toma una importancia aun mayor. Hoy es el responsable de identificar el valor esperado por los clientes, el viaje que transitan desde que se despierta el interés de compra y cómo se deciden entre tanta oferta disponible. Hoy, como consumidores esperamos que nos ayuden en nuestro proceso, nos lo faciliten.

En esta nueva perspectiva la analítica predictiva permite hipersegmentar los clientes, según el perfil y los hábitos de compra, Para qué? Para ofrecer a cada quien lo que le interesa y así acortar los tiempos de decisión. Facilitar el proceso de elección.

Permite además entender el viaje de un prospecto hasta que se transforma en cliente. Según las reacciones que los posibles clientes van teniendo frente a nuestras campañas y eventos,  vamos calificando su nivel de interés y poco a poco, lo vamos llevando a su decisión. A través de un SCORE que combina diferentes variables, vamos sabiendo qué tan lejos o cerca está de comprar.

Podemos saber cuál es el medio de contacto que prefiere un cliente o posible cliente, ya sea correo, whatsApp, SMS o televisión. Qué tipo de contenido lo atrapa e incluso en qué día y hora somos más efectivos. Así aseguramos contactar la persona correcta, con el contenido correcto, a través del medio correcto. Para qué? Para incrementar nuestras ventas.

Con tecnología, estadística y metodologías, la analítica predictiva facilita:

• Aprovechar todos los datos disponibles: del cliente, sus compras, productos, ticket, método de compra y contacto de preferencia para segmentar y predecir.
• Mayor efectividad en la utilización de campañas y métodos de contacto.
• Seguimiento a todas las iniciativas de marketing para entender el impacto y optimizar el presupuesto.
• Comprensión del cliente y sus hábitos para una correcta elección de portafolio.

La analítica predictiva es importante porque, como anteriormente se mencionaba, posibilita e indica a las compañías cuál es el próximo paso a seguir teniendo en cuenta las posibles predicciones y cómo se puede tomar provecho de las oportunidades presentes para superar a la competencia. Hay diferentes técnicas empleadas para llevar a cabo el análisis predictivo, y esta metodología hace uso de algoritmos, los cuales han producido mejores resultados empresariales. Tales como:

• Clasificación
• Regresión
• Agrupación de clústeres

Los patrones predictivos hacen uso de los resultados obtenidos para entrenar o fomentar un modelo que logre predecir cifras y valores para los diversos datos, sean nuevos o conocidos; esto genera mayores resultados en la manera de pronostico que simbolizan una alta posibilidad de destino en base al conjunto de variables de entrada y la importancia de las mismas. Se tienen presentes dos tipos de patrones predictivos, por un lado, está los patrones de clasificación los cuales se encargan de predecir la composición de la categoría de los datos.  Y, por otro lado, están los patrones de regresión, los cuales se encargan de predecir alguna cifra conforme a los datos obtenidos.

En la analítica predictiva se usan un sinfín de técnicas (análisis bayesiano, modelos de conjuntos, incremento de gradiente, respuesta incrementan: llamados también modelos de elevación neta o elevación ascendente, k nearest neighbor, minería de datos por series de tiempo, máquina vectorial de soporte, análisis de componentes principales, cuadrados mínimos parciales, razonamiento basado en memoria), sin embargo, las más conocidas y usadas son:

• Los árboles de decisión: Clasifica y divide los datos en pequeños conjuntos teniendo como base las clases de variables de entrada.
• La regresión (lineal y logística): Mide, cuantifica y computa las relaciones entre variables.
• Las redes neurales: Transforman y moldean las relaciones complejas entre variables (son flexibles).

Se debe tener presente que para llevar a cabo un uso correcto y lógico de la analítica predictiva se debe de seguir un paso a paso para lograr el éxito. Y es vital elegir el software adecuado.

Se debe tener presente que para llevar a cabo un uso correcto y lógico de la analítica predictiva se debe de seguir un paso a paso para lograr el éxito que ofrece esta herramienta, sin embargo, se deben tener presentes los instrumentos para realizar el análisis como: Apache hadoop, spark, data robot, power BI, tableau y Qlik sense.

Paso 1: Se requiere de análisis previo para saber qué problema se espera o desea resolver, de ese modo, pueden guiar las predicciones hacia la toma de decisiones o los mismos insights.

Paso 2: Se requiere de la correcta gestión de datos sin importar el lugar del que los mismos provengan para lograr analizarlos.

Paso 3: Es vital la elección de una o varias herramientas, que permitan no solo construir los modelos analíticos, sino visualizarlos de una manera simple al usuario. Unas de las mas recomendadas por su poder y simplicidad son: ALTERYX, TIMI Y QLIK.

Paso 4: Se puede comenzar el desarrollo del software de modelos predictivos (Modelos de Analítica Predictiva).

Paso 5: Se requiere de un equipo que tenga conocimiento respecto a los problemas de marketing presentes a resolver para garantizar la correcta construcción y utilización de las herramientas predictivas.