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Analítica predictiva en las empresas: aplicaciones y ejemplos

15 febrero, 2019

Estamos inmersos en la era digital y últimamente escuchamos muchos términos que son cada vez más habituales en nuestro lenguaje. Blockchain, Edge Computing, Inteligencia Artificial, Cloud… Las empresas están cada vez más concienciadas con el amplio mundo que supone el nuevo entorno 4.0 actual. Dentro de los equipos surgen nuevas figuras expertas en el almacenamiento y gestión de los datos. Y es que el volumen de datos que manejan las organizaciones hoy en día va mucho más allá de los límites de lo imaginable.

Lo que se conoce como Big Data, es decir, el conjunto de datos estructurados y no estructurados que manejan las empresas, ofrece un sinfín de posibilidades muy útiles. No tanto por los datos en sí sino por toda la información que las empresas pueden recopilar gracias a ellos, incluso para tomar decisiones de negocio estratégicas.

Pese a la diversidad de opciones, hoy vamos a centrarnos en una: la analítica predictiva y cómo pueden sacarle el máximo rendimiento las compañías. Entendemos este concepto como un tipo de análisis que se basa en los datos para predecir comportamientos, tendencias y hábitos. En este sentido, las organizaciones deberían ver como necesario su uso por los conocimientos tan profundos que les puede dar acerca de sus clientes.

Grandes compañías como Intel han aumentado considerablemente su valor tras implantar soluciones de analítica predictiva en distintas operaciones de ventas y procesos. Y es que este procedimiento nos permite obtener conclusiones que de forma manual o convencional no habríamos podido conseguir. Pero, ¿cuáles son las aplicaciones reales de la analítica predictiva?

Aplicaciones de la analítica predictiva para las empresas

Como hemos comentado, este fenómeno permite identificar informaciones gracias a las cuales las compañías pueden tomar decisiones estratégicas. A continuación desgranamos algunas de ellas:

  1. Pronosticar las necesidades de los clientes

Los datos otorgan la capacidad de prever cuál será la demanda de los usuarios, qué picos de ventas habrá, qué necesidades de producción tendrá la empresa, etc. Conocer con antelación estas referencias servirá para que la empresa sepa todo lo que va a necesitar para satisfacer dicha demanda y prepararse para poder dar el servicio de forma adecuada.

  1. Aumentar las ventas

En línea con el punto anterior, cuanto más detallemos la demanda de los clientes, más datos tendremos para saber qué productos pueden funcionar mejor, qué promociones aceptarán los usuarios y, en definitiva, ante qué servicios se mostrarán más receptivos.

  1. Identificar grupos de personas que compartan características dentro de una comunidad

Gracias a la analítica predictiva se puede saber qué rasgos y nivel de afinidad comparten los distintos clientes que forman parte del CRM de la empresa. De esta manera, podrás personalizar tus comunicaciones en función de los gustos de un grupo u otro, y aumentar la efectividad de las actividades comerciales.

  1. Controlar los leads

Otro de los usos más importantes es el análisis de los leads y la estimación que se puede realizar sobre cuántos se convertirán en clientes. Es decir, se perfilarán las campañas y los mensajes según la probabilidad de que los leads sean o no efectivos.

  1. Reforzar la ciberseguridad

Estar informados de todas las alertas, programas de malware e incursiones informáticas nos permite establecer un patrón de actuación mediante el cual podemos ver dónde somos vulnerables y si nuestro sistema está realmente preparado para combatir posibles ataques cibernéticos.

  1. Reducir los riesgos financieros

Este tipo de métrica permite analizar qué problemas pueden surgir en un negocio determinado. El objetivo es tomar decisiones empresariales basadas en este análisis sobre qué operaciones pueden resultar beneficiosas para las compañías y cuáles no. En sectores como la banca resulta ciertamente interesante, pues les permite predecir qué clientes tienen disponibilidad para devolver un crédito y, por tanto, saber si se lo pueden conceder.

Ejemplos de aplicación de la analítica predictiva

La disrupción que supone la analítica predictiva no solo se debe a lo novedoso de la propia técnica, sino también a que se puede aplicar a prácticamente todos los sectores. Incluso a aquellos que aparentemente no son puramente tecnológicos. Por ejemplo, InAtlas e INFORMA D&B ofrecen una solución de geolocalización mediante la cual el cliente puede gestionar los datos provenientes de varias fuentes, analizarlos y visualizarlos en mapas interactivos de calor.

Una de las aplicaciones de esta solución es de analítica predictiva, en la que se pueden localizar aquellas zonas donde es más probable la captación de nuevos consumidores, además de diseñar estrategias de expansión y rentabilidad o estudiar cómo es la actividad comercial de un determinado lugar.

A continuación, desgranamos cuáles son algunos de los ámbitos que más se benefician de la analítica predictiva:

  • Automoción: las compañías que se encargan de desarrollar tecnologías de asistencia en la conducción utilizan estos datos para comprobar el grado de funcionamiento de cada sensor y poder así crear algoritmos nuevos.
  • Banca: las entidades financieras se valen de la analítica predictiva para estudiar el riesgo crediticio de sus clientes y, de esta forma, evaluar a quién le puede otorgar un crédito y a quién no.
  • Sanidad: sin duda uno de los sectores en los que la aplicación de la analítica predictiva resulta más beneficiosa, pues determina algunos patrones que ayudan a los sanitarios a detectar cierto tipo de enfermedades. Por ejemplo, un paciente que sufra asma estará controlado en todo momento gracias a una app que analiza su respiración a tiempo real, y ésta avisará a la persona cuando crea que se encuentra en riesgo.
  • Empresas de seguros: este tipo de compañías encuentran en estos análisis un gran aliado, pues tienen capacidad de detectar posibles fraudes y minimizar el coste de la inversión que puedan suponer. Igualmente, tienen la herramienta necesaria para profundizar en su conocimiento sobre los clientes, lo cual les permitiría aumentar su ratio de fidelización.
  • Retail: las compañías de retail necesitan saber cuáles son las necesidades exactas de sus clientes en cada momento y qué hábitos de consumo tienen. Para ello se basan en la analítica predictiva, para identificar modelos de comportamiento habituales y descubrir las preferencias de los clientes para aumentar sus ventas.
  • Energía: siguiendo la misma línea que el sector retail, las empresas energéticas emplean la analítica predictiva para determinar los patrones energéticos de sus clientes, lo cual les da la opción de adaptar su rango de precios de forma personalizada.

Manejar el volumen de datos actual es una tarea que las organizaciones ya no pueden realizar basándose en los métodos convencionales. Necesitan nuevas técnicas que les doten de la capacidad que requieren para ello, y que además les ayuden a optimizar sus estrategias, tomar las decisiones de negocio adecuadas e incrementar su conocimiento de sus clientes. Estos aspectos son clave para el crecimiento de cualquier empresa, y por ello es esencial que conozcan los procesos de analítica predictiva y sepan cómo aplicarlos en cada caso.

En INFORMA hemos desarrollado el Essential Data Management, una nueva forma de gestionar la información para ayudar a las organizaciones a sacar lo mejor de ellas y lograr el éxito. Así conseguiremos dar el paso del Big Data al Smart Data, extraer lo que realmente es interesante para cualquier organización y poder aplicarlo dando respuesta a intereses concretos.

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Comentarios

miguel Publicado el 14 de mayo de 2019 08:43 Responder

interesantes reflexiones

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