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Modelos predictivos: predigamos el futuro con los datos

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¿Es posible anticiparse a los cambios de mercado con cierto grado de precisión? Sí, gracias a los modelos predictivos. Se trata de modelos de análisis de datos que utilizan herramientas como el Machine Learning y la estadística para recopilar datos y buscar respuestas. Los modelos e instrumentos específicos del análisis predictivo pueden ser explotada por cualquier empresa que disponga de datos -presentes y pasados- recopilados en el curso de su actividad, para predecir tendencias y comportamientos en el futuro, dentro de días o años.

 

 

La revolución del Big Data

 

Actualmente el mundo está lleno de datos. Se producen en todas partes, en cualquier momento, en tales cantidades que es difícil rastrearlas todas. Disponer de toda esta información es una ventaja indescriptible para una empresa, y aprovecharla de forma adecuada es el deseo de todo directivo. Pero pasar a la acción no es tan fácil. Porque el valor de los datos no está en los propios datos, sino en la forma de explotarlos. En otras palabras, los datos son como un ladrillo: muchos ladrillos, ensamblados de una manera determinada, pueden crear una casa. Pero si no sabemos cómo unirlos y explotarlos, lo único que tenemos es esto: ladrillos.

 

La capacidad de reunir datos está definida por los modelos. Entre ellos, los modelos predictivos son aquellos capaces de construir un vínculo entre las variables en cuestión y su comportamiento en el tiempo. Un modelo predictivo es un sistema que permite interpretar lo que está escrito en un dato determinado y conducirlo, mediante la estadística, a una predicción futura. Explotando sofisticadas técnicas de análisis, por supuesto.

 

Según algunos estudios, el mercado del análisis predictivo alcanzará los 10.000 millones de dólares en 2022, porque las empresas lo necesitarán cada vez más.

 

 Modelos predictivos: tipos y usos

 

Todos los tipos de modelos predictivos tienen principalmente un objetivo: seleccionar la variable que interesa a la empresa y predecir su comportamiento en el futuro.  Se aplica a muchos aspectos de la vida empresarial, como la gestión de las existencias en un almacén o el estudio del comportamiento de un determinado perfil de cliente. Este modelo puede ayudarnos a predecir que un cliente va a abandonarnos por la competencia antes de que lo haga.

 

Los modelos predictivos derivan su poder de una amplia gama de métodos y tecnologías, incluyendo Big Data, minería de datos, Data Mining, el Machine Learning y varios otros procesos matemáticos. Con la técnica adecuada, no es difícil extrapolar tendencias y predicciones entre datos actuales y pasados. Detectar los patrones repetidos y seleccionar los riesgos y oportunidades. O visualizar la relación entre dos o más sucesos que siguen ocurriendo y no entendemos por qué.

 

Algunas empresas ya utilizan ampliamente los modelos predictivos y todos vemos sus efectos a diario: las aerolíneas modifican los precios de los billetes en función de las tendencias pasadas; los hoteles, restaurantes y otras empresas del sector de la hostelería pueden predecir el número de clientes durante un determinado periodo de tiempo y así maximizar la ocupación.

 

Pero los modelos predictivos también resultan esenciales para el marketing, donde pueden convertirse en una valiosa ayuda para fomentar las compras o promover las oportunidades de cross-sell. Atraer, retener y alimentar a los clientes es más fácil cuando podemos predecir lo que necesitan.

 

 

Sectores de uso

 

  •     Sector aeroespacial: podemos predecir el impacto de determinadas operaciones de mantenimiento en la fiabilidad de los aviones, el uso de combustible, la disponibilidad y el tiempo de actividad.
  •     Automovilístico: podemos aplicar los datos que tenemos sobre los fallos y la robustez de las piezas a los futuros planes de producción de vehículos. O podemos estudiar el comportamiento del conductor, para desarrollar mejores tecnologías de asistencia al conductor y vehículos autónomos en el futuro.
  •     Energía: ¿qué impacto tienen los fenómenos meteorológicos en las averías de los equipos? Es posible crear un modelo que nos ayude a prevenir estas situaciones y a reducir las pérdidas económicas.
  •     Servicios financieros: podemos desarrollar modelos de riesgo de crédito, predecir la evolución de los mercados, el impacto de las nuevas políticas, leyes y reglamentos en las empresas.
  •     Comercio minorista: con el análisis predictivo podemos seguir cuando un cliente se encuentra online, en tiempo real y decidir si ofrecerle información adicional sobre el producto, o incentivos que puedan aumentar la probabilidad de que compre.

 

¿Cómo funcionan los modelos predictivos?

 

Hay muchos modelos que se utilizan para el análisis predictivo. Comienzan con una definición del proyecto, el propósito y el tipo de negocio, para identificar qué conjuntos de datos serán necesarios para hacer nuestras predicciones. La recogida de datos es sólo la primera parte del análisis, que implicará la limpieza, la transformación y la modelización de los datos en función de su finalidad. A través del análisis estadístico, pasamos a validar las hipótesis y las pruebas utilizando los estándares de análisis típicos. En este punto, aplicamos el modelo predictivo, que combina todo este trabajo, para crear un modelo de futuro para nosotros.

 

El análisis predictivo puede aplicarse a muchas situaciones, por ejemplo, el CRM para realizar objetivos de las campañas de marketing, las ventas y el servicio al cliente. Los objetivos más típicos son cuatro:

 

  •      Modelo de Customer Lifetime Value: para identificar a los clientes con más probabilidades de invertir más en productos y servicios.
  •       Modelo de segmentación: agrupación de clientes en función de características y comportamientos de compra similares.
  •        Modelo de mantenimiento predictivo: predecir la probabilidad de fallo de los equipos esenciales.
  •      Modelo de garantía de calidad: identificar y prevenir los defectos para evitar decepciones y costes adicionales al proporcionar productos o servicios a los clientes.

 

Llevar el futuro a la empresa

 

Implantar modelos predictivos en la empresa no es una tarea que pueda hacer cualquiera. Se necesita un profesional y, posteriormente, un cambio de rumbo a todos los niveles que apliquen sistemáticamente los resultados, en todos los procesos de toma de decisiones. Comenzar con un proyecto básico en algún punto crítico de la empresa, puede ser un excelente primer paso para comprobar el alcance de la utilidad de un modelo predictivo. Porque será la forma de saborear el futuro en el presente, y será imposible volver atrás.

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