Los modelos predictivos, aliados en la toma de decisiones

La era digital requiere de nuevas técnicas que ayuden a las compañías a evolucionar y a consolidarse en el futuro. Para ello, es imprescindible entender y aplicar los diferentes modelos predictivos existentes, así como sacarles el máximo rendimiento posible.

A continuación te explicamos en qué consisten estos modelos y cuáles son sus aplicaciones funcionales.

¿Qué es el análisis predictivo?

La información es poder. Por eso, la posibilidad de acceder a más datos de forma rápida y ágil es una gran ventaja para las empresas. Y contar con ese acceso es una estrategia infalible.

El análisis o modelo predictivo es una herramienta fundamental hoy en día en cualquier área de la organización. Consiste en el conjunto de una serie de procesos que se llevan a cabo, a través de técnicas computacionales, con el objetivo de detectar posibles situaciones futuras, actuar con tiempo y encontrar oportunidades de negocio.

Se utilizan, principalmente, para lo siguiente:

Reducir los riesgos.
Tomar las decisiones de negocio idóneas en función de los datos obtenidos.
Mejorar el proceso de recopilación de datos para aumentar la capacidad de predicción de los diferentes comportamientos.
Minimizar los costes de la compañía.
Potenciar los beneficios.
Multiplicar la efectividad de las estrategias de la empresa.
Predecir la fuga de los clientes.
Identificar nuevas oportunidades de negocio y disponer del tiempo necesario para planificar las estrategias que sean más adecuadas para aprovecharlas.
Detectar posibles fraudes.

Para poder sacarles el máximo rendimiento a los modelos predictivos es necesario trabajar con una gran cantidad de datos tanto históricos como actuales, accesibles en tiempo real, que permitan identificar patrones de comportamiento adaptados a las necesidades del momento. Con un software ERP como el que te ofrecemos en Ekon podrás agilizar todo el trabajo, optimizar el tiempo y enfocar los esfuerzos de tu compañía a conseguir los mejores resultados.

Qué tipos de modelos predictivos existen

Existen dos clases de modelos predictivos. Te las explicamos a continuación:

Modelos predictivos de clasificación

Los modelos predictivos de clasificación son aquellos que ayudan a predecir la clase o tipología a la que pertenece un cliente. Para ello, se utilizan variables de riesgo, respuestas a comunicaciones, etc.

Los resultados obtenidos con este modelo son binarios, es decir, o sí o no, y en forma de número (0 y 1); por lo que proporcionan un grado de probabilidad.

Por ejemplo, a través del modelo predictivo de clasificación puedes identificar si un cliente abandonará los servicios de tu empresa y el grado de probabilidad de que esto ocurra, obteniendo como resultado un número en % (un 10 %, un 58 %, un 92 %…). Con estos datos, tu compañía puede tomar las medidas oportunas para evitar la fuga.

Modelos predictivos de regresión

Lo que hacen los modelos predictivos de regresión es facilitar la predicción de un valor. Por poner un ejemplo, cuál será el beneficio estimado que tu negocio puede obtener de un cliente, o segmento, en un plazo de tiempo estipulado.

Técnicas de análisis predictivo

Pese a que, según el tipo de modelo predictivo que se utilice (de clasificación o de regresión), se aplican diferentes técnicas, una gran parte de ellas se utiliza en ambos casos.

Algunas técnicas de análisis predictivo son las siguientes:

Árboles de decisión

Estos son comunes en los modelos predictivos de clasificación y consisten en la división de los datos en subconjuntos. Esta división se basa en las diferentes categorías de variables de entrada establecidas.

Redes neuronales

Imitando el funcionamiento de las neuronas del cerebro humano, se llevan a cabo reconocimientos de patrones que son capaces de modelar relaciones complejas entre los valores de entrada y los de salida.

Máquinas de vectores de soporte

Se trata de algoritmos de aprendizaje automático que facilitan la identificación de patrones.

Además de las mencionadas, también se puede aplicar la técnica de regresión lineal y logística, el data mining o el análisis bayesiano, entre otras técnicas de análisis predictivo.

Conclusión

Los modelos predictivos son, como habrás visto, completamente imprescindibles para el avance, la estabilidad y el éxito de cualquier empresa. Por ello es importante contar con herramientas que faciliten su puesta en marcha, gestionen todos los datos obtenidos y saquen el máximo rendimiento de ellos.

Con el software de Ekon obtendrás el máximo provecho de todos los esfuerzos que se lleven a cabo en tu compañía.