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Una guía para el análisis predictivo de datos (tomar decisiones para el futuro)

Haga clic aquí para obtener más información sobre el autor, Ram Tavva.

Todo el mundo quiere tener éxito en su negocio, pero algunos pueden adoptar un enfoque imprudente mientras que otros juegan con los datos incorrectos. Un golpe pésimo desperdicia mucho tiempo y energía prediciendo el futuro y entendiendo las últimas tendencias.

Pero esos problemas se resuelven cuando tienes los datos correctos contigo. Esta publicación de blog es su guía para el análisis de datos predictivos para ayudarlo a tomar decisiones sobre el futuro.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una categoría de análisis de datos que se centra en predecir resultados futuros basados ​​en técnicas de análisis de datos históricos y avanzados: análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático. Lo mejor de la analítica predictiva es que genera información futura con mucha mayor precisión.

El objetivo final es ir más allá de los datos pasados ​​y buscar tendencias futuras que podrían ser las mejores para la empresa y aumentar las ganancias. El informe de mercado de Zion predice que el mercado global alcanzará los $ 10.95 mil millones para 2022, que es una tasa de crecimiento anual promedio (CAGR) del 21% en comparación con solo $ 3.49 mil millones en 2016.

Sí, escuchaste bien. El análisis predictivo es sólido y juega un papel crucial en la predicción de datos futuros. En aras de la precisión, es mejor comprender los objetivos del negocio que está ejecutando junto con las técnicas adecuadas que sean apropiadas para lograr los mejores resultados.

Análisis predictivo en su lugar de trabajo

El poder del análisis predictivo amplía su visión, lo ayuda a detectar las últimas tendencias para hacer crecer su negocio y le brinda una ventaja sobre sus competidores con los productos y servicios que ofrece. Utiliza big data, minería de datos, análisis estadístico y algoritmos de aprendizaje automático basados ​​en procedimientos matemáticos.

Con el análisis predictivo, las empresas pueden encontrar y aprovechar patrones ocultos y diversos factores de riesgo, así como nuevas oportunidades para maximizar los productos en función de su demanda y construir relaciones a largo plazo.

El análisis predictivo juega un papel importante en la comprensión de las tendencias actuales del mercado con las que la mayoría de la gente está familiarizada, el valor de vida del cliente y otras métricas para garantizar el crecimiento, el éxito y la relevancia del negocio. Por lo tanto, el análisis predictivo es una forma de descubrir el próximo gran avance que puede llevar al mercado para resolver los problemas de sus clientes.

El lado positivo de la analítica predictiva

Predecir metas y oportunidades futuras nunca ha sido tan fácil con el análisis predictivo. Los resultados son muy precisos y más fiables que con las herramientas existentes. Es una de las herramientas esenciales para que cualquier empresa ofrezca soluciones integrales y maximice las ganancias. Estos son algunos de los beneficios de la analítica predictiva:

Manténgase un paso por delante en rendimiento y competencia

¿Qué empresario o director ejecutivo no quiere estar en la cima de la escalera corporativa? Con el análisis predictivo, usted o su equipo pueden planificar, organizar, probar y corregir errores en cualquier momento para lograr un mejor producto para sus clientes potenciales. Y a lo largo del camino, aprenderá sobre varias formas efectivas de atraer a estos clientes potenciales y nutrir a los clientes potenciales.

Con una comprensión e investigación exhaustivas, puede aprender:

  • Tipos de productos disponibles bajo demanda y qué mejoras pueden incluir sus productos en esta lista
  • ¿Qué estrategia de precios puede utilizar para generar más ventas?
  • Oportunidades para llegar a sus clientes y agregar más personalización

Ahorre mucho tiempo y energía valiosos

Estar en el negocio durante mucho tiempo nunca es una tarea fácil: su equipo debe vigilar de cerca a sus competidores para ver qué nuevos productos están trayendo al mercado, características, beneficios y más.

Su equipo de marketing está buscando formas efectivas de ejecutar varias campañas, poner a la venta sus productos, obtener más clientes potenciales y convertir esos clientes potenciales en conversiones. El marketing siempre está cambiando; Cuanto mejor se conecte con sus vulnerabilidades y agregue personalizaciones, más venderá y maximizará su ROI.

Evite gastar dinero en investigaciones innecesarias

De hecho, la investigación abre nuevas oportunidades para vender mejores versiones de productos y servicios a los clientes. Con el análisis predictivo, incluso puede predecir los tipos de productos que se ofrecen y optimizar sus productos para que duren más.

Sin más investigación sobre los productos y servicios que no están cubiertos por las políticas de la empresa o que no están dentro de su alcance, puede comenzar a buscar formas de actualizar sus productos existentes y convertirlos en los más vendidos.

Algunos ejemplos clásicos de análisis predictivo

Si está buscando un sinfín de oportunidades en su empresa, sacar mejores productos y estar en la cima de la línea de negocio, la analítica predictiva puede llevarlo a nuevas alturas. Puede proporcionarle cifras muy precisas en varios campos como finanzas, comercio electrónico, automoción, aviación, energía, fabricación y muchos otros.

  • Finanzas: Puede desarrollar modelos de riesgo crediticio o hacer que las transacciones en línea sean más seguras conociendo las amenazas actuales.
  • Comercio electrónico: ¿Encontraste lo mejor en compras online? Los minoristas le notificarán cuando llegue el producto más exigente, realizarán una venta flash y los productos se agotaron. Esa es la razón principal por la que la industria del comercio electrónico es uno de los modelos de negocio más exitosos en la actualidad.
  • Automóvil: Aunque la tecnología ha seguido mejorando a lo largo de los años, los vehículos que funcionan con baterías tienden a ahorrar energía renovable y aumentan los precios en comparación con la gasolina y el diésel.
  • Aviación: ¿A quién no le encanta volar de un lugar a otro en tan solo unas horas? Las aerolíneas utilizan análisis predictivos para la confiabilidad de los vuelos, la disponibilidad de combustible, el tiempo de actividad, el pronóstico del tiempo y más.
  • Fabricación: Los productos pueden ser defectuosos hasta cierto punto en lugar de ser completamente funcionales y, con el tiempo, pueden fallar. Con la ayuda de análisis predictivos, puede predecir fallas y optimizar las materias primas para requisitos futuros.

Herramientas para análisis predictivo

Las herramientas de análisis predictivo siempre son útiles: brindan información y oportunidades profundas y en tiempo real para que la empresa crezca con un sinfín de oportunidades. Las herramientas predicen múltiples comportamientos y patrones para asignar sus recursos y anticipar el mejor momento para comenzar sus campañas de marketing en función de varias predicciones y recopilaciones de datos a lo largo del tiempo. A continuación, se incluyen algunas herramientas de análisis predictivo para ayudarlo a hacer esto:

  • Siempre encordar
  • radio
  • dar fama
  • Análisis avanzado de SAS
  • Estudio RapidMiner

Modelos de análisis predictivo (creando datos para el futuro)

Elegir el modelo de análisis predictivo correcto es un desafío importante para un análisis predictivo y preciso. El objetivo principal es utilizar los datos para tomar decisiones claras basadas en los datos existentes. Estos son los cinco modelos de datos predictivos principales a considerar para una experiencia innovadora:

Modelo de clasificación

El modelo de clasificación es el más simple de todos los modelos predictivos; categoriza los datos y aprende de los datos históricos. Es mejor para los problemas de aquellos que tienen un sí o un no como respuesta. Tiene una amplia gama de usos en muchas industrias, con acciones de gestión cruciales y algoritmos de programación simples.

Modelo de agrupación en clústeres

Como sugiere el nombre, funciona anidando, agrupando o categorizando los datos según las similitudes. Este modelo ayuda en la toma de decisiones efectiva entre los elementos que tienen propiedades similares. Por ejemplo, supongamos que tiene un sitio web de comercio electrónico. Puede clasificar fácilmente a las personas en función de su última compra para vender sus productos futuros o cuando estén buscando artículos similares. Su sitio web puede mostrarles variedades que pertenecen a la misma categoría.

Modelo de previsión

Este modelo predice los datos futuros de acuerdo con la predicción del valor métrico y estima el valor numérico de los nuevos datos basándose en el aprendizaje de los datos históricos. Siempre que haya datos históricos disponibles, este modelo se adapta mejor a SaaS, comercio electrónico, etc. Los modelos predictivos contienen varios parámetros, lo que a veces los hace complicados.

Modelo atípico

El modelo de valores atípicos es mejor para esas entradas de datos extrañas en el conjunto de datos junto con otros números o categorías. Por ejemplo, puede considerar las grabaciones de llamadas, transacciones, reclamos de seguros y otros.

Este modelo es el mejor para los sectores minorista, de comercio electrónico y de seguros, donde su base de datos rastrea los datos conjuntivos además de los datos primarios. Pueden ser datos fraudulentos junto con el historial de compras y las ubicaciones.

Modelo de series de tiempo

Este modelo captura la secuencia de puntos de datos utilizando el tiempo como parámetro de entrada, utilizando datos pasados ​​como referencia y teniendo en cuenta los datos actuales como entrada para calcular tendencias y patrones futuros. Sin embargo, con el análisis de series de tiempo, el resultado no siempre es estático o lineal, pero esto funciona mejor para datos exponenciales y se alinea mejor con el crecimiento del negocio.

ultimas palabras

Esta publicación de blog le contará todo lo que quería saber sobre el análisis de datos predictivos, así como una definición simple y usos prácticos. También vio algunos casos de uso de la industria, cómo diferentes industrias están utilizando el análisis predictivo para hacer crecer su negocio y una lista de algunas herramientas que siempre puede encontrar en sus tendencias de datos futuras. Finalmente, compartimos el uso de cinco modelos clásicos de análisis de datos predictivos para predecir datos futuros y realizar un seguimiento del negocio.