Data Science

¿Qué es el análisis predictivo? Ejemplos y herramientas recomendadas

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    Por Pere Munar, publicado en 8 enero 2024

    El análisis predictivo es una forma de análisis que utiliza estadísticas, data science, aprendizaje automático y otras técnicas avanzadas para hacer predicciones. Este tipo de análisis es muy útil para detectar posibles riesgos e identificar oportunidades de crecimiento.

    Es decir, a través del análisis predictivo, las empresas pueden saber qué es lo más probable que pase en una determinada situación, por lo que es muy útil para detectar y evitar posibles problemas y aprovechar nuevas oportunidades, pasando incluso por delante de la competencia.


    Que es el análisis predictivo


    Importancia de usar el análisis predictivo en tu estrategia

    Hay varias razones por las que la analítica predictiva es tan importante y por las que una empresa debería utilizarla en sus estrategias. Una de ellas es que hace mucho más sencilla la optimización de las campañas de marketing, ya que se puede predecir la respuesta que tendrá el público objetivo ante ciertas acciones, por lo que se puede utilizar para atraer, retener e incrementar el número de respuestas positivas.

    Otro motivo que hace útil al análisis predictivo es que es capaz de mejorar las operaciones y estrategias de una empresa. Esto incluye desde fijar los precios de un producto o servicio de forma adecuada en un momento determinado hasta anticipar el número de ventas o la cantidad más adecuada para invertir. Además, a través de este tipo de análisis se puede reducir el riesgo, ya que se tiene una predicción basada en datos históricos relevantes, por lo que se puede saber qué es lo más probable que pase tras una acción concreta.

    Herramientas recomendadas

    Para llevar a cabo un análisis predictivo se necesita una herramienta capaz de analizar una gran cantidad de datos mediante técnicas avanzadas y de hacer, en base a ello, unas predicciones. Para ello existen ya muchas herramientas, siendo una de ellas Alteryx, que ayuda en la recopilación y selección de información proveniente de diferentes fuentes de datos. Además, a través de su página web se pueden automatizar procesos y otras acciones para poder tomar decisiones de forma inteligente.

    MATLAB, de MathWorks, es otra muy buena opción para hacer análisis predictivo. Se trata de una plataforma capaz de gestionar información y crear, basándonos en ella, sus propios algoritmos y modelos predictivos. Pero, además, una de sus principales ventajas es que dispone de diferentes aplicaciones con las que es posible consultar cómo funcionan esos algoritmos, representar datos en gráficos para facilitar su comprensión o compartir información en la nube, entre otras cosas.

    Otra herramienta muy conocida, sobre todo dentro del sector de marketing y comunicación, es DataRobot, que es capaz de gestionar datos y modelos predictivos en equipos locales y en la nube, incluso en una combinación de ambos. Lo mejor de DataRobot es que dispone de distintos modelos de análisis predictivos, lo cual permite llevar a cabo un mejor análisis y una mejor gestión de datos.

    DataBricks es otra herramienta recomendada para el análisis predictivo, ya que permite gestionar grandes cantidades de datos. Además, tiene código abierto, lo que la hace más adaptable a las necesidades de la empresa. Y, finalmente, otro ejemplo es RapidMiner, una herramienta con la que se puede automatizar prácticamente cualquier acción, por lo que es perfecta para aquellas personas que no son expertas en este tipo de análisis.

    Ejemplos de análisis predictivo

    El análisis predictivo puede utilizarse en cualquier departamento de una empresa, siendo en marketing y ventas los más fáciles para ello:

    • En marketing, a través de este tipo de análisis, se podría llegar a saber la cantidad aproximada de público objetivo que responderá a los mensajes de una campaña, así como qué destinatarios estarán dispuestos a llevar a cabo cierta acción o qué tipo de perfil estará más receptivo.
    • En ventas también puede ser muy útil el análisis predictivo, ya que se podría llegar a predecir qué productos o servicios es más probable que los clientes compren, así como cuáles pueden llegar a ser más populares. Este conocimiento, además de permitir centrar más recursos y esfuerzos en ciertos productos o servicios, es una manera de saber qué necesidades tiene el público, por lo que da pistas sobre qué más ofrecerle en un futuro.

    Pero, además, también puede aplicarse en prácticamente cualquier tipo de empresa, independientemente del sector al que pertenezca:

    • Aplicar el análisis predictivo en el sector de los seguros puede ser muy útil, ya que se puede predecir qué asegurados es probable que no renueven, lo que permite diseñar estrategias de retención; o qué tipo de asegurados son de mayor riesgo para actuar en consecuencia y no tener pérdidas económicas.
    • En el sector turístico también se suele aplicar el análisis predictivo, principalmente para saber en qué fechas es probable que haya más o menos demanda para que los precios estén acorde a ello. También hay aerolíneas que utilizan este tipo de análisis para determinar, por ejemplo, qué porcentaje de pasajeros es probable que no llegue a la puerta de embarque y ofrecer esos billetes de más.
    • Aunque es menos común, hay clínicas que también aplican este tipo de análisis para anticiparse al número de pacientes que no acudirán a la cita para reajustar los tiempos. Incluso es muy útil para calcular el número de pacientes que pueden quedar insatisfechos, lo que ayuda a lanzar campañas y a llevar a cabo estrategias que mejoren la satisfacción.

    Podemos concluir, entonces, que el análisis predictivo puede ser muy útil para poder anticiparse. Aunque son predicciones y no se puede asegurar que vaya a darse una situación al 100%, cuando la cantidad de datos que se ha analizado es grande sí se puede tener una idea bastante aproximada y cercana a lo que puede ocurrir, por lo que se podrá actuar en consecuencia, tanto si el resultado es positivo como negativo.


    Asesoria Data Science con Cyberclick

    Pere Munar

    Data Scientist en Cyberclick. PhD en Astrofísica por la Universitat de Barcelona con más de diez años de experiencia en investigación mediante el análisis e interpretación de datos. En 2019 redirige su carrera profesional hacia el mundo del Data Science cursando el Postgrado en Data Science y Big Data de la UB, así como participando en el programa Science To Data Science (S2DS) en Londres. Actualmente forma parte del equipo de Data Science y SEM de Cyberclick.

    Data Scientist at Cyberclick. PhD in Astrophysics from the University of Barcelona with more than ten years of research experience through data analysis and interpretation. In 2019 he redirected his professional career to the world of Data Science by graduating in Data Science and Big Data from the UB, as well as participating in the Science To Data Science (S2DS) program in London. He is currently part of Cyberclick's Data Science and SEM team.