La aplicación del análisis predictivo en los negocios

El análisis predictivo es el uso de métodos estadísticos y de aprendizaje automático para hacer estimaciones sobre resultados futuros, y encontrar soluciones a problemas anticipándose a errores y sus consecuencias. Aunque las técnicas de modelado predictivo han sido investigadas durante mucho tiempo, en los últimos años se han vuelto cada vez más comunes con aplicaciones en los negocios, impactando cada faceta de nuestras vidas.

Se están aplicando nuevos métodos para la toma decisiones, sustentados en estos análisis de áreas como la seguridad, prevención de delitos, gestión de infraestructura, ciberseguridad, transporte inteligente, atención médica y bioinformática, detección de fraude, redes sociales y soporte de decisiones para tareas complejas como fusiones y adquisiciones de compañías.

La variedad de técnicas estadísticas, de minería de datos, modelado y aprendizaje automático que usa el analiśis predictivo, analizan hechos actuales e históricos para hacer estimaciones sobre eventos futuros explotando patrones en los datos para identificar riesgos y oportunidades.

Capturan las relaciones entre muchos factores y evalúan el riesgo asociado con un conjunto de condiciones, guiando así la toma de decisiones. Típicamente el resultado del análisis es un puntaje (probabilidad) para cada individuo (cliente, empleado, paciente de atención médica, SKU del producto, vehículo, componente, máquina u otra unidad) para determinar, informar o influir en los procesos y resultados.

En entornos organizacionales, el análisis predictivo ha ganado aceptación en los últimos 10 años a medida que las empresas buscan "competir en análisis". En la era de Big Data, el volumen, la velocidad, la variedad y la veracidad de los datos generados por los sensores, las transacciones, los clics y las tecnologías de comunicación, precipitan la necesidad de que el análisis predictivo se ejecute más rápido (en tiempo real), con mayor precisión y utilizando múltiples fuentes de información de diversa calidad de datos y complejidad.

Además, estamos viendo análisis predictivos aplicados en los niveles de granularidad "micro" y "macro". Por ejemplo, se están desarrollando nuevas formas de análisis predictivo para anticipar el comportamiento humano, la dinámica social, los resultados políticos, las tendencias del mercado financiero y los problemas relacionados con la seguridad a nivel individual, grupal, comunitario, nacional e internacional. Estas diferencias en el alcance de la predicción, junto con las dimensiones de Big Data, presentan una variedad de alternativas.

Ejemplos y aplicaciones del análisis predictivo

El analista moderno diría: "dame suficientes datos y puedo predecir cualquier cosa". La forma en que los modelos predictivos producen valor es simple en concepto: permiten tomar decisiones más correctas, más rápidamente y con menos gastos. Los bancos fueron los primeros en adoptarlos, pero hoy en día, la gama de aplicaciones y organizaciones que utilizan análisis predictivos con éxito se ha multiplicado.

En el marketing y las ventas, los clientes potenciales que ingresan desde el sitio web de una empresa pueden puntuar para determinar la probabilidad de una venta y establecer la prioridad de seguimiento adecuada. Así, las campañas pueden dirigirse a los candidatos con mayor proyección de compra.

En cuanto al manejo de relaciones con el cliente, se puede investigar el comportamiento y sesgo de dichos clientes; por ejemplo, contratos de teléfonos móviles y tarjetas de crédito. Los modelos de desgaste o "abandono" ayudan a las empresas a establecer estrategias para reducir las tasas de abandono y sus consecuencias, a través de comunicaciones y servicios especiales u ofertas.

En torno a la optimización de precios, con suficientes datos, la relación entre demanda y precio puede modelarse para cualquier producto y luego usarse para determinar la mejor estrategia de precios.

En el tema de la salud, los modelos relacionan los síntomas, consecuencias y los tratamientos con los resultados. Por ejemplo, un modelo puede predecir la probabilidad de que un paciente que presenta un cierto conjunto de síntomas en realidad sufra un ataque cardíaco.

En el sector de aseguradoras, el análisis predictivo permite conocer la probabilidad de fraudes. Muchos tipos de fraude tienen patrones predecibles y pueden identificarse con el uso de modelos estadísticos con fines de prevención, de investigación posterior y recuperación. Sobre la recaudación de impuestos, se detectan probables casos de impuestos en deuda debido a errores, sesgos, información falsa y reembolsos inflados.

¿Cómo hacer análisis predictivo?

Si deseas aplicar análisis predictivo en tu organización, te sugerimos seguir las siguientes etapas:

• Recopilación de datos: prepara datos de múltiples fuentes para su análisis. Esto proporciona una vista completa de las interacciones. Usualmente se obtienen muestras suficientes que representen la realidad.
• Análisis de datos: es el proceso de limpieza y modelado de datos con el objetivo de descubrir información útil y llegar a una conclusión. Existe software especializado para cada caso.
• Estadísticas: validan los supuestos, hipótesis y probables; utilizando modelos estadísticos estándar.
• Modelado: brinda la capacidad de crear automáticamente modelos predictivos precisos sobre el futuro.
• Implementación: es la acción de ejecutar las soluciones propuestas por el análisis en el proceso diario de toma de decisiones, para obtener resultados.
• Monitoreo del modelo: se administra y monitorea para revisar el rendimiento del modelo y su proyección, y así garantizar que proporciona los resultados esperados.

Dependiendo de la situación, existe una amplia variedad de modelos que se pueden aplicar mientras se realizan análisis predictivos. Algunos de ellos son:

• Técnicas de regresión: modelo de regresión lineal, de elección discreta, regresión logística, regresión logística multinomial, regresión probit, modelos de series de tiempo,árboles de decisión y clasificación.
• Técnicas de aprendizaje automático: redes neuronales, perceptrón multicapa (MLP), funciones de base radial, máquinas vectoriales, condicional de Bayes y algoritmos k-nearest y de autocorrelación.

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Fuentes:

Edwards, John. CIO. (2019). ¿Qué es el análisis predictivo? Transformar los datos en conocimientos futuros   https://www.cio.com/article/3273114/what-is-predictive-analytics-transforming-data-into-future-insights.html consultado febrero, 2020.

SAS. (s/a). Análisis predictivo. Qué es y por qué importa https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/predictive-analytics.html consultado febrero, 2020.