¿Te ha pasado que piensas en ciertos artículos y días después te salen publicaciones relacionados a estos productos y en ocasiones hasta con descuento?
Si bien, este tipo de acciones nos orillan a pensar que espían a través de nuestros dispositivos móviles, la verdad es que tiene más relación con la analítica predictiva y análisis estadístico que realizan las PYMEs para ofrecernos sus productos o servicios.
En el siguiente blog, abordaremos el concepto del análisis predictivo y sus funciones para destacar su importancia en las organizaciones que buscan ser más competitivas y rentables sobre sus principales competidores.
¿Qué es la analítica predictiva y por qué es clave para las PYMEs?
El análisis predictivo es un proceso de analizar todos los datos de la empresa o industria, aplicando diferentes técnicas de analítica para poder predecir y con base en ello, poder definir las estrategias a seguir.
La importancia de este análisis dentro de cualquier organización o industria es simple: ayuda a anticipar el futuro.
El beneficio principal de aplicar este tipo de análisis es estar preparados para definir las estrategias y anticipar las acciones de la empresa con los clientes y cambios en el mercado.
Existen varios tipos de modelos predictivos que pueden adaptarse a las necesidades específicas de cada negocio.
Cómo funciona la analítica predictiva en los negocios
El análisis predictivo está en gran parte basado en técnicas de machine learning avanzadas. Los científicos de datos usan el aprendizaje automático y algoritmos complejos para analizar diversas variables y crear modelos predictivos capaces de pronosticar comportamientos probables a partir de big data.
Además, se emplean modelos de clasificación para categorizar la información, y técnicas de minería de datos permiten identificar patrones relevantes en grandes volúmenes de información.
Al igual que con muchas aplicaciones de machine learning, el análisis predictivo es una actividad dinámica que usa constantemente nuevos datos para actualizar predicciones. Esto significa que la técnica usa la canalización de herramientas de machine learning clásica para limpiar los datos, entrenar modelos, desplegar, comentar, volver a entrenar y volver a desplegar, además de una capacidad de ingerir datos casi en tiempo real.
Ejemplos prácticos de analítica predictiva en PYMEs
A continuación, expondremos algunos ejemplos de cómo se puede implementar la analítica predictiva en distintas situaciones que pueden ocurrir en la organización y cómo aprovechar al máximo estos análisis estadísticos.
Predicción de demanda y optimización de inventario
Una tienda minorista tiene un problema constante, tiene pérdidas de productos perecederos al no venderlos y falta de stock en productos populares en ciertos periodos (cervezas, helados y hielos en temporadas de calor)
Aquí, la analítica predictiva realizará sus funciones al ejecutar análisis estadísticos para mejorar la predicción de demanda y optimizar los niveles de inventario.
Las soluciones del análisis predictivo serán recolectar datos históricos de ventas, tendencias estacionales y factores externos como el clima, eventos y festividades locales. Aplicar modelos de Machine Listening para prever la demanda con base en patrones previos. Por último, optimizar el inventario con el uso de herramientas de análisis predictivo para ajustar los niveles del stock en tiempo real.
Es fundamental definir el tipo de un conjunto de datos que se utilizará para alimentar estos análisis, lo que garantiza mayor precisión en las predicciones.
Algunas de estas herramientas pueden ser:
- Google BigQuery
- Python (Scikit-Learn, TensorFlow)
- SAP Integrated Business Planning (IBP)
La correcta ejecución de este análisis, favorece la reducción del 20% en productos desperdiciados, incrementa el 15% de disponibilidad de productos populares y reduce el 10% en costos operativos evitando la reposición del stock.
Análisis de clientes y segmentación inteligente
Una tienda de ropa busca personalizar sus campañas de venta ya que las que comparten por correo registran bajas tasas de conversión.
Además de utilizar la analítica predictiva es importante conocer otras herramientas que potencialicen las estrategias, como el Big Data. Para ejecutar una buena campaña es necesario recolectar y analizar datos de navegación web, historial de compras e interacciones con las redes sociales de la tienda para conocer resultados anteriores.
Aplicar Machine Learning para agrupar clientes en segmentos con intereses y comportamientos similares y así, personalizar campañas en tiempo real de acuerdo a las preferencias y hábitos de compra.
A través de una segmentación de grupos como: fashionistas (compran tendencias rápidamente), cazadores de ofertas (esperan descuentos para comprar) y compradores ocasionales (compran solo en fechas especiales), se puede realizar la personalización de la campaña.
A los fashionistas, se les enviaron alertas de “nueva colección” con preventa exclusiva. A los cazadores de ofertas, notificaciones de descuentos y a compradores ocasionales, recordatorios en fechas clave con incentivos de fidelización.
Esto podría representar el 30% más de ingresos vs campañas anteriores.
¿Cómo empezar la implementación de analítica predictiva en tu empresa?
La analítica predictiva ya no es una ventaja exclusiva de grandes corporaciones; hoy, cualquier empresa que quiera optimizar su operación y mejorar la toma de decisiones puede aprovechar el poder del análisis de datos.Si deseas implementarla en tu empresa, sigue estos pasos clave:
- Define tu objetivo
- Recolecta y organiza datos
- Utiliza herramientas de análisis
- Invierte en la capacitación de tu equipo
Si realmente quieres llevar a tu empresa al siguiente nivel, invertir en formación especializada es clave. Un diplomado en Data Science y Analítica de Datos puede ser el impulso que necesitas para convertir datos en decisiones estratégicas y resultados tangibles. Con el programa de Posgrados y Educación Continua del Tecnológico de Monterrey, encontrarás programas diseñados para enseñarte desde fundamentos hasta aplicaciones avanzadas, permitiéndote desarrollar modelos predictivos aplicables a cualquier industria.
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