El análisis predictivo es un proceso donde a través de los datos se logran detectar patrones para poder predecir el comportamiento futuro y realizar estrategias exitosas.
En este artículo conocerás qué es el análisis predictivo, su importancia y sus beneficios.
Dato destacado: En 2024, 5,500 millones de personas utilizaban internet, equivalentes al 68% de la población mundial, mientras 2,600 millones permanecían desconectadas. (Fuente: Unión Internacional de Telecomunicaciones).
También puede interesarte leer: Tecnología 2026: Tendencias que se apagan y las que despegan.
¿Qué es el análisis predictivo?
La profesora Maria del Carmen Jiménez Hernández, experta en Data Science e instructora del programa Data Science for Business del Tecnológico de Monterrey, señaló que el análisis predictivo es un proceso donde el objetivo es analizar los datos de tu empresa o de cualquier organización o industria, aplicando diferentes técnicas de analítica para poder predecir y con base en ello definir las estrategias a seguir.
“Un ejemplo, si yo hago un modelo predictivo para saber a quién le voy a otorgar crédito, que me lo va a pagar con un riesgo bajo o a quién le voy a otorgar crédito, que probablemente no me lo pague, que tendré un riesgo alto, el conocerlo previamente me va a servir para saber la estrategia con la que voy a tratar a ese cliente”, dijo Jiménez Hernández.
Te invitamos a conocer los programas relacionados con Tecnologías Digitales en nuestro sitio.
Dato destacado: Los servicios de tecnologías de la información crecieron al doble del ritmo del resto de la economía y generaron empleo a una velocidad seis veces mayor. (Fuente: Banco Mundial).
También puede interesarte leer: ¿Por qué usar tecnologías emergentes para tener éxito en tu empresa?.
Explora nuestra oferta de formación en Business y fortalece tus competencias.
¿Por qué es importante aplicar el análisis predictivo en las empresas?
La instructora experta en Data Science dijo que la razón por la cual el análisis predictivo es importante es porque éste nos ayuda a anticiparnos al futuro.
“Por ejemplo, en un call center, a un cliente le hago dos o tres preguntas que el modelo de machine learning ya me indicó que debo hacer, como preguntar ¿has pagado tu servicio?, ¿cuántas veces has llamado al call center? Y en ese momento el modelo predictivo me puede decir si la persona que se tiene en la llamada, tiene una probabilidad del 80% de cancelar tu servicio o no”, explicó Maria del Carmen.
El beneficio principal de aplicar este tipo de análisis es conocer el futuro, pues siempre nos va a permitir estar mejor preparados, definiendo nuestras estrategias y anticipando las acciones en la empresa con los clientes y en el mercado.
“Las acciones que debe tomar la empresa tienen un retorno de inversión muy alto, porque si yo de 10 personas logró predecir que seis nos iban a abandonar y lo evito, pues el retorno de inversión es muy alto, no estoy evitando que seis clientes se vayan”, ejemplifico Jiménez Hernández.
De la misma manera, nos brindó diversos ejemplos para comprender más la importancia del análisis predictivo, como “Google, cuando empezamos a escribir un correo y nos termina la frase, ya sabe lo que queremos poner; Netflix, que nos recomienda contenidos, o Uber, que sabe muy bien qué ruta vamos a tomar”, entonces podemos decir que al anticiparse con un buen análisis predictivo, se le puede dar un mejor servicio a nuestros clientes.
Dato destacado: Entre 2020 y 2022, la proporción de empresas de Asia oriental que invirtió en soluciones digitales aumentó del 13% al 54%. (Fuente: Banco Mundial).
Descubre los programas de Inteligencia Artificial del Tecnológico de Monterrey.
¿Cómo realizar el análisis predictivo?
La profesora María del Carmen nos explicó que existen diferentes metodologías para llevar a cabo el análisis predictivo, pero los pasos que menciona para realizar un buen análisis son:
- Definir el objetivo del negocio.
- Entender los datos con los que se cuenta.
- La preparación de datos. Qué datos funcionan y cuáles no.
- Aplicar los modelos de machine learning o los modelos predictivos que están apoyados en estadística, probabilidad y matemáticas, para poder hacer la predicción.
- Evaluar el modelo de machine learning o modelo predictivo.
- La implementación.
Escrito por