“Solo comprendes algo cuando eres capaz de explicárselo a tu abuela”. Eso afirmaba Albert Einstein. Y algo parecido decía el abogado de la película “Filadelfia” cuando iba a interrogar a un testigo: “explíquemelo como si tuviese 10 años”.
Y es que, ¿cómo le explicarías algo tan complejo como es el análisis predictivo a tu abuela? ¿cómo se supone que le vas a hacer entender cómo funciona esta disciplina que trabaja con modelos algorítmicos tan complicados que consiguen predecir el futuro a través de los datos?
Ese es el objetivo de este artículo. Desgranaremos este concepto hasta tal punto, que todas las abuelas del mundo conseguirían entender qué es la analítica predictiva en tan solo dos minutos.
Concepto: Análisis
Las abuelas están familiarizas con las analíticas del médico, que es un examen de nuestra sangre para saber cómo estamos y darnos un diagnóstico.
En las analíticas de las empresas ocurre lo mismo. Solo que en vez de analizar nuestras células sanguíneas, analizan datos e información.
Concepto: Datos
Pero esos datos e información ¿de qué son? ¿son las noticias de Ana Rosa con el último salseo o el “parte” donde dirán si va a llover mañana o no?
Si nos referimos a datos externos, podría ser... Pero pongamos a nuestra abuela un ejemplo con ella misma primero, como los datos que suelen rodear su día a día: números de teléfono de toda la familia y amigos, facturas, cuaderno de recetas o la cartilla del banco con sus datos.
¿Y si trasladamos esto al mundo empresarial?
Si los datos de nuestra abuela los multiplicáramos por miles o millones de datos y personas, podría hacerse una idea de la inmensa cantidad de datos e información que manejan las empresas.
Datos de sus clientes, de sus transacciones bancarias, de sus ventas, ingresos, pérdidas, precios, rentabilidad, inventario, canales de distribución, contrataciones, presupuestos y un larguísimo etcétera con el que no acabaríamos nunca. A estos datos internos habría que sumarle los datos externos (las noticias de Ana Rosa, el tiempo y eventos externos a nuestra abuela): aquellos que han sido generados y proporcionados desde fuera de la empresa, como tendencias económicas, regulaciones gubernamentales o la meteorología. En definitiva, estamos hablando de un volumen de datos enorme, muy complejo y que está en constante cambio y crecimiento de manera diaria.
Si cogemos todos esos datos y los ordenamos, examinamos y combinamos entre ellos correctamente, veremos que encierran información muy poderosa dentro de ellos.
Partido de Champions en el Bernabéu y los hoteles
Imagina que tienes un hotel en Madrid al lado del Bernabéu y hay un partido de Champions en tres días. Conocer esta información es muy útil para ti ya que seguramente tus habitaciones se van a llenar con más facilidad por lo que puedes aumentar los precios y así incrementar tus beneficios, siempre teniendo en cuenta lo que están haciendo tus competidores para que no sea algo disparatado.
Conocer toda esta información se llama analizar y tener en cuenta tus datos y es lo que están haciendo todas las empresas que quieren tomar mejores decisiones y diferenciarse de la competencia.
Día a día van surgiendo aplicaciones informáticas y herramientas muy poderosas que son capaces de cruzar datos y más datos de diversas fuentes y canales de información, internas y externas, con los que conocer mejor a los clientes y entender mejor sus interacciones y necesidades específicas, generando así un mayor valor para ellos. Porque si una empresa conoce bien a su cliente, podrá proporcionarle un mejor servicio, de manera personalizada y adecuándose a sus gustos y preferencias.
Predecir sin bola de cristal
Y ahora vayamos a la segunda parte de la palabra: predictiva
¿A qué suena? A una predicción, ¿no? Lo que significa adivinar lo que va a ocurrir en el futuro. Pues gracias al análisis de datos, se pueden generar pronósticos de resultados futuros, anticipar las tendencias o predecir el comportamiento futuro de los clientes, los productos y los mercados.
Seguro que tu abuela se imaginará una bola mágica, las cartas del tarot o personas con poderes sobrenaturales que adivinan (o intentan adivinar) lo que va a pasar. Sin embargo, el análisis predictivo no tiene nada que ver con todas estas prácticas esotéricas. Esas herramientas informáticas tan poderosas de las que hemos hablado antes funcionan gracias a algoritmos inteligentes. Y, ¿qué son los algoritmos? Se trata de una serie de reglas o instrucciones sencillas que, siguiendo unos pasos bien definidos llegan a una solución. Funcionan exactamente como una receta de cocina de que te explica paso a paso cómo crear una comida con una cantidad concreta de ingredientes.
Los ordenadores trabajan igual: cogen una cantidad de datos y a través de un conjunto de instrucciones y operaciones secuenciales (es decir, que van una después de la otra), permiten solucionar problemas y ejecutar acciones o programas.
La analítica predictiva funciona gracias a estos algoritmos inteligentes que entre toda esa gran cantidad de datos a los que las empresas están sometidas, consiguen encontrar patrones ocultos que permiten hacer predicciones de lo que va a suceder. Este tipo de análisis responde a la pregunta: ¿qué es lo más probable que suceda en el futuro según las tendencias históricas? Es muy útil ya que permite a las organizaciones estimar con precisión cuál es el próximo evento que es probable que ocurra en una determinada situación.
Por ejemplo, imagina que tienes una empresa y quieres saber qué clientes van a abandonar tu servicio. La analítica predictiva funciona revisando los datos históricos sobre quién se ha marchado en el pasado y entrena a un algoritmo para determinar qué clientes tienen más probabilidades de abandonarte en función de esos datos.
Algunos casos de uso de la analítica predictiva
Cualquier industria puede utilizar la analítica predictiva para reducir sus riesgos, optimizar operaciones e incrementar sus ingresos, algunas de sus aplicaciones son:
Sector seguros:
Todas las aseguradoras están expuestas a riesgos de fraude, ya sean reclamaciones falsas, facturaciones falsas, procedimientos innecesarios, incidentes escenificados, etc. Las empresas de seguros utilizan modelos predictivos de detección de fraude basados en casos anteriores de actividades fraudulentas. Utilizan técnicas que identifican el fraude mediante el análisis de los vínculos entre actividades sospechosas y reconocer esquemas de fraude que no se notaron antes. Así, pueden adelantarse a los defraudadores, reducir las pérdidas y mejorar su eficiencia y valor.
Sector retail:
Los modelos predictivos pueden ayudar a un supermercado a establecer los mejores precios de forma dinámica mientras monitorizan a su competencia en tiempo real y pronostican tendencias de precios y de la demanda y así, optimizar su estrategia al máximo.
Sector turístico:
Para las empresas turísticas las cancelaciones de reservas son una de las razones por la que más ingresos pierden. Si pudiesen saber con antelación si una reserva se va a cancelar, podrían ahorrarse ese mal rato y mejorar su gestión enormemente. La analítica predictiva les va a permitir conocer esta información con la que un hotel, por ejemplo, puede ponerse en contacto con el cliente que el modelo ha predicho que cancelará para tratar de convencerle, hacerle sentir especial y mantener su reserva.
En definitiva, la analítica predictiva es una herramienta muy útil para las empresas con la que son capaces de detectar riesgos y oportunidades, predecir comportamientos, expectativas y necesidades futuras de los usuarios, detectar tendencias, conocer mejor los clientes y anticiparse a la demanda con mayor precisión para ofrecer el mejor servicio y experiencia posible. Con esta información tan valiosa las empresas pueden tomar mejores decisiones y ejecutar acciones más efectivas que les ayuden a diferenciarse, obtener ventajas competitivas y aumentar sus ganancias.
¿Te atreves a explicarle ahora a tu abuela, tus padres o tu hijo pequeño lo que es la analítica predictiva?