¿Alguna vez te ha tocado organizar una cena con amigos en tu casa? Sin duda, es una tarea desafiante (siempre está ahí el: “ojalá me haya salido bien”) y requiere de tiempo suficiente, esfuerzo y paciencia. Pues la creación de modelos predictivos se trata de algo muy similar.
Si en la cocina lo primero que necesitamos saber es qué receta vamos a realizar y si le puede gustar a todos los invitados (hasta al más raro de turno o al que tiene todas las alergias posibles), a la hora de crear un modelo predictivo debemos definir qué problema queremos resolver y si es capaz de ayudar a todas las áreas implicadas. En vez de mezclar los diferentes ingredientes con las tácticas culinarias adecuadas y mucha precisión, combinamos datos de distintas fuentes a través de las técnicas analíticas necesarias que darán lugar a un conjunto de algoritmos capaces de predecir el futuro. Y lo último, y lo más importante, será añadir un toque de nuestra propia intuición con la que tendremos, por un lado, una cena perfecta que no solo parecerá deliciosa, si no que será un gran éxito en el paladar y un modelo predictivo top que no solo se verá bien, sino que también funcionará de manera eficiente.
En este artículo, veremos cómo, paso a paso, se construyen los modelos predictivos, y cómo se requiere de una combinación perfecta de técnicas y un poco de intuición para implementarlos de manera exitosa creando casos de uso con mayor impacto. ¡Empezamos!
1. Define cuál es tu proyecto
La analítica predictiva siempre comienza con un problema de negocio que quieres solucionar o con un objetivo que deseas alcanzar. Por ejemplo, imagina que estás experimentando una pérdida constante de clientes que no puedes controlar: tu objetivo será saber cuáles de tus clientes tendrán una alta probabilidad de abandonarte en el futuro para poder corregirlo a tiempo con acciones de retención y fidelización y que esa fuga de consumidores se detenga.
Así, en esta primera fase tienes que plantearte bien y tener muy claro cuál es tu objetivo, para qué quieres ese modelo predictivo, qué decisiones y acciones llevarás a cabo gracias a los insights que obtendrás y, sobre todo, no perder este hilo en ningún momento del proyecto.
2. Recopila los datos necesarios
Con el objetivo bien definido, necesitas determinar qué datos te pueden ayudar a alcanzarlo. Es importante que consideres diversas fuentes para nutrir todo el proceso con información poderosa y relevante, como datos de comportamiento de tus clientes, información financiera, de redes sociales, de equipos, etc. En definitiva, recurrir a tus históricos que puedan ayudar a tu modelo a predecir resultados futuros. Todos estos datos, se pueden obtener a través de técnicas de minería de datos que exploran grandes conjuntos de datos procedentes de sensores, de terceros, atención al cliente, sistemas de transacciones, registros web, redes sociales, etc.
3. Integra, combina y limpia la información que has obtenido
El 80% del tiempo va a tener lugar en esta fase: se trata de la preparación de los datos que has obtenido previamente para que puedan llegar a ser útiles en tu análisis y puedan ser usados para entrenar el modelo.
Asumir que tus datos están listos para utilizarse sin tratarlos, limpiarlos y gestionarlos es uno de los grandes errores que se suelen cometer a la hora de construir modelos predictivos, y provocan que, a posteriori, estos no funcionen de forma adecuada, por eso es de las tareas más importantes.
Necesitarás un sistema que te ayude a depurar y combinar la información para deshacerte de lo que no es valioso para tu proyecto y asegurarte que están en el formato y la forma adecuada para después, poder ser tratados correctamente con las técnicas analíticas pertinentes. Por ejemplo, si tus datos te proporcionan 100 métricas distintas, es muy probable que solo 30 sean estrictamente necesarias y el resto de los datos serán duplicados, nulos o no tengan valor para tu modelo.
4. Construye, entrena y valida tu modelo predictivo
Con tus datos limpios y listos para utilizarse, es momento de preparar el modelo predictivo. Primero necesitas entrenar a tus algoritmos en base a unos resultados conocidos, es decir, tienes que poner a su disposición distintas variables y el resultado real de lo que ocurrió realmente. Así, comienza el proceso iterativo de comparar la predicción del modelo con la salida correcta, ajustando constantemente los valores hasta que el modelo haga predicciones acertadas con estos datos de entrenamiento.
Y te preguntarás, ¿quién realiza todo esto? Cada vez existen herramientas de software más fáciles de usar que permiten que casi cualquiera pueda construir este tipo de modelos analíticos. Pero aún así, seguirás necesitando a algún analista de datos a tu lado que pueda perfeccionar, refinar y supervisar el modelo. Y también sería preciso que alguien de IT te acompañe para ayudarte a implementarlo en la siguiente fase.
5. Es hora de la implementación
Una vez validado, es momento de poner en marcha tu modelo predictivo con los datos adecuados. Para ello, necesitarás saber qué tipo de resultado esperas (el objetivo): un verdadero/falso, un sí/no, una cantidad numérica, etc. La eficiencia del modelo dependerá del objetivo que busques y de la cantidad y calidad de datos que tengas.
Con esto, ya tendrías unos resultados analíticos listos para implementarse en las áreas pertinentes. De esta manera, podrás tomar decisiones automatizadas en base a los hallazgos obtenidos.
6. ¡Nunca te olvides de supervisarlo y actualizarlo!
Otro de los grandes errores que cometen las empresas en la analítica predictiva es no vigilar el mantenimiento de los modelos. Piensan que como ya ha funcionado bien para un problema, podrán seguir utilizándolo para siempre.
¡No caigas en su error!
Los modelos deben tener un seguimiento con el que monitorizar su rendimiento de manera continua para detectar y corregir cualquier problema a tiempo. Es necesario supervisarlos, actualizarlos y optimizarlos constantemente.
Y te preguntarás, ¿esto por qué? Pues porque las características, el mercado y la situación de tu empresa van a ir cambiando, así que los modelos también tendrán que hacerlo, no son estáticos. Si las preferencias del mercado evolucionan a diferencia de tus datos históricos, este te guiará por un mal camino, es decir, su rendimiento decaerá. Debes tener un equipo experimentado que se plantee: “¿Cómo vamos a ir añadiendo los datos al modelo a lo largo del tiempo?”.
En definitiva, la creación de modelos predictivos es un proceso complejo, pero realmente merece la pena ya que pueden solucionar problemas que están fuera de nuestro alcance. Lo más importante es que tengas una comprensión del problema de negocio que necesitas resolver, cuáles son tus objetivos y qué datos tienes disponibles para garantizar que el modelo sea preciso y confiable. Si todo esto lo tienes claro y va seguido de una correcta preparación de los datos, un buen entrenamiento del modelo y una implementación adecuada, tu modelo predictivo será todo un éxito y podrá proporcionarte un valor significativo en tu empresa al automatizar decisiones y mejorar la eficiencia de tus operaciones.
Y, sobre todo, no puedes olvidarte de que los modelos predictivos requieren el trabajo de un equipo multidisciplinar. Necesitas contar con personas que entiendan de verdad el problema de negocio, expertos en la preparación de datos para el análisis, profesionales capacitados para construir y mejorar los modelos, personal de IT para garantizar la infraestructura adecuada y un sponsor ejecutivo que ayude a consolidar toda la estrategia en torno a los datos.