En la actualidad, los mercados son cada día más competitivos y complejos. Es por ello que las empresas deben utilizar herramientas que ya son imprescindibles para sobrevivir, crecer y evolucionar. Una de ellas es la analítica predictiva. ¿Conoces esta eficaz herramienta y su relación con el big data? Esta ciencia y sus diferentes secciones nos permiten diseñar negocios cada vez más inteligentes y mantener a los clientes contentos con operaciones eficientes. ¿Te gustaría aprenderlo todo sobre ello? Echa un vistazo a nuestro máster en Big Data y Business Intelligence. Sin duda, una formación que te dotará de los conocimientos requeridos en una de las profesiones con mayor perspectiva de futuro.
Índice de contenidos
¿Qué es el big data y cuál es su relevancia?
Por decirlo de un modo abreviado, diríamos que el concepto de big data hace referencia a datos a gran escala o masivos. La forma más sencilla de explicarlo es que se trata de un conjunto de datos complicados, cambiantes y muy numerosos. En consecuencia, resulta difícil extraer de este universo las informaciones valiosas, de calidad y reales, que puedan ser de utilidad para desarrollar un negocio. Sin embargo, existen varias herramientas para poder entender esta gran cantidad de datos. Y una de ellas es la analítica predictiva, útil en muchos procesos.
Tanto el origen de los datos como sus características particulares presentan ciertas dificultades para utilizarlos provechosamente. Este problema tiene relación con lo que se conoce como las cinco uves: variedad, volumen, veracidad, valor y velocidad. Estas circunstancias hacen que la captura de los datos y su procesamiento rebasen la capacidad de las tecnologías que utilizamos habitualmente: estadísticas, bases de datos y paquetes de visualización.
Dificultades para obtener datos de calidad
Con el big data, las fuentes de información se han diversificado notablemente y provienen del exterior de las empresas. Ahora llegan como resultado de campañas de marketing, interacciones en las RRSS, datos estadísticos de empresas especializadas, llamadas, búsquedas en Internet y como producto de actividades experimentales.
Los datos que recibimos pueden estar estructurados, lo cual facilita su procesamiento. Pero también pueden ser semiestructurados, como ocurre con los informes y las hojas de Excel, o no estructurados, como es el caso de los audios y los vídeos. Para poder utilizarlos hacen falta aplicaciones específicas y concretas, lo que te cuesta tiempo y dinero.
Otro inconveniente para obtener datos valiosos es el enorme volumen existente, que puede llegar a los petabytes y los terabytes. La velocidad a la que cambian les da una gran volatilidad, y extraer conclusiones sobre lo que dejó de ser real lleva a decisiones erróneas. Por otra parte, las normas que regulan la calidad de los datos son relativamente recientes y no hay garantías claras.
Cómo puede ayudarte la analítica predictiva
El análisis de datos, data analysis o DA es una ciencia que tiene dos objetivos claros. Estos son: conocer en profundidad un tema concreto y tomar decisiones en base a informaciones exactas y actualizadas. Evaluar tendencias, establecer preferencias y conocer las condiciones que afectan los costes y las ventas ya no son opciones. Son necesidades para las empresas que quieren tener éxito.
Esto no es nada nuevo, pero el conjunto de herramientas y procedimientos propios de la analítica predictiva ha sufrido una evolución y ha crecido de forma considerable. El propósito es poder predecir de forma exacta las conductas relacionadas con hábitos, preferencias y demandas. Para ello se requieren técnicos en análisis con una amplia experiencia en procedimientos estadísticos. Los ingenieros de datos recopilan los de más relevancia; los analistas y los desarrolladores de programas intervienen en la visualización de la data.
Uso empresarial de la analítica predictiva y el big data
Cualquier empresa puede beneficiarse de la analítica predictiva, así como de cualquier otra herramienta de estudio de los datos masivos. Sin embargo, existen áreas donde son vitales: servicios en línea, marketing, banca y seguros son ejemplos.
Conocer la experiencia del usuario
La interacción entre el producto y el usuario es una fuente de información muy importante. El producto puede ser una aplicación, un sitio web o una marca. El análisis predictivo permite perfeccionar la interacción, ofrecer más valor, reducir el abandono y gestionar incidentes de manera proactiva.
Desarrollar productos
En base a lo ya existente, se pueden diseñar servicios y productos nuevos. El análisis de datos te permite anticipar los aspectos más importantes, que son las claves de la futura demanda.
Detectar el fraude
La conformidad y los contextos de seguridad evolucionan constantemente. Los datos masivos facilitan aglutinar información y detectar patrones de fraude.
Ejemplos de uso en diferentes negocios
Prácticamente todas las empresas, servicios y procesos pueden beneficiarse de la información obtenida con la analítica predictiva del big data. A continuación, te explicamos algunos casos.
Servicios sanitarios
Todos los datos relacionados con la salud de los pacientes pueden ser analizados para obtener información clave. Los relacionados con los seguros y planes de salud, en conjunto, son muy valiosos. El objetivo es proporcionar opciones más efectivas para el diagnóstico y el tratamiento, de modo que mejore la asistencia.
Actividades turísticas
Quienes hacen uso de este tipo de servicios suelen ser exigentes. Otra característica es que permanecen un tiempo relativamente breve en instalaciones como casinos, resorts y hoteles. Debido a estas dos peculiaridades de los usuarios, supone un reto medir el grado de satisfacción y gestionar los problemas. Para afrontarlos, la analítica predictiva te ayuda a identificarlos y resolverlos antes de que afecten el servicio.
Call centers
La recopilación de información generada por el histórico de llamadas recibidas es un enorme conjunto de datos. Su análisis es vital para mejorar la interacción con el cliente y aumentar las ventas.
Retail
Los hábitos de compra, los comentarios e interacciones en las páginas de e-commerce y los programas de fidelización proporcionan muchos datos. Los clientes esperan que se comprenda exactamente lo que necesitan, y debes satisfacer sus demandas. Predecir tendencias significa tener la capacidad de crear nuevos productos con este propósito, para aumentar la rentabilidad del negocio.
Usos en marketing
El estudio de los datos te permite evaluar la sensibilidad del consumidor ante la variación de los precios. Puedes también optimizar la distribución para mantener las existencias y ahorrar combustible y tiempo. Las quejas generadas te facilitan identificar los puntos débiles de la cadena de distribución y comercialización para resolverlos.
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La tecnología, mediante los dispositivos GPS, te posibilita entrar en contacto con los clientes. Además, puedes conocer su situación y procedencia, información útil para establecer redes de expansión en zonas con alto potencial de venta directa.
La analítica predictiva es un recurso indispensable en el contexto actual, gracias al que obtendrás incontables ventajas competitivas. Conocer a los clientes, satisfacerlos y mantener con ellos excelentes relaciones comerciales es la meta.
