Analítica Prescriptiva vs. Analítica Predictiva: Guía Completa
Muchas empresas están adoptando el auge del big data, y estudios muestran que algunas organizaciones planean duplicar las inversiones en almacenamiento de datos, minería de datos e infraestructura año tras año. Sin embargo, la información derivada de dichos datos solo es una herramienta empresarial poderosa si se combina con perspectivas accionables y progresivas. Aquí es donde entran las analíticas predictivas y prescriptivas.
Juntos, ambos métodos de análisis son un elemento fundamental en el marketing predictivo B2B y, cuando se aplican correctamente, pueden respaldar un crecimiento óptimo del negocio. En este artículo, analizaremos las diferencias entre analítica prescriptiva y predictiva, los beneficios y desafíos de ambas, y cómo pueden informar las decisiones de tu empresa y apoyar estrategias basadas en datos.
¿Qué es la analítica predictiva?
La analítica predictiva se refiere a las estadísticas y técnicas de modelado que utilizan conjuntos de datos actuales e históricos para hacer previsiones —o «predicciones»— sobre tendencias empresariales futuras, resultados de negocio y rendimiento de marketing. Esto puede incluir predicciones a corto plazo, como necesidades de personal, o tendencias a largo plazo que muestran el flujo de caja o los ingresos del negocio.
Want more from The CMO?
Sign up for a free membership to complete reading this article:
Have an account? Log In
Mediante el uso de aprendizaje automático, algoritmos e inteligencia artificial, la analítica predictiva puede proporcionar a los líderes empresariales información crucial que ayuda a definir el riesgo o el potencial de ganancia en numerosos escenarios. Por ejemplo, la analítica predictiva puede ayudar a un minorista a entender tendencias sobre cuándo se produjeron anteriormente sus mayores volúmenes de ventas, para que así puedan desarrollar previsiones de ventas e informar la toma de decisiones en factores como personal e inventario.
¿Qué es la analítica prescriptiva?
A menudo considerada el futuro de la analítica de datos empresariales, la analítica prescriptiva va más allá de los datos predictivos mediante el uso de inteligencia artificial, algoritmos matemáticos complejos y aprendizaje automático. En lugar de simplemente predecir opciones, busca eliminar el enfoque basado en la intuición y, en cambio, recomendar estrategias futuras óptimas para alcanzar los objetivos de la organización y describir los posibles resultados de cada acción.
La analítica prescriptiva funciona teniendo en cuenta todas las variables y factores que afectan las operaciones empresariales. A medida que se dispone de conjuntos de datos más amplios, la analítica prescriptiva puede actualizar constantemente los modelos y estrategias para abordar muchos aspectos organizativos, incluyendo la gestión de riesgos y la optimización empresarial.
Analítica prescriptiva vs. analítica predictiva
Con el rápido avance de la tecnología y la inteligencia artificial y mercados cada vez más competitivos, los estudios sugieren que el mercado de la analítica predictiva alcanzará los $23.4 mil millones para 2030. Tanto la analítica prescriptiva como la predictiva son herramientas empresariales importantes, y aunque sus funciones a veces se superponen, tienen ciertas diferencias y propósitos clave.
La analítica predictiva y la prescriptiva tienen como objetivo proporcionar perspectivas que informen las estrategias de tu negocio. Mientras que la predictiva anticipa posibles resultados futuros basándose en datos históricos, la prescriptiva utiliza los datos para desarrollar acciones concretas según diversos resultados posibles. En términos simples, la analítica predictiva considera lo que podría suceder en el futuro, y la prescriptiva determina lo que tu empresa debería hacer después.
La analítica predictiva extrae información de datos estructurados y variables, como datos de clientes o transacciones, para definir el valor de una variable desconocida. En comparación, la analítica prescriptiva está menos limitada por restricciones de datos y considera una variedad de conjuntos de datos, entradas y otras variables y cómo interactúan entre sí. Como resultado, la analítica prescriptiva puede desarrollar modelos con compensaciones cuantificadas que buscan optimizar el rendimiento empresarial.
En muchos casos, la analítica predictiva por sí sola no es suficiente para mantener la competitividad de tu empresa. Sin embargo, cuando se combina con la analítica prescriptiva, estas herramientas pueden complementarse mutuamente y proporcionar los próximos pasos óptimos para tu negocio. Por ejemplo, una organización que utilice ambas herramientas puede emplear la analítica predictiva para desarrollar previsiones de ingresos para el año siguiente. Después, implementando la analítica prescriptiva, la organización puede modelar varios enfoques para optimizar las estrategias de crecimiento de los ingresos.
Casos de uso de la analítica prescriptiva y predictiva
Casi cualquier empresa puede beneficiarse de implementar la analítica predictiva y prescriptiva. Considera los siguientes ejemplos:
- Necesidades de personal: Determina la cobertura y las necesidades de contratación según diversos factores como temporadas, hora del día y otros detalles para optimizar la eficiencia y la experiencia del cliente.
- Marketing dirigido: Al aprovechar los datos de comportamiento de consumo pasados, puedes predecir tendencias de los consumidores y planificar campañas de marketing en consecuencia.
- Modelos financieros: Utilizando datos históricos y análisis de datos, puedes prever factores financieros como ventas, gastos y flujo de caja para tomar decisiones basadas en datos.
- Reducción de fallos en equipos: Puedes usar algoritmos e inteligencia artificial para predecir o prevenir fallos tecnológicos, mitigando problemas y ahorrando costos.
- Estrategia de contenido y éxito: Averigua si tu contenido de marketing está cumpliendo su función. ¿Está costando más de lo que obtienes de él? ¿Los clientes interactúan positivamente con tu contenido? Por ejemplo, un blog corporativo o varias cuentas de redes sociales pueden ser un gran gasto si no están generando clientes potenciales.
Otros Tipos de Analítica para Negocios
La analítica predictiva y prescriptiva no son las únicas herramientas para interpretar datos empresariales. Cuando se combinan con herramientas como la analítica descriptiva y la analítica de diagnóstico, estos métodos te ayudan a obtener una visión integral de tu empresa, los futuros escenarios y las estrategias.
Analítica Descriptiva
En términos sencillos, la analítica descriptiva responde la pregunta: “¿Qué pasó?”
Al reunir e interpretar datos históricos, la analítica descriptiva desarrolla perspectivas accesibles que describen, muestran y resumen puntos de datos sobre diversos aspectos de tu negocio. Por sí sola, la analítica descriptiva puede describir conjuntos de datos como datos de clientes o usuarios, crecimiento de ingresos y cambios de precios.
Cuando se utiliza en conjunto con otras herramientas de análisis de datos, la analítica descriptiva puede ayudarte a reconocer diferentes fortalezas y oportunidades en tu empresa e informar estrategias empresariales posteriores.
Analítica de Diagnóstico
En lugar de analizar y describir qué ocurrió, la analítica de diagnóstico considera por qué sucedieron ciertos cambios o eventos. A menudo implementada como el siguiente paso lógico tras la analítica descriptiva, el análisis de diagnóstico utiliza datos históricos para sugerir o identificar relaciones causales y correlacionales entre variables.
La analítica de diagnóstico puede ayudarte a comprender aspectos de tu empresa como:
- Comportamiento de clientes o usuarios
- Problemas tecnológicos
- Satisfacción de empleados
- Cultura organizacional
- Eficacia de la estrategia de marca y marketing
Consejos para usar la analítica para informar decisiones empresariales
La analítica predictiva, prescriptiva y otros tipos de análisis de datos son herramientas poderosas para definir estrategias empresariales y determinar el mejor camino para tu negocio. A continuación, algunos consejos para ayudarte a sacar el máximo provecho de la analítica empresarial.
1. Comienza con analítica de datos simple
Puedes implementar innumerables conjuntos y reglas de datos, pero demasiados datos pueden ser abrumadores y distraer de los hallazgos importantes. Para mantener tus datos enfocados y pertinentes, comienza por lo sencillo. Una vez que hayas establecido aquellos que funcionan para tu negocio, considera agregar análisis de datos más complejos que puedan refinar y mejorar tus estrategias.
2. Crea conjuntos de datos ricos
Ya que la analítica predictiva a menudo sirve como base para la analítica prescriptiva y los modelos o estrategias de negocio, es importante que capture todos los datos relevantes. Al ampliar tus datos de analítica predictiva y considerar factores relevantes variables, por ejemplo, la edad de los usuarios de videojuegos, la demografía de ubicación o la disponibilidad de la cadena de suministro, puedes obtener perspectivas más ricas y mejores resultados de las sugerencias de la analítica prescriptiva.
3. Mantén los sistemas actualizados
Ya sea que estés utilizando herramientas de análisis prescriptivo, predictivo u otros, es importante recordar que tus gráficos y tablas solo son tan efectivos como la precisión de los datos que contienen. En otras palabras, asegúrate de que tu analítica predictiva y prescriptiva esté respaldada por datos bien obtenidos y actualizados para garantizar la validez de tus resultados. Optimiza tu información e ideas manteniendo continuamente la higiene de los datos de tu empresa y actualizando sus herramientas algorítmicas y de inteligencia artificial empresarial.
Por qué tu empresa necesita ambas
Si quieres llevar los modelos y estrategias de tu negocio al siguiente nivel, considera aprovechar tanto la analítica predictiva como la prescriptiva. Al desarrollar predicciones realistas de los resultados y planes de acción útiles y cuantificables para lo que tu empresa debe hacer a continuación, puedes optimizar las operaciones y el crecimiento de tu negocio.
¿Listo para aprender más sobre cómo maximizar tus estrategias empresariales? Consulta nuestros análisis de los 10 mejores softwares de análisis de marketing y los 10 mejores softwares de análisis de redes sociales. No olvides compartir tus artículos favoritos con tus compañeros y colegas, y asegúrate de suscribirte a nuestro boletín para recibir actualizaciones sobre tendencias y herramientas empresariales emergentes.
