Análisis prescriptivo frente a predictivo: una guía completa
Muchas empresas están adoptando el auge de los macrodatos, y hay estudios que muestran que algunas organizaciones planean duplicar año tras año las inversiones en almacenamiento de datos, minería de datos e infraestructura. Sin embargo, la información procedente de dichos datos solo es una herramienta empresarial poderosa si se combina con conocimientos prácticos y progresivos. Aquí entran en juego el análisis predictivo y el prescriptivo.
En conjunto, ambos métodos de análisis son un elemento fundamental del marketing predictivo B2B y, cuando se aplican correctamente, pueden respaldar un crecimiento empresarial óptimo. En este artículo, analizaremos las diferencias entre el análisis prescriptivo y el predictivo, los beneficios y desafíos de ambos, y cómo pueden orientar las decisiones de su empresa y respaldar estrategias basadas en datos.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo hace referencia a técnicas estadísticas y de modelización que utilizan conjuntos de datos actuales e históricos para realizar pronósticos —o «predicciones»— sobre tendencias empresariales futuras, resultados comerciales y rendimiento del marketing. Esto puede incluir predicciones a corto plazo, como las necesidades de personal, o tendencias a largo plazo que muestran el flujo de caja o los ingresos de una empresa.
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Mediante el aprendizaje automático, los algoritmos y la inteligencia artificial, el análisis predictivo puede proporcionar a los líderes empresariales información fundamental que ayuda a evaluar los riesgos o el potencial de beneficio en numerosos escenarios. Por ejemplo, el análisis predictivo puede ayudar a un minorista a comprender las tendencias relacionadas con los momentos en los que se produjeron anteriormente sus ventas de mayor volumen, para que pueda elaborar pronósticos de ventas y orientar la toma de decisiones sobre factores como el personal y el inventario.
¿Qué es el análisis prescriptivo?
A menudo considerado el futuro del análisis de datos empresariales, el análisis prescriptivo va más allá de los datos predictivos mediante el uso de inteligencia artificial, algoritmos matemáticos complejos y aprendizaje automático. En lugar de limitarse a predecir opciones, busca eliminar el enfoque basado en la intuición y, en su lugar, recomendar estrategias futuras óptimas para alcanzar los objetivos de la organización y describir los posibles resultados de cada acción.
El análisis prescriptivo funciona teniendo en cuenta todas las variables y factores que afectan a las operaciones empresariales. A medida que se dispone de conjuntos de datos más amplios, el análisis prescriptivo puede actualizar constantemente los modelos y las estrategias para abordar muchos aspectos de la organización, incluida la gestión de riesgos y la optimización empresarial.
Análisis prescriptivo frente a análisis predictivo
Con los rápidos avances tecnológicos y de la inteligencia artificial, así como unos mercados cada vez más competitivos, los estudios sugieren que el mercado del análisis predictivo alcanzará los $23.4 billion en 2030. Tanto el análisis prescriptivo como el predictivo son herramientas importantes para los datos empresariales y, aunque sus funciones a veces se solapan, mantienen ciertas diferencias y finalidades clave.
Tanto el análisis predictivo como el prescriptivo tienen como objetivo proporcionar información que oriente sus estrategias empresariales. Mientras que el análisis predictivo pronostica posibles resultados futuros basándose en datos históricos, el análisis prescriptivo utiliza los datos para desarrollar acciones específicas a partir de diversos resultados posibles. En los términos más sencillos, el análisis predictivo considera lo que podría suceder en el futuro, y el análisis prescriptivo considera qué debería hacer su empresa a continuación.
El análisis predictivo extrae conocimientos de datos y variables estructurados, como los datos de clientes o transacciones, para definir el valor de una variable desconocida. En comparación, el análisis prescriptivo está menos limitado por las restricciones de los datos y considera diversos conjuntos de datos, entradas y otras variables, así como la forma en que interactúan entre sí. Como resultado, el análisis prescriptivo puede desarrollar modelos con compensaciones cuantificadas cuyo objetivo es optimizar el rendimiento empresarial.
En muchos casos, el análisis predictivo no es suficiente para mantener la competitividad de su empresa. Sin embargo, cuando se combina con el análisis prescriptivo, estas herramientas pueden orientarse mutuamente y proporcionar los siguientes pasos óptimos para su empresa. Por ejemplo, una organización que utilice ambas herramientas puede emplear el análisis predictivo para elaborar pronósticos de ingresos para el año siguiente. Después, mediante la implementación del análisis prescriptivo, la organización puede modelar varios enfoques para optimizar las estrategias de crecimiento de los ingresos.
Casos de uso del análisis prescriptivo y predictivo
Casi cualquier empresa puede beneficiarse de la implementación del análisis predictivo y prescriptivo. Considere los siguientes ejemplos:
- Necesidades de personal: Determina la cobertura y las necesidades de contratación en función de diversos factores, como las temporadas, la hora del día y otros detalles, para optimizar la eficiencia y la experiencia del cliente.
- Marketing dirigido: Al aprovechar los datos sobre el comportamiento pasado de los consumidores, puedes pronosticar las tendencias de los consumidores y planificar las campañas de marketing en consecuencia.
- Modelos financieros: Mediante el uso de datos históricos y análisis de datos, puedes pronosticar factores financieros como las ventas, los gastos y el flujo de caja para tomar decisiones basadas en datos.
- Reducción de las averías de los equipos: Puedes utilizar algoritmos e inteligencia artificial para predecir o prevenir fallos tecnológicos, mitigando los problemas y ahorrando costes.
- Contenido: estrategia y éxito: Averigua si tu contenido de marketing está cumpliendo su función. ¿Te está costando más de lo que obtienes de él? ¿Los clientes interactúan con él de forma positiva? Algo como un blog corporativo o varias cuentas de redes sociales puede suponer un gran gasto si no genera clientes potenciales, por ejemplo.
Otros tipos de análisis para empresas
El análisis predictivo y prescriptivo no son las únicas herramientas para interpretar los datos empresariales. Cuando se combinan con herramientas como el análisis descriptivo y el análisis de diagnóstico, estos métodos te ayudan a obtener una visión integral de tu empresa y de los escenarios y estrategias futuros.
Análisis descriptivo
En términos sencillos, el análisis descriptivo responde a la pregunta: “¿Qué ocurrió?”
Al agregar e interpretar datos históricos, el análisis descriptivo desarrolla información útil y accesible que describe, muestra y resume puntos de datos sobre diversos aspectos de tu empresa. Por sí solo, el análisis descriptivo puede describir conjuntos de datos como los datos de usuarios o clientes, el crecimiento de los ingresos y los cambios de precios.
Cuando se utiliza junto con otras herramientas de análisis de datos, el análisis descriptivo puede ayudarte a reconocer diversas fortalezas y oportunidades de tu empresa, así como a fundamentar las estrategias empresariales posteriores.
Análisis de diagnóstico
En lugar de analizar y describir lo que ocurrió, el análisis de diagnóstico considera por qué se produjeron determinados cambios o acontecimientos. A menudo implementado como el siguiente paso lógico después del análisis descriptivo, el análisis de diagnóstico utiliza datos históricos para sugerir o identificar relaciones causales y correlacionales entre variables.
El análisis de diagnóstico puede ayudarte a comprender aspectos de tu empresa como:
- El comportamiento de los clientes o usuarios
- Los problemas tecnológicos
- La satisfacción de los empleados
- La cultura organizativa
- La eficacia de la estrategia de marca y marketing
Consejos para utilizar el análisis con el fin de fundamentar las decisiones empresariales
El análisis predictivo, prescriptivo y otros tipos de análisis de datos son herramientas potentes para fundamentar las estrategias empresariales y determinar el mejor curso de acción para tu empresa. A continuación, encontrarás algunos consejos que te ayudarán a sacar el máximo partido del análisis empresarial.
1. Comienza con un análisis de datos sencillo
Puedes implementar innumerables conjuntos de datos y reglas, pero un exceso de datos puede resultar abrumador y distraerte de la información relevante. Para mantener tus datos centrados y pertinentes, empieza poco a poco con un análisis sencillo. Una vez que hayas establecido los análisis que funcionan para tu empresa, puedes plantearte añadir análisis de datos más complejos que permitan perfeccionar y mejorar tus estrategias.
2. Crea conjuntos de datos completos
Dado que el análisis predictivo suele servir como base para el análisis prescriptivo y los modelos o estrategias empresariales, es importante que capture todos los datos pertinentes. Al ampliar los datos de tu análisis predictivo y tener en cuenta factores variables relevantes, como la edad o la ubicación geográfica de los usuarios de videojuegos o la disponibilidad de la cadena de suministro, puedes obtener información más completa y mejores resultados de las sugerencias de tu análisis prescriptivo.
3. Mantén los sistemas actualizados
Tanto si utilizas herramientas de análisis prescriptivo, predictivo o de otro tipo, es importante recordar que tus gráficos y diagramas solo son tan eficaces como los datos que reciben. En otras palabras, asegúrate de que tus análisis predictivos y prescriptivos estén respaldados por datos obtenidos y mantenidos con precisión para conservar la validez de los resultados de tus análisis. Optimiza tu información y tus conocimientos 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 ambos
Si quieres llevar tus modelos y estrategias empresariales al siguiente nivel, considera aprovechar tanto el análisis predictivo como el prescriptivo. Al desarrollar predicciones realistas de resultados y planes de acción cuantificables sobre lo que tu empresa debe hacer a continuación, puedes optimizar las operaciones y el crecimiento de tu empresa.
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