7 ejemplos de análisis predictivo para inspirar tu próximo paso
Puede que los seres humanos nunca sean capaces de predecir el futuro, pero las máquinas podrían lograrlo. La analítica predictiva está ayudando a muchas empresas a resolver los problemas del mañana al identificarlos hoy y ofrecer información útil para la toma de decisiones.
Esta guía analiza qué son la analítica predictiva y la ciencia de datos, y cómo puedes aprovecharlas para aventajar a tus competidores mediante una mejor inteligencia empresarial y unas capacidades de toma de decisiones basadas en macrodatos. También explicaré siete ejemplos reales del uso de la analítica predictiva para inspirar tu próximo paso.
¿Qué es la analítica predictiva?
Al recopilar datos para descubrir información útil para la toma de decisiones, las empresas pueden utilizar cuatro tipos de analítica. La analítica predictiva se centra en lo que probablemente ocurrirá en un futuro próximo para que tu empresa pueda prepararse y responder en consecuencia. Uno de los principales impulsores de la analítica predictiva en la actualidad es la aparición del aprendizaje automático y la tecnología de automatización. Esto se está convirtiendo en la base de las mejores herramientas de analítica de marketing.
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El aprendizaje automático utiliza lo ocurrido en el pasado para encontrar conexiones en los comportamientos y las decisiones de las personas, predecir lo que harán en el futuro mediante la creación de modelos predictivos y estudiar conjuntos de datos en tiempo real.
En este artículo, analizaré siete ejemplos de analítica predictiva y cómo ayudaron a las empresas a transformar por completo su ámbito de actividad. Cuando se utiliza correctamente, la analítica de datos predictiva también puede ayudarte a mantenerte por delante de la competencia.
7 ejemplos de analítica predictiva
La analítica predictiva puede resolver muchos problemas para empresas de múltiples ámbitos de especialización. Podrías utilizarla para determinar cómo reducir tus costes generales en un 25%, aumentar tu tasa de cierre de ventas en un 15% o ampliar tu negocio para satisfacer una demanda en rápido crecimiento. Al predecir acontecimientos futuros, puedes situar tu empresa en una posición ideal para beneficiarte.
Hemos seleccionado los siguientes casos prácticos como ejemplos de empresas cuyo éxito se debe a la analítica predictiva, las estrategias de marketing basadas en datos y la tecnología de aprendizaje automático.
Seebo alcanza una tasa de entrega del 98%
La empresa biotecnológica y sanitaria Seebo necesitaba varias soluciones para los problemas que afectaban a su capacidad de producción y entrega. La empresa descubrió que dedicaba demasiado tiempo a limpiar y mantener los equipos y que eliminaba una gran cantidad de residuos. Las interrupciones de la producción estaban reduciendo los beneficios de Seebo al disminuir su capacidad de fabricación y aumentar los plazos de entrega.
Seebo recurrió al uso de la analítica predictiva para identificar y resolver los problemas fundamentales en juego. El tiempo de inactividad se redujo en más de un 83%, la capacidad de producción aumentó más de un 5% y Seebo informó de una tasa de entrega del 98%. La reducción del tiempo de inactividad ahorró mucho dinero a Seebo, con un ahorro estimado del 72% en los costes asociados a dicho tiempo. La reducción de costes y la racionalización de la producción generaron un retorno de la inversión extraordinario.
Airbnb crece un 43.000% en 5 años
Uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas nuevas es cómo crecer cuando se enfrentan a una demanda exponencial. Airbnb es un ejemplo de empresa que pasó de no ser nada a convertirse en un actor importante del sector prácticamente de la noche a la mañana. Atribuye una tasa de crecimiento del 43.000% en 5 años al uso de la tecnología de aprendizaje automático y la analítica predictiva.
El modelo que utilizó Airbnb comenzó con datos históricos para establecer patrones del comportamiento humano. La información obtenida mediante la minería de datos y las herramientas de analítica predictiva sirvió de base para la siguiente fase de planificación de Airbnb, pero la empresa no se detuvo ahí. Puso a prueba esta información para determinar la precisión de las predicciones, y los resultados se volvieron a introducir en el sistema de analítica para crear predicciones mejores.
La patente de Amazon para realizar pedidos predictivos
Un problema habitual para los minoristas es intentar mantener en stock los productos que quieren los clientes sin dedicar espacio a artículos que no tendrán salida. Amazon invirtió en la creación de una nueva tecnología de análisis predictivo que le permite adelantarse un paso a sus clientes y llenar su espacio de inventario con productos justo cuando empiezan a tener demanda.
El resultado fue que Amazon realizó pedidos de productos que sabía que los clientes iban a comprar y los envió a centros logísticos lo suficientemente cercanos como para reducir considerablemente los plazos de entrega. Este proceso explica por qué muchas personas disfrutan de entregas tan rápidas de Amazon y por qué Amazon gestiona su cadena de suministro con tanta eficacia.
Gramener y Microsoft identifican la fauna silvestre
Las organizaciones sin ánimo de lucro deben aprovechar al máximo cada euro que invierten. La Nisqually River Foundation obtuvo grandes beneficios al asociarse con Gramener y Microsoft para resolver uno de sus mayores problemas.
Uno de los objetivos principales de la fundación es realizar un seguimiento de las numerosas especies de peces a lo largo de un tramo de 81 millas de río en Washington. Hacer que las personas capturen, etiqueten y liberen peces puede llevar mucho tiempo y resultar tedioso, por lo que Microsoft y Gramener crearon un modelo de análisis predictivo para la organización sin ánimo de lucro. Una IA utilizó vídeos del río para identificar y contar eficazmente los distintos tipos de peces del río.
La fundación informó de que la precisión del modelo de análisis predictivo mejoró un 73% con respecto al seguimiento manual de los peces y que redujo los costes relacionados en aproximadamente un 80%. Ahora, la Fundación del Río Nisqually puede invertir ese dinero en otras iniciativas más productivas.
Triaz Gruppe ahorra en costes de catálogos
Triaz Gruppe utilizó análisis predictivo para asignar con precisión un valor a cada uno de sus clientes al enviar catálogos. Esto también permitió a la empresa determinar el mejor retorno potencial de la inversión para cada uno de sus anuncios, de modo que pudiera dejar de utilizar los anuncios ineficaces y dar prioridad a los que captarían más atención de los clientes potenciales.
Uno de los problemas que identificó Triaz Gruppe fue que estaba enviando demasiados catálogos. El retorno potencial de la inversión se reducía considerablemente debido al coste de imprimir estos catálogos, por lo que determinar el número adecuado de ejemplares que enviar era crucial para reducir costes y optimizar las tasas de conversión de sus campañas de marketing.
Würth mejora la eficiencia de las ventas
Saber qué productos mostrar a los clientes potenciales puede marcar la diferencia entre cerrar una venta y ver cómo el cliente se marcha. Würth utiliza un algoritmo para estudiar el comportamiento de los clientes y determinar en qué productos es más probable que esté interesado cada cliente antes de que haya realizado el contacto inicial. Cuando el cliente se pone en contacto, el algoritmo determina a qué segmento de productos pertenece.
Los representantes de ventas reciben nuevos clientes de los segmentos en los que están especializados. Con una tasa de éxito de asignación de clientes al segmento correcto superior al 85%, la tecnología de aprendizaje automático ha aumentado considerablemente las tasas de cierre de Würth y ha ayudado a los representantes de ventas a optimizar su tiempo al trabajar con clientes con una alta probabilidad de realizar una compra. Otro beneficio es que la experiencia del cliente ha mejorado, lo que ha dado lugar a mejores tasas de retención.
Una cadena internacional aumenta el uso de cupones hasta un 15%
La inteligencia artificial está ayudando a los minoristas de comestibles a resolver un problema del que son conscientes desde hace años. Muchos clientes no prestan atención a los cupones impresos en sus recibos, y el auge de los medios digitales ha reducido el número de personas que recortan cupones de sus periódicos semanales para encontrar ofertas.
En nuestro último ejemplo de análisis predictivo, una empresa internacional de venta minorista de alimentos descubrió cómo aumentar el uso de cupones un 15% y utilizó ese conocimiento para generar tres veces más campañas de cupones. Esto tuvo un impacto positivo en más de 10.000 tiendas, ya que los clientes compraron más productos para poder utilizar sus cupones.
Primeros pasos con el análisis predictivo
La tecnología de aprendizaje profundo se está implementando rápidamente en los sectores de los servicios financieros, los recursos humanos y la atención sanitaria. Ser capaz de identificar y predecir tendencias futuras tiene muchas aplicaciones potenciales para el marketing predictivo B2B.
Con los avances en inteligencia artificial ocupando con frecuencia los titulares últimamente, quizá te preguntes cómo puedes aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para beneficiar a tu empresa. Antes de lanzarte a lo más profundo, necesitas saber algunas cosas. El análisis predictivo no es una solución definitiva para todo, y es buena idea combinarlo con otras estrategias de análisis.
Debes tener claro qué problemas del mundo real intentas corregir al utilizar cualquier tipo de análisis, recopilar la información adecuada y crear tus modelos de análisis predictivo. Después de reunir conocimientos prácticos, es hora de poner en práctica lo que has aprendido para poder aprovechar sus beneficios.
Lectura recomendada: Mejor software de análisis de contenidos
Identifica el problema que necesitas resolver
Como hemos mostrado en las historias anteriores, cada organización que utilizó el análisis predictivo en su beneficio tenía un conjunto único de problemas. En algunos casos, los costes de producción eran demasiado elevados o no estaban llegando a la base de clientes adecuada. Otros ejemplos exigían que las empresas consideraran formas de ampliar su alcance y aumentar la interacción con los clientes.
Hay muchos tipos de datos que debes tener en cuenta al crear tu propia solución de análisis predictivo. Intenta evaluar las debilidades de tu propia empresa para tener un propósito al utilizar el análisis. Una vez que identifiques uno o más problemas, puedes empezar a buscar conocimientos sobre cómo superarlos.
Asegúrate de tener los datos necesarios
Un analista de datos experimentado sabe que la tecnología de aprendizaje automático solo es tan buena como la información que se le proporciona. Si, por ejemplo, intentas determinar cómo aumentar las tasas de retención de clientes, recopilar datos sobre el coste de producción es una pérdida de tiempo y recursos. Cuando sabes qué problemas intentas resolver, también sabes qué algoritmos de analítica predictiva utilizar.
En muchos casos, las empresas intentan obtener información útil sobre varios problemas. Pero no caigas en la trampa de recopilar una gran cantidad de datos que no utilizas ni de los que obtienes información útil. Quieres maximizar la eficacia de tu tiempo y tus recursos, incluida tu inversión en software de inteligencia de marketing.
Crea modelos de analítica predictiva
No tengas miedo de crear tus propios modelos de analítica predictiva. Las empresas han aplicado el aprendizaje automático de formas profundamente inimaginables. Por ejemplo, podrías utilizar la analítica predictiva para determinar cuándo es el momento óptimo para reparar la maquinaria de una planta de producción. Podrías organizar los turnos de los empleados para cubrir los periodos de mayor actividad y minimizar el tiempo de inactividad, maximizando el valor de los salarios de tu personal.
Otro modelo útil puede predecir cuánto efectivo tendrás disponible en el futuro y dónde sería mejor invertirlo. Contar con una predicción precisa de cuánto dinero tendrás disponible durante los próximos 6 meses o un año puede ser muy útil si intentas ampliar tu negocio o abrir nuevas ubicaciones.
Pon en práctica tus conclusiones
El último paso consiste en hacer algo con la información que has adquirido. Puedes pasar décadas recopilando información y obteniendo conclusiones de ella, pero es una pérdida de tiempo si no realizas ningún ajuste. Uno de los problemas que tienen algunas empresas es que permanecen de brazos cruzados a pesar de tener conclusiones valiosas al alcance de la mano.
Si no creas un plan de acción a partir de estas conclusiones, puede que uno de tus competidores lo haga.
¿Cómo planeas utilizar la analítica predictiva en el futuro?
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