7 Ejemplos de Analítica Predictiva Para Inspirar Tu Próximo Paso
Es posible que los humanos nunca podamos 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 proporcionar información procesable.
Esta guía revisa qué son la analítica predictiva y la ciencia de datos, y cómo puedes aprovecharlas para obtener una ventaja frente a tus competidores desarrollando mejores habilidades de inteligencia empresarial y toma de decisiones basadas en big data. También te presentaré siete ejemplos reales de analítica predictiva en uso para inspirar tu próximo paso.
¿Qué es la analítica predictiva?
Al recopilar datos para descubrir información práctica, las empresas pueden utilizar cuatro tipos de análisis. La analítica predictiva se centra en lo que probablemente ocurrirá en un futuro cercano para que tu empresa pueda prepararse y responder en consecuencia. Uno de los mayores impulsores de la analítica predictiva hoy en día es el surgimiento del aprendizaje automático y la tecnología de automatización. Esto se está convirtiendo en la base de las mejores herramientas de análisis de marketing.
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El aprendizaje automático utiliza eventos pasados para encontrar conexiones en los comportamientos y decisiones de las personas, con el fin de predecir qué harán en el futuro mediante la creación de modelos predictivos y el estudio de conjuntos de datos en tiempo real.
En este artículo, profundizaré en siete ejemplos de analítica predictiva y cómo ayudaron a las empresas a transformar por completo su entorno competitivo. Cuando se usa correctamente, la analítica predictiva de datos también puede ayudarte a mantenerte a la vanguardia.
7 ejemplos de analítica predictiva
La analítica predictiva puede resolver numerosos problemas en empresas de distintos sectores. Puedes emplearla para determinar cómo reducir tus costos generales en un 25%, aumentar tu tasa de cierre de ventas en un 15% o escalar tu negocio para satisfacer una demanda creciente de forma rápida. Al predecir eventos futuros, puedes posicionar tu empresa para beneficiarse lo máximo posible.
Hemos seleccionado los siguientes casos de estudio como ejemplos de empresas que deben su éxito a la analítica predictiva, a estrategias de marketing basadas en datos y a la tecnología de aprendizaje automático.
Seebo alcanza una tasa de entrega del 98%
La empresa biotecnológica y de salud Seebo necesitaba múltiples soluciones para los problemas que afectaban su capacidad de producción y entrega. La compañía descubrió que dedicaba demasiado tiempo a limpiar y mantener el equipo, y desechaba muchos residuos. Las pausas en la producción reducían los beneficios de Seebo al disminuir su capacidad de fabricación y aumentar los tiempos de entrega.
Seebo recurrió al uso de la analítica predictiva para identificar y resolver los problemas principales. El tiempo de inactividad se redujo en más de un 83%, la capacidad de producción aumentó en más de un 5% y Seebo reportó un 98% de puntualidad en las entregas. La reducción del tiempo de inactividad le ahorró mucho dinero a Seebo, con un ahorro estimado del 72% en costos de inactividad. Menores costes y una producción más eficiente generaron increíbles retornos de inversión.
Airbnb crece un 43.000% en 5 años
Uno de los mayores desafíos para las empresas emergentes es cómo escalar frente a una demanda exponencial. Airbnb es un ejemplo de empresa que pasó de la nada a ser un protagonista del sector casi 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 utilizado por Airbnb partió de datos históricos para establecer patrones de comportamiento humano. Las conclusiones obtenidas mediante minería de datos y herramientas de analítica predictiva sirvieron de base para la siguiente fase de planificación de la compañía, pero Airbnb no se detuvo ahí. Probó esas conclusiones para determinar la precisión de las predicciones, y los resultados se retroalimentaron en la máquina de análisis para crear pronósticos cada vez más precisos.
La patente de pedidos predictivos de Amazon
Un problema común para los minoristas es tratar de tener en stock los productos que los clientes desean sin dedicar espacio a artículos que no se van a vender. Amazon invirtió en la creación de una nueva tecnología de análisis predictivo que le permite adelantarse a las necesidades de sus clientes y llenar su inventario con los productos justo en el momento en que empieza a haber demanda.
El resultado fue que Amazon realizó pedidos de productos que sabía que los clientes iban a comprar y los envió a centros de distribución lo suficientemente cercanos para reducir considerablemente los tiempos de entrega. Por este proceso, muchas personas disfrutan de entregas rápidas de Amazon y la empresa gestiona tan eficazmente su cadena de suministro.
Gramener y Microsoft identifican fauna silvestre
Las organizaciones sin fines de lucro necesitan aprovechar al máximo cada dólar invertido. Fue muy rentable para la Nisqually River Foundation asociarse con Gramener y Microsoft para resolver uno de sus mayores desafíos.
Uno de los principales objetivos de la fundación es supervisar las muchas especies de peces a lo largo de un tramo de 81 millas del río en Washington. Hacer que las personas capturen, etiqueten y liberen peces puede resultar tedioso y requerir mucho tiempo, así que Microsoft y Gramener crearon un modelo de analítica predictiva para la organización. Una IA utilizaba vídeos del río para identificar y contar eficazmente los distintos tipos de peces.
La fundación informó que la precisión del modelo de análisis predictivo fue un 73% superior en comparación con el seguimiento manual de los peces, y redujo los costes relacionados en aproximadamente un 80%. Ahora, la Fundación del Río Nisqually puede invertir ese dinero en otros proyectos más productivos.
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 suspender los anuncios ineficaces en favor de aquellos que captarían más la atención de potenciales clientes.
Uno de los problemas que identificó Triaz Gruppe fue que enviaba demasiados catálogos. El posible retorno de la inversión se reducía considerablemente debido al coste de impresión de estos catálogos, por lo que determinar la cantidad correcta a enviar era crucial para reducir costes y optimizar las tasas de conversión de sus campañas de marketing.
Würth aumenta la eficiencia de sus ventas
Saber qué productos mostrar a los potenciales clientes puede marcar la diferencia entre conseguir la venta y ver cómo el cliente se va. Würth utiliza un algoritmo para estudiar el comportamiento del cliente y determinar en qué productos es más probable que esté interesado antes de que se dé el primer contacto. Una vez que el cliente se pone en contacto, el algoritmo determina a qué segmento de producto pertenece.
Los representantes de ventas reciben nuevos clientes dentro de los segmentos en los que se especializan. Con una tasa de éxito de asignación de clientes al segmento correcto de más del 85%, la tecnología de aprendizaje automático ha incrementado considerablemente las tasas de cierre de Würth y ha ayudado a los representantes de ventas a optimizar su tiempo al trabajar con clientes con alta probabilidad de compra. Otro beneficio es que la experiencia del cliente ha mejorado, lo que ha resultado en mejores tasas de retención.
Cadena global incrementa el uso de cupones hasta en un 15%
La inteligencia artificial está ayudando a los supermercados a resolver un problema que conocen 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 usando sus periódicos semanales para encontrar ahorros.
En nuestro último ejemplo de análisis predictivo, una empresa minorista global de alimentación aprendió cómo aumentar el uso de cupones en 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 usar sus cupones.
Cómo empezar con el análisis predictivo
La tecnología de aprendizaje profundo se está implementando rápidamente en los sectores financiero, de recursos humanos y sanitario. Poder identificar y predecir tendencias futuras tiene muchas aplicaciones potenciales para el marketing predictivo B2B.
Con los avances en inteligencia artificial apareciendo frecuentemente en los titulares de noticias últimamente, quizá te preguntes cómo puedes aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para beneficiar a tu negocio. Antes de lanzarte al fondo de la piscina, debes conocer algunos aspectos. El análisis predictivo no es la solución definitiva para todo, y es recomendable combinarlo con otras estrategias de análisis.
Debes ser consciente de qué problemas reales quieres resolver cuando utilices cualquier análisis, recopilar la información adecuada y construir tus modelos de análisis predictivo. Una vez que hayas reunido información valiosa, es hora de poner en práctica lo aprendido para poder cosechar los beneficios.
Lectura recomendada: El 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 a su favor tenía un conjunto de problemas únicos. En algunos casos, era que los costes de producción eran demasiado altos o no llegaban a la base de clientes adecuada. Otros ejemplos requerían que las empresas consideraran formas de ampliar su alcance y aumentar la interacción con los clientes.
Existen muchos tipos de datos que considerar al formar tu propia solución de análisis predictivo. Intenta evaluar las debilidades de tu propia empresa para que tengas un propósito al utilizar el análisis de datos. Una vez que identifiques uno o más problemas, puedes empezar a buscar información 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 suministra. Si intentas determinar cómo aumentar la retención de clientes, por ejemplo, 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 análisis predictivo utilizar.
En muchos casos, las empresas intentan obtener información sobre varios problemas. Solo asegúrate de no caer en la trampa de recopilar grandes cantidades de datos de los que no obtienes beneficio o información útil. Quieres maximizar la efectividad de tu tiempo y recursos, incluida tu inversión en software de inteligencia de marketing.
Construye modelos de análisis predictivo
No tengas miedo de crear tus propios modelos de análisis predictivo. Las empresas han utilizado el aprendizaje automático de formas profundamente inimaginables. Por ejemplo, podrías usar análisis predictivo para determinar cuál es el momento óptimo para reparar la maquinaria en una planta de producción. También podrías programar a los empleados para cubrir los horarios de mayor actividad y reducir al mínimo los tiempos muertos, 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 en los próximos 6 meses a un año puede ser muy valioso si estás tratando de escalar tu negocio o abrir nuevas sucursales.
Pon tus conocimientos en acción
El paso final es hacer algo con la información que has adquirido. Puedes pasar décadas recopilando información y extrayendo conclusiones de ella, pero es una pérdida de tiempo si no tomas ninguna medida. Uno de los problemas que tienen algunas empresas es que, a pesar de contar con datos valiosos a su alcance, no hacen nada para aprovecharlos.
Si no creas un plan de acción con estos conocimientos, es posible que uno de tus competidores sí lo haga.
¿Cómo planeas utilizar el análisis predictivo en el futuro?
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