Analítica prescriptiva frente a analítica predictiva: una guía completa
Muchas empresas están adoptando el auge de los macrodatos, y los estudios demuestran que algunas organizaciones tienen previsto duplicar año tras año sus inversiones en almacenamiento de datos, minería de datos e infraestructura. Sin embargo, la información procedente de dichos datos solo es una herramienta empresarial potente si se combina con perspectivas prácticas y progresivas. Aquí entran en juego el análisis predictivo y el prescriptivo.
Juntos, ambos métodos de análisis son un elemento fundamental del marketing predictivo B2B y, cuando se aplican correctamente, pueden favorecer un crecimiento empresarial óptimo. En este artículo, analizaremos las diferencias entre los análisis prescriptivo y predictivo, las ventajas y los 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 previsiones o «predicciones» sobre las tendencias empresariales futuras, los resultados empresariales y el 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 crítica que ayude a evaluar el riesgo o el potencial de beneficio en numerosos escenarios. Por ejemplo, el análisis predictivo puede ayudar a un minorista a comprender las tendencias sobre cuándo se produjeron anteriormente sus ventas de mayor volumen, para que pueda elaborar previsiones de ventas y fundamentar la toma de decisiones sobre factores como la dotación de 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, pretende 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 de la tecnología y la inteligencia artificial, así como unos mercados cada vez más competitivos, los estudios sugieren que el mercado del análisis predictivo alcanzará los 23,4 mil millones de dólares 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.
El análisis predictivo y 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 en función de diversos resultados posibles. En los términos más sencillos, el análisis predictivo considera qué podría ocurrir en el futuro, mientras que el análisis prescriptivo considera qué debería hacer su empresa a continuación.
El análisis predictivo extrae información de datos estructurados y variables, como los datos de clientes o de transacciones, para definir el valor de una variable desconocida. En comparación, el análisis prescriptivo está menos limitado por las restricciones de los datos y tiene en cuenta una variedad de 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 complementarse y proporcionar los siguientes pasos óptimos para su empresa. Por ejemplo, una organización que utilice ambas herramientas puede emplear el análisis predictivo para elaborar previsiones de ingresos para el año siguiente. Después, mediante la implementación del análisis prescriptivo, la organización puede modelizar 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 de análisis predictivos y prescriptivos. Considere los siguientes ejemplos:
- Necesidades de personal: Determina las necesidades de cobertura y 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 de los consumidores en el pasado, puedes prever 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 prever 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 evitar fallos tecnológicos, mitigando los problemas y ahorrando costes.
- Estrategia y éxito del contenido: Averigua si tu contenido de marketing está cumpliendo su función. ¿Te cuesta 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 diagnóstico, estos métodos te ayudan a obtener una visión holística de tu empresa y de los escenarios y estrategias futuras.
Análisis descriptivo
En términos sencillos, el análisis descriptivo responde a la pregunta: «¿Qué ha ocurrido?».
Al agregar e interpretar datos históricos, el análisis descriptivo desarrolla conclusiones accesibles que describen, muestran y resumen 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 diversos puntos fuertes y oportunidades de tu empresa, así como a orientar las estrategias empresariales posteriores.
Análisis diagnóstico
En lugar de analizar y describir lo que ha ocurrido, el análisis diagnóstico considera por qué se produjeron determinados cambios o acontecimientos. A menudo se implementa como el siguiente paso lógico después del análisis descriptivo; el análisis diagnóstico utiliza datos históricos para sugerir o identificar relaciones causales y correlacionales entre variables.
El análisis 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 a fin de orientar las decisiones empresariales
El análisis predictivo, prescriptivo y otros tipos de análisis de datos son herramientas potentes para orientar 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 al análisis de tu empresa.
1. Empieza 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 las conclusiones relevantes. 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 de los usuarios de videojuegos, los datos demográficos de ubicación o la disponibilidad de la cadena de suministro, puedes obtener conclusiones más completas 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 conclusiones 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 la posibilidad de aprovechar tanto el análisis predictivo como el prescriptivo. Al desarrollar predicciones realistas de los resultados y planes de acción cuantificables sobre lo que tu empresa debería hacer a continuación, puedes optimizar las operaciones y el crecimiento de tu empresa.
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