El análisis predictivo es una parte importante de la inteligencia empresarial (BI). Ayuda a las empresas a comprender cómo se comportan los clientes para mejorar el servicio al cliente, predecir las tendencias futuras e identificar oportunidades de crecimiento.

Tipos de datos

Hay tres tipos principales de datos que se utilizan en el análisis predictivo: estructurados, no estructurados y semiestructurados.

• Los datos estructurados incluyen datos almacenados en bases de datos, hojas de cálculo y otros formatos.
• Los datos no estructurados incluyen documentos de texto, imágenes, archivos de audio y clips de vídeo.
• Los datos semiestructurados incluyen datos almacenados como XML, JSON, CSV y otros formatos.

Los tipos de datos utilizados en el análisis predictivo incluyen variables categóricas, variables numéricas y variables de fecha/hora.

• Las variables categóricas solo tienen dos valores posibles, como género, edad u ocupación.
• Las variables numéricas son variables que contienen números, como los ingresos o el peso.
• Las variables de fecha y hora son variables que representan fechas y horas, como cumpleaños o días festivos.

Por el contrario, los tipos de datos utilizados en los modelos predictivos incluyen variables numéricas, categóricas y continuas.

• Las variables numéricas son números, como la edad, los ingresos y el peso.
• Las variables categóricas son atributos que se clasifican en categorías, como el género, la raza y el estado civil.
• Las variables continuas son atributos que varían continuamente, como la altura, el peso y la presión arterial.

Fuentes de datos

Para utilizar estas fuentes de datos de forma eficaz, los profesionales del marketing deben entender cómo funciona cada tipo de datos. Por ejemplo, al utilizar datos estructurados, los profesionales del marketing deben tener en cuenta qué tipo de datos se recopilan (por ejemplo, los datos demográficos de los clientes), dónde se almacenan los datos (por ejemplo, las tablas de las bases de datos) y con qué frecuencia se actualizan (por ejemplo, mensualmente).

Las fuentes de datos utilizadas en el análisis predictivo incluyen datos estructurados, como transacciones de ventas, datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales, y datos en tiempo real de sensores.

Preparación de datos

Una vez que hayas recopilado los datos correctos, debes prepararlos antes de empezar a analizarlos. Esto incluye eliminar cualquier error en los datos, eliminar los duplicados y estandarizar los valores para que sean comparables en todos los conjuntos de datos.

El primer paso para crear un modelo predictivo es la preparación de los datos. En otras palabras, debe limpiar, estandarizar y transformar los datos sin procesar en algo útil. Una vez que haya limpiado y estandarizado los datos, puede usar técnicas estadísticas para crear modelos que le ayuden a predecir lo que podría suceder a continuación.

Un modelo es una ecuación matemática que se utiliza para describir las relaciones entre variables.

Por ejemplo, si quieres saber qué porcentaje de personas que compran un determinado producto también compran otros productos, puedes crear un modelo que prediga si una persona compra un producto en función de si ha comprado otro producto.

O por otro ejemplo, si quieres saber qué productos tienen más probabilidades de venderse bien, puedes consultar los datos de ventas anteriores y ver qué artículos se vendieron mejor el año pasado. Luego, puedes comparar esos resultados con las cifras de ventas de este año para determinar qué productos tienen probabilidades de volver a tener éxito.

Una vez que haya limpiado y estandarizado los datos, también puede usar técnicas estadísticas para crear modelos que le ayuden a responder preguntas como:

• ¿Qué productos debemos ofrecer?
• ¿Cuántas personas comprarán nuestro producto?
• ¿Qué campañas de marketing funcionan mejor?

Como se señaló, un aspecto importante de la creación de un modelo predictivo es la preparación de los datos. Una vez preparados los datos, el siguiente paso es crear un modelo.

Despliegue

El análisis de regresión se utiliza para modelar las relaciones entre las variables. También se puede usar para identificar patrones en grandes conjuntos de datos. Este tipo de análisis se denomina con frecuencia «análisis predictivo».

La fase de implementación es en la que los científicos de datos utilizan modelos predictivos para analizar grandes cantidades de datos. Estos modelos ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en información histórica.

Por ejemplo, si una empresa sabe que un determinado producto se ha vendido bien en el pasado, puede implementar un modelo para predecir si debe o no aumentar la producción.

El proceso de implementación implica recopilar datos de varias fuentes, como registros de ventas, encuestas, publicaciones en redes sociales y otras interacciones en línea. Una vez recopilados los datos, deben analizarse mediante modelos predictivos. Estos modelos ayudan a las empresas a determinar qué acciones deben tomarse en función de la información recopilada. Por ejemplo, si una empresa sabe que un determinado producto se vende bien, puede decidir aumentar la producción.

Si cree que los modelos predictivos y los análisis pueden ayudar a su organización a pasar de ser aspiracional a ser operativa, reserve una llamada con nosotros a continuación y podemos ayudarlo.