La analítica predictiva consiste en aplicar métodos estadísticos y de modelado para anticipar eventos futuros basándose en datos actuales e históricos. Se buscan patrones repetitivos que ayuden a estimar la probabilidad de distintos resultados. Muchas empresas la utilizan para afinar sus procesos internos y decidir si conviene lanzar nuevos productos.
Los inversores la aprovechan para elegir en qué activos colocar su dinero con mayor seguridad. En el comercio electrónico, los minoristas personalizan las sugerencias de compra para incrementar sus ventas. Sectores tan diversos como los seguros o el marketing confían en estos modelos para fundamentar decisiones clave.
Herramientas como los árboles de decisión, la regresión o las redes neuronales ilustran cómo, aunque a veces se confunda con el aprendizaje automático, la analítica predictiva es una disciplina con métodos propios.
Aplicaciones de la analítica predictiva en diferentes sectores
En manufactura: optimización de la producción y gestión de inventarios
En manufactura, ajusta la gestión de inventarios y la programación de la producción para reducir costes y evitar cuellos de botella.
En el ámbito crediticio: evaluación de riesgos
En el ámbito crediticio, los algoritmos evalúan historiales financieros y perfiles de solicitantes para estimar el riesgo de impago de cada cliente.
En seguros: predicción de siniestros y gestión de riesgos
Las aseguradoras analizan datos de pólizas y reclamaciones previas para calcular la probabilidad de futuros siniestros.
Detección de fraudes y optimización de la cadena de suministro
Detección de fraudes: analizando transacciones atípicas
Desde la detección de fraudes al analizar transacciones atípicas hasta la gestión de cadenas de suministro que prevé interrupciones y optimiza niveles de stock, la analítica predictiva demuestra su versatilidad.
En marketing: personalización de ofertas y campañas
En marketing, se examina la respuesta de los consumidores a campañas anteriores para diseñar ofertas más efectivas. Empresas como Netflix y Amazon aplican estos modelos para personalizar recomendaciones.
Requisitos y desafíos en la implementación de la analítica predictiva
Sin embargo, su implementación requiere datos de alta calidad y experiencia técnica para evitar errores.
