¿Qué utilidades tiene la analítica predictiva para cualquier empresa?
Hoy en día, las empresas utilizan regularmente el análisis predictivo para analizar al cliente objetivo y obtener resultados operativos. En términos sencillos, el análisis predictivo ayuda a predecir tendencias y patrones futuros utilizando datos históricos. Este efectivo método utiliza diferentes patrones de datos e identifica las correlaciones entre las variables, ayudando a reducir los riesgos y los costes de la empresa mediante la predicción de los valores futuros de determinadas variables.
Por ejemplo, la organización puede determinar los beneficios de los próximos meses analizando la producción y los ingresos de la empresa. El modelo se centra en dos variables; una es dependiente y la otra es independiente.
Existen numerosos modelos de análisis predictivo, como los modelos de clasificación, las previsiones de clustering, las series temporales, etc. Estos modelos ayudan a predecir las variables futuras basándose en los conocimientos y los datos dispuestos de múltiples maneras.
La lista de aplicaciones de análisis predictivo en diversos sectores es interminable. Veamos a continuación qué utilidades presenta la analítica predictiva para cualquier tipo de empresa.
Prevención de la pérdida de clientes
Cuando una empresa pierde un cliente, tiene que reemplazar la pérdida de ingresos trayendo un nuevo cliente. Resulta caro, ya que el coste de adquisición de un nuevo cliente es mucho mayor que el de retención del cliente existente.
Los modelos de análisis predictivo ayudan a prevenir la pérdida de clientes analizando la insatisfacción de los clientes actuales e identificando los segmentos de clientes con mayor riesgo de abandono. Las empresas pueden hacer las modificaciones necesarias utilizando datos predictivos para mantener a los clientes contentos y satisfechos, protegiendo finalmente sus ingresos.
Segmentación de clientes
La segmentación de clientes permite agrupar a los clientes por rasgos compartidos. Las distintas empresas determinan su mercado de forma diferente en función de los aspectos que ofrecen más valor a su empresa, productos y servicios.
El uso profundo de las técnicas de análisis predictivo ayuda a dirigir los mercados en función de perspectivas e indicadores precisos y a analizar los segmentos de los más interesados en lo que ofrece su empresa. Gracias a estas aplicaciones de análisis predictivo, se pueden tomar decisiones basadas en datos para cada parte de tu negocio. A su vez, estos mismos datos también te permiten identificar potencialmente mercados enteros que ni siquiera sabías que existían.
Mantenimiento predictivo
En las empresas, el mantenimiento de los costes desempeña un papel esencial en el aumento de los ingresos. Para una organización con una importante inversión en equipos e infraestructuras es difícil gestionar los gastos de capital. Es ahí donde entran en juego las técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) para el mantenimiento predictivo.
Mediante el análisis de los conocimientos y las métricas del ciclo de mantenimiento de los equipos técnicos, las empresas pueden establecer calendarios para los eventos de mantenimiento y las próximas necesidades de gasto, racionalizando el coste de mantenimiento y el tiempo de inactividad. Se pueden simplificar los costes de mantenimiento realizando acciones que pueden aumentar la vida útil de los equipos.
Comúnmente, la mayoría de los sistemas quedan inoperativos durante el mantenimiento. Los casos de uso de la analítica predictiva te ayudarán a saber cuál es el mejor momento para realizar el mantenimiento y así evitar la pérdida de ingresos y la insatisfacción de los clientes.
Garantía de calidad
El control de calidad es la clave de la experiencia de tus clientes y la base de todos sus gastos operativos.
Un control de calidad ineficaz afectará a la escala de satisfacción del cliente y, en última instancia, repercutirá en los ingresos y la cuota de mercado. Además, conlleva más gastos de asistencia al cliente, problemas de garantía y reparaciones por una fabricación ineficiente.
El análisis predictivo puede proporcionar información de valor sobre posibles problemas de calidad y tendencias antes de que se conviertan en problemas críticos. Y es que con este método, tu enfoque del control de calidad pasará de ser reactivo a proactivo.
Venta ascendente y venta cruzada
La base de datos con información sobre tus clientes es la fuente de los ingresos actuales de tu empresa y del crecimiento de los mismos.
Los datos del historial de compras pueden utilizarse para determinar qué productos y servicios podrían beneficiarse de una oferta conjunta. Con el análisis predictivo puedes obtener sugerencias sobre los segmentos de mercado para aumentar el valor de tu cliente y los ingresos derivados de él. Las ventas del negocio aumentan, y tu cliente se va con artículos que cubren sus necesidades. Es un win-win.
