• A medida que el software interactivo y fácil de usar se vuelve más común, cada vez más organizaciones recurren al análisis predictivo para aumentar sus resultados y su ventaja competitiva.
  • Los modelos predictivos utilizan resultados conocidos para desarrollar o entrenar un modelo que puede usarse para predecir valores para datos diferentes o nuevos.

El análisis predictivoes el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basándose en datos históricos. El objetivo es ir más allá de conocer lo que ha sucedido para proporcionar una mejor evaluación de lo que sucederá en el futuro.

El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más sólidas e informadas. Puede ayudar a identificar patrones y tendencias dentro de los datos que permiten a diferentes funciones empresariales hacer una determinación probabilística sobre eventos futuros.

1. Detección de fraudes

La combinación de múltiples métodos analíticos puede mejorar la detección de patrones, identificar comportamientos delictivos y prevenir fraudes. A medida que laciberseguridadse convierte en una preocupación creciente, el análisis conductual de alto rendimiento examina todas las acciones en una red en tiempo real para detectar anomalías que puedan indicar fraude, vulnerabilidades de día cero y amenazas persistentes avanzadas.

2. Optimización de campañas de marketing

El análisis predictivo se utiliza para determinar las respuestas o compras de los clientes, así como para promover oportunidades de venta cruzada. Los modelos predictivos ayudan a las empresas a atraer, retener y hacer crecer a sus clientes más rentables.

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3. Mejora de las operaciones

Muchas empresas utilizan modelos predictivos para pronosticar el inventario y gestionar los recursos. Las aerolíneas utilizan el análisis predictivo para fijar los precios de los billetes. Los hoteles intentan predecir el número de huéspedes para una noche determinada con el fin de maximizar la ocupación y aumentar los ingresos. El análisis predictivo permite a las organizaciones funcionar de manera más eficiente.

4. Reducción de riesgos

Las puntuaciones de crédito se utilizan para evaluar la probabilidad de incumplimiento de un comprador en sus compras y son un ejemplo bien conocido de análisis predictivo. Una puntuación de crédito es un número generado por un modelo predictivo que incorpora todos los datos relevantes para la solvencia de una persona. Otros usos relacionados con el riesgo incluyen reclamaciones de seguros y cobros.

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5. Toma de decisiones de ventas

El análisis predictivo es esencial para los minoristas que desean comprender el comportamiento y las preferencias de los clientes. Con información sobre sus datos, puede tomar decisiones más informadas sobre la clasificación de productos, precios, promociones y más.

6.Banca

Los bancos utilizan el análisis predictivo para tomar decisiones más informadas sobre productos de crédito e inversión e incluso para el comercio de divisas. Los conjuntos de datos relacionados con la banca forman patrones que identifican a los clientes en riesgo de incumplir un préstamo.

7. Ventas en consignación

El proceso de redacción de una póliza de seguro a menudo utiliza el análisis predictivo. Al analizar los datos de reclamaciones pasadas, las aseguradoras identifican patrones que pueden indicar un mayor riesgo de reclamaciones futuras. Armados con probabilidades y predicciones, pueden ajustar las primas para pólizas individuales o grupos de pólizas, o incluso denegar la cobertura por completo.