¿Qué es la analítica predictiva y cómo aplicarla para aumentar las ventas? Los datos son importantes. Ellos te muestran cierta información que puedes o no utilizar a tu favor para ciertas situaciones. En los negocios son bastantes importantes, y más actualmente que nos encontramos en la famosa época de la información. Recopilar dichos datos se ha vuelto más fácil que nunca, y por lo tanto son un tópico bastante sonado. Es que no nos engañemos, es mucho más sencillo venderle a alguien cuando lo conoces: esa es una verdad absoluta. Hoy vamos a hablar acerca de qué es la analítica predictiva y cómo aplicarla para aumentar las ventas.
¿Qué es la analítica predictiva?
La analítica predictiva es simplemente una forma de análisis que utiliza datos nuevos y viejos para intentar predecir la actividad futura, el comportamiento y las tendencias. Para realizar esta predicción se utilizan diversas técnicas de análisis estadístico, consultas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático (machine learning en inglés) a conjuntos de datos ya obtenidos anteriormente. Es decir, se analizan datos para predecir una actividad futura. La analítica predictiva es bastante utilizada en la actualidad. Se ha visto el potencial que tiene, y por ende las empresas cada día que pasa aumentan sus mecanismos para la recopilación de datos. Los datos se han convertido incluso en un negocio. Esto es así, que a los grandes volúmenes de datos se le dio un nombre: Big data.
¿Cómo aplicar la analítica predictiva?
La analítica predictiva se trata de análisis de datos para predecir comportamientos futuros. Esto quiere decir que las personas encargadas de aplicar técnicas para lograr tal análisis deben estar preparadas para ello. No es un trabajo fácil, y se requiere de una preparación. Estas personas son las llamadas científicos de datos, y están apoyadas por los llamados ingenieros de datos. Los científicos de datos toman los datos previamente obtenidos y los analizan utilizando diversas técnicas o herramientas estadísticas, para luego presentar los resultados. Estos resultados normalmente van acompañados de sugerencias de acción. Mientras más sean la cantidad de datos obtenidos, mejor sería el resultado. Y además, mientras más alto sea el volumen, el uso de algoritmos de aprendizaje automático cobran más y más sentido para apoyar los análisis de dichos científicos. Ahora, ¿cuáles son las técnicas, herramientas o algoritmos que los científicos de datos usan para aplicar la analítica predictiva? A continuación te aclaramos la duda:
Herramientas y técnicas para la analítica predictiva.
Para aplicar la analítica predictiva se utilizan muchas herramientas y técnicas de análisis. Muchas empresas o proveedores de software reconocidos aportan herramientas analíticas predictivas, incluyendo aprendizaje automático (machine learning en inglés) para potenciar los resultados de análisis. Estas empresas son IBM, Microsoft o el SAS Institute, por solo nombrar algunas. Si se quiere ir más allá, la comunidad del análisis predictivo es muy grande. Existen muchísimos desarrolladores dedicados a este tema, y las opciones de código abierto son innumerables. Los lenguajes de programación que reinan en este ámbito son Python, Scala y R. Y ahora que ya vimos la teoría, vamos a ver cómo aplicar la analítica predictiva para aumentar las ventas.
¿Cómo aumentar las ventas con la analítica predictiva utilizando Big Data?
Alguien una vez dijo que el conocimiento es poder; y tenía bastante razón. La información sirve de ayuda para tomar mejores decisiones en el negocio. Es decir, es mucho mejor tomar una decisión en base a una información obtenida, que tomar una decisión a ciegas. En otras palabras, y llevándolo a un ejemplo práctico; si se quiere aumentar las ventas de un negocio y se quiere reducir las pérdidas, se pueden analizar las grandes cantidades de datos (Big Data) obtenidos en las ventas de los últimos seis meses para saber cuáles son los productos más vendidos y los menos vendidos. El resultado arrojó una lista que iba desde el más vendido hasta el que menos se ha vendido. En base a esta información, se puede tomar la decisión de dejar de producir los diez productos menos vendidos del catálogo e impulsar la producción de los más vendidos. Con esto se reducen pérdidas y se potencian las ventas. Además, se puede analizar el porqué esos productos son los más vendidos, y porqué esos otros son los menos vendidos. De esta manera se pueden crear más productos similares a los más vendidos, y evitar crear productos similares a los que menos se venden. Este ejemplo sencillo demuestra el poder del análisis predictivo. Espero que haya quedado claro qué es la analítica predictiva y cómo aplicarla para aumentar las ventas.
