“The Predictive Day”: El análisis predictivo en el entorno actual

Artículo escrito por Juan Zanón y Antonio Cerdán.

El acceso a una mayor cantidad de datos y con mayor frecuencia se ha convertido en una oportunidad estratégica para las compañías. Qué información recabar y cómo convertirla en valor es hoy fundamental para diferenciarse y ser competitivos. Analizar, Modelar y Predecir es hoy en día una las piezas clave que tienen los directivos para hacer crecer su negocio, mejorar el rendimiento y gestionar el riesgo. Los modelos predictivos son herramientas estratégicas que ayudan en cuatro tareas estratégicas de cualquier organización: la toma de decisiones de negocio, la medición del impacto de esas decisiones, el diagnóstico anticipado de los cambios en el mercado y la innovación a partir del aprendizaje de los modelos.

Hoy en día, la analítica predictiva tiene cabida en todos los sectores de actividad económica desde aplicación en el sector financiero (Banca y Seguros), telco, utilities, gran consumo o retail. Asimismo, los modelos predictivos ayudan en una serie de cuestiones clave dentro de los negocio de las compañías (definición de productos, fijación de precios, priorización de clientes en la venta de productos, fidelización de clientes, inversión en publicidad, distribución óptima al punto de venta, atención de clientes, inversiones de redes de comunicación, etc.).

Actualmente, la tecnología nos permite recabar más y mejor información útil para los modelos predictivos. Una vez recopilada y estructurada, existen distintas herramienta (incluso “opensource”) que facilitan la construcción de los modelos, por ejemplo,  R y TOL. Un punto clave para la puesta en producción es la transparencia en la construcción de los modelos con los clientes. Por ello, para que los equipos directivos tomen decisiones de negocio acertadas, es necesario trasmitir todo el conocimiento generado, así como las metodologías utilizadas para la construcción de los modelos.