¿Por qué el análisis predictivo y big data mantienen un vínculo estrecho?
El análisis predictivo y el big data mantienen un vínculo estrecho debido a la interdependencia y la sinergia que se crea entre ambas disciplinas.
Mientras el segundo se refiere a la gestión y análisis de grandes volúmenes de datos complejos y variados, el primero consta del proceso de utilizar datos históricos.
Esto con la finalidad de, por ejemplo, predecir el comportamiento de clientes o usuarios de eventos futuros y tomar decisiones informadas.
Así, el análisis predictivo se beneficia del big data ya que requiere de una cantidad significativa de información para realizar predicciones precisas.
Concretamente, los conjuntos de datos grandes y diversos que se recopilan en el contexto del big data proporcionan una base sólida para el análisis predictivo. Pues, como hemos mencionado en artículos anteriores, tal como “Ventajas y desventajas de Power Bi”, consideramos en IFD Technologies que las empresas cuando invierten en business inteligence, es mejor que lo hagan en herramientas customizables porque cada nicho de mercado ofrece retos distintos.
Por ello, en este artículo nos enfocaremos en uno muy importante: bienes de consumo.
Como sabemos, en un mercado tan complejo, sobre todo en el contexto mexicano por ser uno de los países más grandes del mundo, es imprescindible que cuantos más datos se tengan disponibles, más sólidas y confiables serán las predicciones resultantes. Por lo tanto, las decisiones a tomar, serán más atinadas porque estarán basadas en estadísticas sencillas.
¿Cómo puede el análisis predictivo mejorar la toma de decisiones en la industria de bienes de consumo?
Un modelo de análisis predictivo puede mejorar la toma de decisiones en las empresas de bienes de consumo al proporcionar información valiosa basada en datos históricos y sus interacciones con variables causales (e.g. demográficos, climas, microsegmentación del mercado, entre otras…).
Al utilizar algoritmos y técnicas de aprendizaje automático, el modelaje basado en ML (Machine Learning) permite identificar patrones, tendencias y relaciones en grandes volúmenes de datos de volúmen, ventas, interacción entre distintas marcas para, por ejemplo, tomar acciones estratégicas o tácticas que lleven a incrementar ventas o participaciones de mercado.
Esto se hace aún más efectivo cuando se invierte en Soluciones Saas, como las que brindamos en IFD Technologies. Para nosotros, con LINDA, analizamos rápida y correctamente, así como también de manera confiable, el big data de tu negocio.
Con la intención de obtener información práctica a partir de una gran cantidad de datos, tanto estructurados como no estructurados.
De esta manera, cuando se perfilan por este tipo de servicios, las compañías pueden predecir escenarios futuros, evalúar riesgos, optimizar mixes de productos y mejorar la gestión de sus operaciones.
A su vez, toman decisiones más informadas y estratégicas, tales como: asignar de forma más eficiente sus recursos y enfocar sus esfuerzos dónde mayor impacto al negocio tendrán..
¿Cuáles son las técnicas más utilizadas en el análisis predictivo en el sector de bienes de consumo?
Las técnicas que se emplean en el sector de bienes de consumo pueden ir variando y hasta evolucionando con el transcurso del tiempo y las necesidades. Sin embargo, hay al menos cinco que suelen frecuentarse y que proveen resultados positivos:
- Regresiones: se utilizan para predecir valores numéricos, como la demanda de distintos productos y la variación de esta, dependiendo el cambio de variables externas e independientes, tales como las lluvias y las temperaturas en distintas regiones del país.
- Series temporales: ayudan a predecir patrones y tendencias en el comportamiento de los consumidores a lo largo del tiempo, como la predicción de ventas o la volatilidad del mercado.
- Minería de datos: sirve para descubrir patrones y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos de distintas métricas.
- Redes neuronales: constan de modelos de aprendizaje automático que pueden analizar datos científicos y capturar relaciones no lineales en variables relevantes.
- Árboles de decisión: ayudan a tomar decisiones basadas en condiciones específicas, como los efectos de distintas promociones, cambios de precios o la segmentación de tus consumidores.
¿Qué ventajas competitivas ofrece LINDA en comparación con otras soluciones de análisis predictivo? Infografía
LINDA se destaca por ofrecer las herramientas adecuadas según las necesidades específicas del negocio y, claro está, los objetivos del cliente. Estas, a su vez, pueden combinarse y modificarse con el transcurso de los meses.
Asimismo, cuenta con una amplia trayectoria y experiencia en diferentes sectores, y ha proporcionado grandes resultados con sus estrategias.
Asimismo, te invitamos a conocer más de nosotros en este este artículo publicado por el diario mexicano El Financiero, en el cual nuestro CEO, Óscar Rodríguez, explica más detalles de LINDA. Te compartimos parte de lo que ahí platicó:
“Las herramientas de Data Visualization tradicionales han sido creadas para trabajar bajo componentes poco flexibles y bases de datos relacionales que entorpecen y limitan la flexibilidad necesaria para llegar a insights inteligentes que se esconden en grandes volúmenes de información. Esto además de reducir la productividad entre los colaboradores, genera pérdidas económicas para las empresas al no tener una capacidad de respuesta inmediata y precisa”.
Beneficios del análisis predictivo en el sector de bienes de consumo
El análisis predictivo se usa cada vez más en empresas de bienes de consumo debido a la gran disponibilidad de datos históricos y, por ende, la efectividad de los modelos predictivos resultantes. Algunos de los beneficios más importantes son los siguientes:
Mejora de la toma de decisiones y optimización de resultados
Al utilizar algoritmos de identificación de insights y modelos predictivos basados de ML para analizar grandes volúmenes de datos históricos y actuales, se pueden tomar decisiones más informadas y precisas.
Por ejemplo: determinaciones de precios, asignación y despliegue de campañas de marketing en segmentos o microsegmentos de clientes, mix de productos ideal en puntos de venta específicos, entre otras.
Identificación de patrones y tendencias
Tal lo descrito anteriormente, identificar patrones y tendencias ocultas posibilita comprender mejor el comportamiento de los clientes, identificar oportunidades de mercado y anticipar cambios en las condiciones de este.
Al comprender los patrones emergentes, las empresas pueden tomar medidas proactivas y ajustar sus estrategias comerciales en consecuencia. De esta forma, las probabilidades de decisiones acertadas son mayores.
Reducción del riesgo y la pérdida
El hecho de poder evaluar cada decisión o posible acción da lugar a reducir las probabilidades de riesgos. Esto es fundamental en un contexto en el que analizar grandes volúmenes de datos de forma eficiente y conseguir información precisa y rápida resulta complejo.
En este sentido, el análisis predictivo y big data ayudan a tomar decisiones estratégicas basadas en datos relevantes y actualizados. Así, y siempre con las herramientas adecuadas, se pueden capitalizar oportunidades de forma efectiva antes que la competencia.
Posibilidad de personalizar servicios y productos
Al comprender mejor las necesidades y preferencias de los clientes, las probabilidades de atenderse a las mismas y satisfacerlas son mayores.
Asimismo, este proceso se realiza analizando el comportamiento de los consumidores, el impacto de distintas variables causales en las condiciones del mercado, patrones de gasto y comportamiento en línea, entre otros.
Es decir, se identifican tendencias para luego saber cómo proceder.
¿Por qué elegir LINDA para el análisis predictivo en la industria de bienes de consumo?
LINDA implica varios beneficios en simultáneo para empresas de bienes de consumo, como mencionamos antes.
Por un lado, disponer de herramientas sofisticadas de última generación (como SageMaker de AWS). Y, por otro, la total flexibilidad de adaptar las necesidades específicas del cliente.
Si estás pensando en contratar a LINDA para el despliegue de análisis predictivos basados en Machine Learning, estás tomando una excelente decisión. ¡Contáctanos para conocer en detalle todo lo que tenemos para ofrecerte!
PREGUNTAS FRECUENTES
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es el uso de datos para prever resultados futuros. La finalidad de esta práctica en los negocios es tomar decisiones informadas y planificar estrategias basadas en pronósticos confiables.
Este proceso incluye el análisis de datos, aprendizaje automático, inteligencia artificial y modelos estadísticos para identificar patrones que puedan predecir el comportamiento futuro.
¿Qué es un predictivo y ejemplos?
El análisis predictivo es la técnica utilizada para interpretar datos y hacer predicciones basadas en patrones identificados. Por ejemplo, en el campo del marketing, se puede prever el comportamiento de los clientes, la demanda de productos o las tendencias del mercado. Esta herramienta es especialmente útil para tomar decisiones estratégicas informadas y maximizar los resultados comerciales.
¿Cómo se hace un análisis predictivo?
Para hacer un análisis predictivo, es necesario recopilar datos de múltiples fuentes y modelarlos para obtener conclusiones consistentes y validar las hipótesis. Suena sencillo pero cuando se trata de grandes volúmenes de datos, es mejor te apoyes en softwares como LINDA, una herramienta customizable creada por IFD Technologies.
