Las empresas han utilizado modelos predictivos desde hace más de 40 años. Esto debido al eterno afán de tomar mejores decisiones, realizar inversiones más acertadas y minimizar los riesgos en todas las áreas posibles. Sin embargo, dichos modelos estuvieron basados en tecnologías y sistemas de bajo rendimiento y sin capacidades de predicción realmente potentes.
Este panorama cambió hace pocos años gracias a los avances en machine learning y a las técnicas de big data. Hoy en día, los modelos predictivos más avanzados brindan una capacidad analítica para conocer el futuro que solo era posible contemplar en las películas de ciencia ficción.
Así, los análisis predictivos han revolucionado por completo la gestión comercial en todos los sectores.
Los modelos predictivos tienen gran aplicabilidad en todos los sectores comerciales. Son capaces de resolver muchos problemas que antes eran irresolubles. Hoy en día, algunas de las acciones que pueden realizar las empresas gracias a estos modelos son:
Los empresarios siempre tienen incertidumbre al elegir un sitio para abrir un negocio, ya sea: retail, restaurante, cafetería, hotel o cualquier otro tipo de local. Esta incertidumbre se debe a que muchos negocios fracasan por ser abiertos en lugares no idóneos, haciendo que se pierdan grandes sumas de dinero y se afecte la reputación de las marcas.
Los modelos predictivos del machine learning solucionan este problema al detectar cuál es el mejor lugar para instalar un negocio.
Predecir esta información tan importante es posible gracias a que los análisis predictivos tienen en cuenta aspectos como los hábitos de los consumidores de una zona y las características del buyer persona del negocio.
Por ejemplo, Buxton es una empresa que ayuda a los retails a identificar sus más potenciales clientes y a elegir las zonas geográficas en las que se pueden obtener mayor crecimiento comercial. Todo ello gracias al uso de modelos predictivos alimentados por sistemas de big data que permiten tener un conocimiento profundo de la industria, del negocio y de los habitantes.
Los modelos predictivos aplicados al marketing, las ventas y a las estrategias comerciales permiten conocer, anticipadamente, posibles cambios en los hábitos de comportamiento de los clientes.
Para lograrlo, los sistemas de machine learning procesan, contrastan y analizan información sobre:
Con todo este proceso automatizado, es posible saber cuándo un cliente estará más propenso a comprar, a recomendar la marca o, incluso, a darse de baja. Así, los modelos predictivos también ayudan a diseñar políticas de precios y programas de fidelización más eficaces.
En el 2016, eBay compró SalesPredict, una empresa especializada 100% en análisis predictivos y machine learning. El objetivo de esta adquisición es el mismo que el de otras grandes corporaciones como Amazon y Netflix: utilizar los modelos predictivos para hacer recomendaciones altamente personalizadas de productos y contenidos.
Estos sistemas predictivos utilizados para la recomendación de productos analizan datos sobre los hábitos de consumo e intereses de búsqueda de un cliente. Dichos datos son contrastados con los datos de otros usuarios con hábitos e intereses similares.
Posteriormente, el sistema le recomienda al cliente los mismos productos que los otros usuarios (con gustos similares) compraron. Así, las empresas logran predecir cuáles clientes comprarán determinados productos.
Si quieres aplicar esta técnica, consulta este tutorial de Amazon sobre machine learning y modelos predictivos.
Desde Enzyme Advising Group ayudamos a las empresas de todos los sectores con soluciones de análisis predictivos de última generación. Para ello, utilizamos técnicas de inteligencia artificial y de big data que garantizan resultados precisos, certeros y confiables. Hacemos que mirar hacia el futuro sea tan fácil y seguro como mirar hacia el pasado.
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