Los datos son una realidad en nuestras vidas ya que vivimos en un mundo que genera constantemente información. La revolución tecnológica, el nuevo perfil de los consumidores, cada vez más exigentes y la aparición del entorno digital son los causantes de la necesidad de analizar y entender los datos para tomar decisiones de negocio ante este ecosistema tan competitivo.
Los datos suponen la llave de acción de nuestras decisiones ya que con la información que nos ofrecen, podemos detectar oportunidades y por lo tanto actuar con ventaja en este nuevo entorno tan complejo conocido como Big Data, caracterizado por su constante crecimiento.
¿Cómo puedo aprovechar todos estos datos, si su volumen es inmenso?, la respuesta está en conocer patrones de comportamiento de las personas para poder predecir conductas, mediante el análisis predictivo.
El análisis predictivo consiste en pronosticar comportamientos futuros para actuar de forma anticipada en base al estudio de los datos.
Dejando de lado misticismos y bolas de cristal, el análisis predictivo consiste en pronosticar comportamientos futuros para actuar de forma anticipada en base al estudio de los datos.
Aunque suene a ciencia ficción, son modelos analíticos cada vez más comunes y presentes en el mundo empresarial, dado que se nutren de la información para convertirla en valor futuro. Sus aplicaciones, afectan a todas las áreas de negocio ya que son accionables tanto en la gestión de ventas y su aumento, como en la gestión de RRHH, pasando por marketing o finanzas entre otros ejemplos. Son modelos útiles y aplicables en todos los sentidos.
No obstante, si no tengo un adivino en mi empresa, ¿quién se encarga de esta labor? Tal y como comentaba mi compañera Bea en su primer post, ante la continua presencia de los datos en nuestras vidas ha surgido la figura del Data Scientist: un perfil experto que extrae conocimiento a partir de los datos.
Este nuevo “adivino” es quien gracias a su fuerte visión de negocio utiliza tanto la información generada por la compañía, como la de fuentes externas que enriquecen todo el proceso, para crear modelos analíticos capaces de anticipar los comportamientos ante una acción de negocio, dando a nuestra compañía ese margen de decisión que puede suponer una ventaja.
Hasta aquí todo suena genial pero el proceso de un modelo predictivo va más allá, dado que hay que obtener los datos adecuados para que este sea efectivo, construir un modelo que nos de los resultados que buscamos y finalmente aplicarlo con la herramienta oportuna en cada caso. Como puede sonarnos a un tema muy complejo, lo simplificaremos en tres fases:
La experiencia del cliente, medir su ciclo de vida, aumentar o disminuir un precio del producto que hagamos o adaptar la producción son algunos ejemplos de sus múltiples aplicaciones
Gracias a anticipar el impacto de sus acciones, las compañías pueden aplicar las predicciones en sus decisiones de negocio y por lo tanto mejorar tanto sus acciones como resultados, siendo cada vez más proactivas ante una demanda tan volátil y exigente como la actual. El impacto en la experiencia del cliente, medir su ciclo de vida, aumentar o disminuir un precio del producto que hagamos o adaptar la producción son algunos ejemplos de sus múltiples aplicaciones, como estos dos casos de eso de nuestro día a día conocidos por todos.
Por una parte, Amazon y su sistema de recomendaciones de compra, con accesorios a cada compra que realicemos, sugerencias para añadir al producto, combinaciones…etcétera, en base a cada movimiento que hagamos en su plataforma. De este modo, mejora la experiencia del cliente gracias a que puede complementar su producto con otra compra o directamente ir a por otro, a la par que aumenta sus ventas gracias a estas decisiones en tiempo real del consumidor.
Por otra, Gmail y su nuevo sistema Smart Compose, la nueva IA de Google capaz de predecir textos en los asuntos de los correos. De acuerdo a sus datos, “ha ahorrado a los usuarios una media de mil millones de caracteres semanales”, por lo que esta nueva herramienta predictiva es capaz de optimizar el tiempo de los profesionales y facilitar su comunicación.
De estos ejemplos, pasaremos a conocer las herramientas más destacadas dentro de un sector en auge como es la analítica e interpretación de datos, que son actualmente el lenguaje de código abierto R, el lenguaje de programación Python y el lenguaje de programación Scala, junto a tecnologías propias de grandes compañías como Microsoft entre otras.
Son los ejemplos más destacados en una tecnología en continuo desarrollo, y esto es sólo la punta del iceberg, ya que todas ellas no dejan de reinventarse y evolucionar. Si las compañías quieren sobrevivir ante un entorno tan competitivo, van a tener que aplicar estos procesos y modelos en sus negocios mediante soluciones más personalizadas, permitiendo así el desarrollo y crecimiento de nuevas empresas que sirvan de apoyo en sus acciones.
En conclusión, extraigo que el análisis predictivo es el eje central de aplicar soluciones de negocio basadas en datos actualmente. Con la visión de futuro anticipada, la actuación dentro de las empresas se va a volver cada vez más competitiva y mejor dada la enorme incertidumbre del entorno empresarial actual y sin duda su aplicación será una gran ventaja competitiva que reportará mejores resultados.
Con un proceso personalizado para cada caso, las continuas posibilidades del mercado tanto en herramientas como en compañías dedicadas a ello y probados casos de éxito, nuestro futuro empresarial pasa por el estudio de los datos.
¿El futuro?, para mí pasa por relacionar este análisis con las emociones del consumidor, de modo que podamos entenderlo, conocerlo y ofrecerle del mejor modo posible lo que busca.
Lo comentaremos sin duda en mi próximo post ?
