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Análisis predictivo para optimizar los recursos
A diario interactuamos con resultados obtenidos a través del análisis predictivo como pueden ser las
recomendaciones de compra, mailings personalizados o motores de búsqueda tipo Google.
El análisis predictivo consiste en extraer información de grandes cantidades de datos para determinar
patrones de comportamiento, predecir futuras tendencias y asociar una probabilidad a los diferentes
acontecimientos que pueden suceder. El análisis predictivo utiliza un conjunto de herramientas que
incluyen la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la estadística o las bases de datos.
En el ámbito de la empresa, los modelos predictivos se utilizan para analizar datos históricos y obtener un
mejor
conocimiento
del
cliente,
de
los
productos, de la maquinaria, de los procesos y
para identificar los riesgos y las oportunidades
del negocio. Algunas áreas de aplicación pueden
ser:
•
Segmentación de clientes para influir en
la decisión de compra
•
Análisis de viabilidad y rentabilidad de
nuevos productos
•
Anticipación
de
la
disminución
de
compra o pérdida de clientes
•
Ampliación
del
conocimiento
de
los
clientes, a partir de la combinación de
variables (Clustering)
•
Generación de alertas según niveles de uso o de capacidad
•
Enfoque correcto de campañas de marketing o promociones
•
Detección de posibles impagos
Los aspectos clave para sacar provecho de la utilización de las técnicas de análisis son:
•
•
Conocimiento teórico de las herramientas y técnicas disponibles.
Experiencia para identificar la herramienta más adecuada en función del objetivo y aplicarla
correctamente.
•
Adecuar el proyecto a las necesidades de la organización. Cada negocio es diferente y, por tanto, el
nivel de aplicación de las técnicas del análisis predictivo tiene que ser diferente.
•
Habilidad para transformar la información extraída en cada proyecto en conocimiento que aporte
un valor al cliente.
Vilar Riba dispone de conocimiento y experiencia en la utilización del análisis predictivo para aportar valor
en este tipo de proyectos.