El término análisis predictivo se refiere al uso de datos, algoritmos estadísticos, inteligencia artificial y aprendizaje automático para proporcionar la mejor evaluación de resultados, tendencias, comportamientos y eventos futuros en función de los datos históricos de los clientes. Las marcas a menudo usan análisis predictivos para comprender mejor las tendencias del mercado, los comportamientos de compra de los clientes y más.
Brian David Crane, fundador y CMO de Spread Great Ideas, un fondo de marketing digital, dijo a CMSWire que el análisis predictivo, como modelo computacional, utiliza IA para analizar el desempeño pasado y los modelos existentes para pronosticar posibilidades futuras y recuperar información procesable que se puede implementar en un negocio. «Puede descubrir patrones ocultos y el comportamiento de los usuarios que las empresas pueden implementar para mejorar la productividad y la rentabilidad».
Este artículo analizará las ventajas y las deficiencias del análisis predictivo y cómo está cambiando la práctica para mantenerse al día con la evolución de la tecnología.
Análisis predictivo: la clave para obtener información útil para las marcas
Para 2026, Gartner predice que el 65 % de las organizaciones de ventas B2B pasarán de una toma de decisiones basada en la intuición a una basada en datos mediante el uso de tecnología que une flujo de trabajo, datos y análisis. El análisis predictivo hace posible que las marcas obtengan información útil a partir de los datos recopilados de todos sus canales.
“En los últimos años, los desarrollos tecnológicos han ampliado aún más el ámbito y el alcance del análisis predictivo”, dijo Crane. “Hoy en día, los datos basados en la ubicación y el análisis predictivo geoespacial se utilizan para diseñar ofertas para los clientes en función de dónde se encuentran y su comportamiento de compra”. Crane predice que el aprendizaje adaptativo es la próxima frontera, donde los datos continuos se transmiten a través de modelos computacionales de IA para comprender el comportamiento humano y modelar soluciones proactivas que atraigan a los consumidores sobre la marcha.
Ryan Fannon es el director de gestión de productos de UPS Capital, una división de servicios financieros de UPS. Fannon le dijo a CMSWire que entre los 260 millones de casos de piratería en el porche que ocurren cada año, el aumento de los casos de fraude en las entregas, la diversidad de productos vendidos en línea y el clima extremo, las prácticas de resolución de envíos se han vuelto cada vez más complejas. Como resultado, la industria de la logística recurrió al análisis predictivo para descubrir datos relacionados con la dirección para determinar con mayor precisión las áreas de entrega de alto riesgo, riesgo promedio y bajo riesgo.
El análisis predictivo puede ayudar al negocio de Fannon a determinar los elementos de riesgo que tienen más probabilidades de ocurrir, lo que le permite minimizar el riesgo de su cliente. “Estos datos brindan a los comerciantes información sobre el nivel de riesgo de entregas específicas y si se justifican medidas de seguridad personalizadas (es decir, seguro elegido por el comerciante o el cliente, opciones de entrega alternativas o solicitud de una firma)”, explicó Fannon. “Tales medidas pueden proteger los resultados de una empresa y la entrega de un cliente, ofreciendo tranquilidad a ambas partes”.
Fannon sugirió que, aunque los comerciantes de lujo y tecnología utilizan actualmente el análisis predictivo, a medida que los servicios de datos se vuelven más accesibles, podemos esperar que los negocios minoristas, grandes y pequeños, utilicen el análisis de riesgo de dirección.
Según Bob Czechowicz, director sénior de innovación de GS1 US, un proveedor de códigos de barras auténticos, los minoristas ya utilizan análisis predictivos. “Mirando el segmento minorista, hay oportunidades para que los minoristas aprovechen, para influir en la demanda. El uso de análisis predictivos para guiar e influir en las decisiones de compra de los consumidores conduce a nuevas formas de aumentar los ingresos para los propietarios de marcas y otras partes interesadas”, dijo Czechowicz.
“En lugar de basarse en el análisis de ventas, el análisis predictivo ofrece la oportunidad de identificar patrones que conducen a estrategias de interacción con el cliente altamente personalizadas”. Czechowicz le dijo a CMSWire que en esta nueva era basada en datos, ya no se trata solo de que la cadena de suministro operativa lleve el producto al consumidor, sino que se debe considerar todo el ecosistema minorista para brindar una experiencia de consumidor específica.
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¿Por qué el análisis predictivo se está quedando atrás?
Cuando estuvo disponible por primera vez, el análisis predictivo fue aclamado como la panacea que ayudaría a las marcas a aprovechar sus datos propios y de terceros. Muchos líderes han llegado a la conclusión de que se sobrevaloró el análisis predictivo en una industria que debería haberlo sabido mejor. Aunque las marcas más grandes pueden haber estado en condiciones de tener los volúmenes masivos de datos propios que se necesitaban para obtener información práctica, las empresas más pequeñas tuvieron que recurrir al uso de datos de terceros de menor calidad para llenar los vacíos. Como han aprendido los primeros innovadores de los populares modelos generativos de IA, para obtener resultados de calidad, debe tener datos de calidad.
No es solo el sector de TI el que se ha visto afectado por las deficiencias del análisis predictivo. Aviation Week en febrero publicó un artículo sobre cómo las herramientas de mantenimiento predictivo se están quedando cortas para la industria de la aviación. Debido a que el análisis predictivo está comenzando a ser una parte normal de las pilas de tecnología de la mayoría de las industrias, muchas empresas se enfrentan a los desafíos de Big Data.
El problema no es que no exista la tecnología que pueda clasificar datos estructurados y no estructurados. Según un informe de 2020 de IDC, la funcionalidad AI/ML se utiliza para localizar y extraer datos de documentos no estructurados con una precisión de casi el 95 %. No es la falta de datos, sino la falta de los datos correctos.
Las empresas sufren una sobrecarga de datos, y los datos llegan constantemente desde todos los canales de una marca: su sitio web, aplicación móvil, centro de contacto, tienda física, chatbot, IoT y más. Big Data es cada vez más y abrumadoramente vasto y juega un papel en la creación de pantanos de datos, que rápidamente se vuelven difíciles de aprovechar. Ser capaz de ubicar los datos correctos en su lugar será vital para que las marcas implementen de manera efectiva el análisis predictivo.
No son solo los grandes datos y los pantanos de datos los que son un obstáculo para el análisis predictivo eficaz: los datos en silos también siguen siendo un problema. Un informe de 2021 de la Association of Public & Land-grant Universities encontró que los silos de datos son un desafío muy real para los institutos de educación superior, ya que actúan como «un fuerte impedimento para mejorar el uso de los datos para la toma de decisiones». El informe también indicó que los datos a menudo se almacenan en silos debido a las limitaciones de la infraestructura técnica, también conocidas como aplicaciones heredadas, que no vinculan fuentes de datos dispares.
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Obstáculos para el análisis predictivo efectivo
No son solo los datos y la tecnología las barreras para el uso eficaz del análisis predictivo. Debido a que los humanos son parte del proceso, también son parte del problema. “Las variables desconocidas pueden alterar o afectar los resultados finales”, dijo Crane. “El más impredecible es el elemento humano y su cambiante postura psicológica basada en suposiciones defectuosas o errores en las perspectivas humanas”. Crane sugirió que otro desafío es la relevancia de los datos, por ejemplo, datos limitados o datos erróneos utilizados como entradas para extraer predicciones futuras.
“El análisis predictivo también requiere una gran cantidad de recursos, tiempo y esfuerzos de recopilación de datos para obtener información útil y práctica”, explicó Crane. “Incluso si el análisis empresarial puede predecir los resultados futuros, las decisiones de compra y el comportamiento correctamente, la mayoría de los análisis se basan en datos demográficos. Esto todavía es vago en comparación con la información profunda que se puede filtrar a partir de datos personalizados». Crane le dijo a CMSWire que los conjuntos de datos masivos que se recopilaron de varias fuentes también pueden variar en calidad y formato, lo que dificulta que el modelo de análisis los lea y analice correctamente.
Reflexiones finales sobre el análisis predictivo
El análisis predictivo puede ser una forma efectiva para que las marcas obtengan información sobre las tendencias futuras de los consumidores, los comportamientos de los clientes, los hábitos de gasto, la usabilidad y más. Si bien la sobreabundancia de datos y los silos de datos siguen siendo un problema, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan cada vez más para superar estos problemas, lo que permite a las marcas no solo manejar todos estos datos, sino también ubicar y utilizar los datos correctos.
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