¿Qué es la analítica prescriptiva? Ejemplos

No hay duda de que, hoy en día, tomar decisiones en el entorno empresarial desentrañando la información y la gran cantidad de datos es fundamental para el éxito y la ventaja competitiva. En este sentido, la analítica prescriptiva está emergiendo como una herramienta poderosa que permite a las empresas no solo comprender lo que está sucediendo y por qué, sino también prescribir acciones específicas para mejorar los resultados. Por ello, conocer y entender en profundidad lo que es este tipo de analítica te aportará una ventaja competitiva, debido a que se utiliza cada vez más en numerosos sectores.

Concretamente, la analítica prescriptiva se sitúa en la cima de la jerarquía del análisis, porque la analítica descriptiva (lo que ha sucedido), la analítica diagnóstica (por qué sucedió) y la analítica predictiva (qué sucederá) forman parte de la analítica prescriptiva. Así, se trata de ir un paso más allá no solo para predecir eventos futuros, sino también para recomendar una serie de acciones específicas y aprovechar las ventajas de la predicción. De esta manera, la analítica prescriptiva va mucho más allá de la provisión de información y se centra en guiar las decisiones hacia los resultados óptimos mediante algoritmos avanzados, técnicas de aprendizaje automático y modelado predictivo para evaluar una serie de acciones y recomendar aquella que obtendrá los mejores resultados. 

Ejemplos de aplicación de la analítica prescriptiva

A medida que las empresas buscan maximizar su eficiencia, rentabilidad y toma de decisiones estratégicas, la analítica prescriptiva surge como una herramienta indispensable para sacar el máximo partido a los datos. Estos son algunos ejemplos:

1. Optimización de la cadena de suministro: 

En el sector de la logística y la cadena de suministro, la analítica prescriptiva puede ayudar a optimizar rutas de entrega, gestionar niveles de inventario y prever demandas. Un ejemplo práctico es la recomendación automática de rutas de envío más eficientes en función de los datos históricos, las condiciones del tráfico en tiempo real y las restricciones operativas.

2. Personalización en el comercio electrónico: 

En el ámbito del comercio electrónico, la analítica prescriptiva se puede utilizar para personalizar la experiencia del usuario. Analizando los patrones de comportamiento de los usuarios, se pueden ofrecer recomendaciones de productos altamente personalizadas para maximizar así las posibilidades de conversión.

3. Optimización de precios en el retail: 

En el sector minorista, la analítica prescriptiva puede ayudar a establecer estrategias de precios óptimas. Al considerar factores como la demanda del mercado, los costos de producción y las estrategias de la competencia, se pueden determinar precios que aumenten los ingresos y la participación en el mercado.

4. Gestión de recursos en la salud: 

En la industria de la atención médica, este tipo de analítica puede utilizarse para optimizar la gestión de recursos hospitalarios. Por ejemplo, al analizar patrones de admisiones, tasas de ocupación y horarios de personal, se pueden sugerir cambios en la asignación de recursos para mejorar la eficiencia y la atención al paciente.

5. Optimización de campañas de marketing: 

En el marketing digital, la analítica prescriptiva puede guiar la asignación de presupuestos y las estrategias de publicidad. Analizando datos de rendimiento pasados y considerando factores como la segmentación del público, se pueden sugerir ajustes específicos para maximizar el retorno de la inversión publicitaria.

6. Prevención de fraudes financieros: 

En el sector financiero, la analítica prescriptiva puede desempeñar un papel crucial en la prevención de fraudes. Al analizar patrones de transacciones, comportamientos de clientes y datos externos, es posible identificar anomalías y sugerir medidas proactivas para prevenir posibles fraudes.

7. Optimización de la experiencia del empleado: 

En el ámbito de los recursos humanos, la analítica prescriptiva puede utilizarse para mejorar la experiencia del empleado. Haciendo un análisis de los datos de retroalimentación, las evaluaciones de desempeño y los datos de participación, se pueden sugerir intervenciones específicas para mejorar la satisfacción y la retención de los trabajadores de una organización.

8. Planificación energética sostenible: 

En el sector energético, puede contribuir a una planificación energética más sostenible. Al considerar datos meteorológicos, patrones de consumo y costos de producción, se pueden sugerir estrategias para potenciar el uso de fuentes de energía renovable y reducir la huella ambiental.

Beneficios de la analítica prescriptiva:

Son muchas las ventajas que aporta el análisis prescriptivo a las empresas: una mejor planificación o un mayor conocimiento de las preferencias del cliente son las más destacadas. Pero hay más, como te detallamos a continuación:

Toma de decisiones más racional

La analítica prescriptiva proporciona a las organizaciones información basada en datos, permitiendo una toma de decisiones más racional y fundamentada en la evidencia.

Optimización de recursos

Permite la optimización eficiente de recursos, ya sean financieros, humanos o de producción, maximizando así la eficiencia operativa.

Adaptación a cambios

Ayuda a las organizaciones a adaptarse rápidamente a los cambios que se producen en el entorno empresarial, ya que las recomendaciones pueden ajustarse dinámicamente a las nuevas circunstancias.

Incremento de la rentabilidad

Al sugerir estrategias que maximizan los resultados deseados, la analítica prescriptiva contribuye a un aumento sostenible de la rentabilidad.

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