Modelos predictivos: tipos y ejemplos de uso en la actualidad

El mundo avanza y con él, la digitalización; juntos van de la mano hacia una sociedad desarrollada y dependiente de la tecnología. En la era digital son necesarias nuevas técnicas que ayuden a las organizaciones a crecer y lograr un hueco destacado en su sector. De ahí la importancia de prestar atención a los datos, pues en la actualidad son muchos los que generamos y necesitan un orden, almacenaje y, cómo no, técnicas para su análisis correcto.

Ahí reside la importancia de los modelos predictivos. Concretamente, un análisis predictivo es una herramienta que toda empresa necesita y que consta de varios procesos que, mediante técnicas computacionales, permiten predecir lo que puede ocurrir en el futuro y actuar frente a los imprevistos que puedan surgir. De hecho, el objetivo es adelantarse para poder actuar con tiempo, así como encontrar nuevos mercados y oportunidades de negocio para la compañía.

FUNCIONALIDADES Y TIPOS DE MODELOS PREDICTIVOS

Los modelos predictivos son muy eficaces para descubrir con antelación qué clientes van a huir de nuestros servicios, conocer sus necesidades y planificarnos con tiempo en consecuencia para aprovechar las oportunidades de negocio, así como para aumentar los beneficios de la empresa y reducir los costes y los riesgos.

Para llevar a cabo un buen análisis predictivo, es indispensable trabajar con una cantidad enorme de datos, partiendo del histórico de la compañía, que sean accesibles en tiempo real. Con respecto a su clasificación, existen dos tipos de modelos predictivos:

• De clasificación
• De regresión

MODELOS PREDICTIVOS DE CLASIFICACIÓN

Estos están sujetos a un grado de probabilidad, ya que son los que, gracias a diferentes variables, permiten predecir a qué tipología pertenece cada cliente. Con ellos se obtienen resultados binarios, lo que implica respuestas de «sí» o «no» y en formato de número.

MODELOS PREDICTIVOS DE REGRESIÓN 

Con estos modelos una organización puede predecir un valor.

EJEMPLOS DE MODELOS PREDICTIVOS

Sabemos que es complicado entenderlo con una simple definición y por ello te vamos a poner un ejemplo de cada caso para que los asimiles más fácilmente. Por un lado, con respecto a los modelos predictivos de clasificación, un buen ejemplo sería cuando gracias a ellos se puede descubrir si un cliente decidirá prescindir de los servicios de tu compañía y con qué probabilidad (en porcentaje) ocurrirá. Por su parte, un ejemplo de modelo predictivo de regresión podría ser calcular de manera aproximada el beneficio que un determinado negocio puede recibir de una acción durante un periodo de tiempo concreto.

De hecho, en la actualidad su uso es infinito y, si nos adentramos más en el habitual mundo de los modelos predictivos, descubriremos un sinfín de ejemplos que pueden ayudar a todo negocio a crecer. Otro caso en el que centrarnos es en cómo este tipo de modelos nos pueden ayudar a la hora de elegir el lugar en el que abrir un determinado negocio: por ejemplo, un restaurante o una tienda de ropa. ¿Cuántas veces ha fracasado un negocio por encontrarse en el sitio incorrecto y en el momento equivocado? Pues eso, en pleno siglo XXI y con todas las posibilidades que nos ofrecen los datos, ¡no debería ocurrir! Así, en este caso se pueden aplicar los modelos de machine learning, gracias a los cuales se puede encontrar la ubicación idónea para abrir un comercio, teniendo en cuenta variables como los hábitos de las personas de la zona o estudiando con detalle cuál es el cliente objetivo de ese tipo de local.

PRESENCIA EN CASOS DE ÉXITO

Si nos enfocamos en compañías en concreto, ¿te suena Amazon? Este gigante usa los modelos predictivos para segmentar a sus clientes según sus gustos y ofrecerles artículos o recomendaciones similares cuando han comprado un determinado producto. Todo ello lo hace bajo un análisis de las compras de cada cliente, sus ubicaciones, los comercios al por menor de las zonas, la estacionalidad… ¡Todo un acierto para acercarse al cliente y mejorar su experiencia!

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