Por qué la IA predictiva es clave para el éxito de una empresa

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Equipo de Gamco

La integración de herramientas para análisis predictivo es ya habitual en las grandes empresas, pero gracias a la evolución y, sobre todo, a la democratización de la tecnología, su aplicación está ya extendiéndose a muchas pymes, donde se están empleando para mejorar la experiencia de usuario, perfeccionar sus productos u ofrecer un buen servicio posventa.

Gracias a la inteligencia artificial aplicada a la analítica predictiva, las empresas van a obtener una serie de ventajas competitivas y optimizar sus estrategias de ventas para afrontar mejor los cambios del mercado y los desafíos de la competencia. Mediante la IA predictiva se pueden identificar patrones y tendencias a partir de los datos históricos y actuales de las empresas. Es decir, detectar pautas en el comportamiento de compra de los clientes que les van a permitir valorar cuáles son los procedimientos más favorables para alcanzar sus objetivos.

Los algoritmos impulsados ​​​​por IA se pueden usar para identificar patrones en el comportamiento del consumidor y desarrollar estrategias y campañas de marketing personalizadas. Así se obtienen insights (evidencias) muy valiosos que permiten tomar decisiones mucho más acertadas y estratégicas para aprovechar oportunidades y evitar riesgos o minimizarlos, gestionando los recursos de la empresa de forma más eficiente. 

Las soluciones de análisis predictivo permiten a las empresas estimar con precisión qué evento es probable que suceda en una situación concreta. De este modo, las empresas pueden detectar, eliminar o mitigar los posibles conflictos que surjan. Se trata, por tanto, de adelantarse tanto a los clientes como a la competencia, aprovechando las nuevas oportunidades que sugiere el análisis predictivo.

En este sentido, la IA aplicada al análisis predictivo ofrece a las empresas

un potente conjunto de herramientas para obtener información de valor sobre el comportamiento y tendencias de sus clientes, mejorar el rendimiento y maximizar la rentabilidad, así como identificar oportunidades de negocio y predecir rendimientos futuros.

Para aplicar el análisis predictivo con éxito es fundamental contar con datos de calidad, un modelo de gestión adecuado y las técnicas de interpretación y visualización apropiadas. Al analizar grandes volúmenes de datos, las organizaciones pueden identificar tendencias, prever demandas futuras y tomar decisiones informadas para mejorar la eficiencia. 

Básicamente, el análisis predictivo utiliza técnicas estadísticas, modelos de machine learning y algoritmos para extraer información valiosa (insights) de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, con el fin de identificar oportunidades comerciales y evitar riesgos. En definitiva, se trata de aprovechar las oportunidades comerciales teniendo en cuenta que el desarrollo comercial debe implicar controlar los riesgos, es decir, vender más y cobrar lo que se comercializa.

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Por tanto, la IA predictiva es un paso más en la evolución del análisis predictivo. En marketing es habitual valerse de técnicas de análisis de datos para pronosticar el comportamiento de los clientes potenciales de una marca a partir de sus preferencias. La IA aplicada al marketing predictivo otorga la ventaja de analizar en tiempo real estos datos. Esto posibilita generar patrones de conducta segmentados por tipología de usuarios para ofrecer productos y servicios personalizados.

Tipos de modelos predictivos

Atendiendo al tipo de aprendizaje con el que se entrenan los algoritmos de IA, podemos distinguir tres modelos predictivos para resolver problemas específicos.

  1. Modelo predictivo basado en el aprendizaje supervisado. En este caso, se  entrena el algoritmo para aprender a partir de  los datos históricos analizados. La producción de conocimiento se genera mediante ejemplos etiquetados o de los cuales se conoce la respuesta correcta; ésto permite a la IA aprender por prueba y error: comparando en cada iteración lo acertada o no de su respuesta con respecto a la respuesta correcta.
  2. Modelo predictivo basado en el aprendizaje no supervisado. En este caso, el algoritmo es entrenado para que encuentre similitudes o patrones en los datos, de modo que asocie las variables conocidas a partir de la información recabada, pero sin precisar qué debe buscar. El modelo recopila información sin necesidad de conocer a priori ninguna salida correcta, ya que explora incluso los datos que aún no están etiquetados.
  3. Modelo predictivo basado en el aprendizaje reforzado. También conocido como aprendizaje semi-supervisado. En este caso, el objetivo es la toma de decisiones en entornos cambiantes, donde la IA aprende mientras interactúa con el entorno e intenta maximizar las recompensas que obtiene cuando las decisiones tomadas son correctas.  , 

Tipos de algoritmos empleados para el análisis predictivo

Podemos diferenciar tres clases de algoritmos básicos de aprendizaje automático utilizados en el desarrollo de modelos predictivos.

  1. Algoritmos de clasificación. Participan del aprendizaje supervisado con el fin de predecir una “categoría” o “etiqueta de clase” basada en los datos históricos recogidos. Los algoritmos de clasificación se utilizan en casos en los que el resultado es un conjunto finito de resultados. El detector de spam (correo no deseado) de una cuenta de correo electrónico es un buen ejemplo de este tipo de algoritmos; en este caso a cada correo se le asigna automáticamente una etiqueta con dos posibles valores: “Spam” o “No es Spam”.
  2. Algoritmos de regresión. Participan del aprendizaje supervisado con el fin de predecir un “valor” o “número” en función de los datos históricos recabados. Esto permite establecer una metodología para enlazar un cierto número de características y una variable objetivo que tiene valores contínuos (precios, demanda de productos, stocks, temperaturas, …). Esta clase de algoritmos pueden estimar el tiempo que emplea una persona en llegar a un destino o calcular el valor de una vivienda a partir de su ubicación, orientación o tamaño.
  3. Agrupación de segmentación. Participa del aprendizaje no supervisado con el fin de agrupar los datos en grupos a partir de patrones y características similares. Este tipo de algoritmos son usados con frecuencia en el comercio electrónico para clasificar a los clientes según su historial de navegación y/o compra.

6 pasos para realizar un análisis predictivo

El análisis predictivo se realiza en las empresas para resolver, mitigar o suprimir un problema o conflicto antes de que éste se produzca, a saber: pérdida de clientes, procesos ineficaces, caída de la tasa de conversiones, crisis reputacional, etc. Aunque no debemos pasar por alto que con la IA predictiva también se pueden aprovechar oportunidades comerciales si se predice que un cliente puede comprar o usar los productos y/o servicios de una marca.

Así que para que el análisis predictivo arroje resultados válidos es necesario seguir una serie de pasos que veremos a continuación.

  1. Obtener todos los datos históricos necesarios que contribuyan a predecir resultados futuros para tomar decisiones informadas y realizar acciones encaminadas a mejorar la visibilidad, percepción o rentabilidad de un negocio.
  2. Filtrar, combinar e integrar sólo aquellos datos que aporten valor a la hora de emplear técnicas analíticas.
  3. Elaborar el modelo predictivo. En este paso es clave seleccionar exclusivamente los parámetros concretos con los que va a trabajar el tipo de algoritmo seleccionado. 
  4. Para validar el modelo predictivo es importante ir ajustando los parámetros y los datos de entrenamiento en sucesivas revisiones. Se trata de comparar las predicciones con lo que realmente sucedió para garantizar que el modelo esté bien entrenado y que su rendimiento no decaiga a lo largo del tiempo..
  5. Implementar el modelo predictivo. Es el momento de dar un acceso controlado al modelo para que la empresa pueda ir aportando los datos con los que van a realizarse las predicciones. Los datos aportados y los resultados predictivos serán  monitorizados para  asegurar que el rendimiento del modelo coincide con el medido durante su creación y validación. En sucesivas iteraciones, el modelo vuelve a ser entrenado para conseguir predicciones cada vez más precisas.
  6. El último paso consiste en integrar el modelo predictivo en los sistemas y procesos de la empresa

Modelos de analítica predictiva

Existen varios algoritmos de análisis predictivo que pueden ser aplicados en función de las necesidades y objetivos específicos de una empresa. A continuación, vamos a enumerar los cinco algoritmos más comunes, cuyos objetivos son muy similares, a saber: aprender de los datos históricos, para predecir resultados futuros a partir  de datos actuales..

  1. Redes neuronales. Este modelo simula el funcionamiento del cerebro para catalogar enormes cantidades de datos y generar predicciones. Mediante IA y machine learning son capaces de modelar conexiones extremadamente complejas para averiguar la naturaleza exacta de la relación entre los valores de entrada y los de salida.
  2. Regresión logística. Este modelo se utiliza para predecir el resultado de una variable categórica en función de las variables independientes o predictivas. Es habitual su empleo para realizar predicciones sobre el riesgo crediticio, pues es capaz de determinar la probabilidad de que ocurra un evento en relación con otros factores.
  3. Regresión lineal. Uno de los algoritmos más conocidos es el del  “método de los mínimos cuadrados” porque calcula la suma de las distancias al cuadrado entre los puntos que representan los datos y los puntos del hiperplano (en el caso más sencillo: una línea recta)  que genera el modelo. De este modo, cuanto menor sea la distancia más favorable o acertada resultará la estimación.
  4. Árboles de decisión. En este caso, se emplea para representar decisiones hipotéticas y las posibles consecuencias que generen. Emplean un algoritmo de aprendizaje supervisado no paramétrico tanto para tareas de clasificación como de regresión. Cada árbol se va dividiendo en distintas ramas y hojas que representan cada clasificación en función de las condiciones que se van seleccionando hasta llegar a la resolución del problema.
  5. Máquinas de vectores de soporte (SVM). Este modelo de predicción emplea técnicas de machine learning para encontrar la mejor separación posible entre clases. En lugar de detectar la línea óptima, el SVM encuentra el hiperplano óptimo que maximiza el margen de separación entre clases clasificando modelos repetitivos.

Pero, ¿por qué recurrir a la IA predictiva en tu empresa? Si aún no estás convencido de los grandes beneficios de la IA aplicada al análisis predictivo, te contamos algunas de sus ventajas.

Ventajas de la IA predictiva

Las empresas de hoy buscan cada vez más y mejores formas de mejorar sus procesos de ventas. La inteligencia artificial aplicada al análisis predictivo se está convirtiendo en una herramienta invaluable para lograr estos objetivos.

La IA predictiva permite a las empresas automatizar todo el proceso de ventas, desde la generación y calificación de clientes potenciales hasta la segmentación de clientes y el servicio posventa. Esto permite reducir notablemente el tiempo dedicado a las tareas repetitivas y centrarse en mejorar la rentabilidad y en la satisfacción de los clientes.

Veamos algunas de las ventajas que proporciona la IA predictiva.

1. Facilita la toma de decisiones fundamentada en datos

Las empresas trabajan con grandes cantidades de datos de los que la IA predictiva puede obtener información vital para la toma de decisiones empresariales y aprovechar las oportunidades de desarrollo del negocio. Así se reducen las posibilidades de fracaso de las acciones a implementar, se reducen los costes y se incrementa la rentabilidad.

2. Identifica y reduce los riesgos

No cabe duda de que gestionar los riesgos de cada operación es fundamental para garantizar el éxito de una empresa en el mercado. Con el apoyo de la IA predictiva, se identifican los riesgos potenciales antes de que ocurran. De este modo, las empresas pueden anticiparse y tomar medidas preventivas para evitar o minimizar el impacto, reducir el tiempo y los costes de recuperación en caso de crisis. Por ejemplo, en el caso de las aseguradoras, que están expuestas permanentemente a riesgos de fraude, como reclamaciones falsas, la IA predictiva puede anticiparse a los defraudadores analizando patrones de comportamiento. Para ello, recopila y analiza casos de actividades engañosas y así ejecutar medidas preventivas.

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La evaluación de riesgos permite reducir las pérdidas del sector y mejorar su rendimiento. Para predecir la probabilidad de siniestros o accidentes, la IA predictiva analiza los documentos de las pólizas de los clientes. Así mismo, puede predecir qué asegurados probablemente no renueven sus contratos y elabora una estrategia para aumentar la retención.

3. Gestiona de manera eficiente los recursos existentes

Mediante la IA predictiva las empresas pueden prever el comportamiento del mercado y la demanda futura de productos y/o servicios. Permite a las empresas determinar los niveles óptimos de inventario para satisfacer la demanda y minimizar las existencias, controlar los precios estacionalmente o diseñar estrategias de marketing que respondan mejor a las necesidades de los clientes y ajustándose a la demanda. También hace posible determinar los requisitos de inventario detallados por región, ubicación y uso, lo que resulta en una mejor planificación y reducción de costes.

4. Reduce los costes optimizando los procesos 

Estrechamente relacionado con el apartado anterior, la IA predictiva ayuda a reducir los costes y aumentar la eficiencia de las operaciones al optimizar la gestión del inventario. Esto es fundamental para garantizar el flujo de suministros de los productos, optimizar la gestión del almacén y mejorar la planificación de los recursos.

5. Mejora la segmentación de los clientes y la previsión de ventas

La IA predictiva permite alcanzar una mayor precisión a la hora de segmentar a los clientes y personalizar para cada cliente la forma en que los departamentos de ventas interactúan con ellos. De este modo, pueden identificar el mejor momento para comunicarse con clientes potenciales y adaptar sus mensajes, productos, servicios y promociones.

Comprender las preferencias y el comportamiento de los clientes otorga a las empresas una ventaja indiscutible porque les permite identificar oportunidades y tendencias de negocio antes que sus competidores. De este modo, la empresa se puede anticipar y responder de manera más precisa a las demandas del cliente, proporcionando productos y servicios que se ajusten a sus deseos. Esto permite además fidelizarlos y generar mayores tasas de conversión de ventas.

Así mismo, la IA permite identificar segmentos emergentes e incluso diseñar subgrupos dentro de los existentes. Una segmentación más detallada puede aumentar las posibilidades de conversión. 

Amazon utiliza el análisis predictivo para ofrecer recomendaciones basadas en el análisis de datos de compras anteriores y preferencias de los usuarios, lo que mejora la experiencia de cliente y aumenta las posibilidades de venta.

6. Aumenta la fidelización de los clientes 

Al identificar patrones y tendencias en los comportamientos, preferencias y necesidades de sus clientes las empresas pueden entender mejor qué es lo que quieren exactamente sus clientes y cuáles son sus deseos y así segmentar la audiencia, personalizar sus mensajes y ofertas, así como seleccionar los canales adecuados para llegar a ellos, optimizando las campañas de marketing.

Además, la analítica predictiva también puede ayudar a medir el rendimiento de estas campañas, identificando qué tácticas funcionan mejor y cuáles no. La IA analiza los datos de los clientes para detectar anomalías en el rendimiento de las ventas y proporciona información sobre cómo mejorarlo. 

Los clientes fieles generan un flujo constante y predecible de ingresos y contribuyen al mantenimiento y crecimiento sostenible del negocio. Un cliente satisfecho es potencialmente fiel porque ha visto cumplidas sus expectativas por parte de una marca. En este sentido, mejorar la retención de los clientes va mucho más allá de brindarles lo que quieren. Es preciso identificar cuáles son las causas de abandono basándose en el historial de compras, la actividad en el sitio web o las opiniones vertidas en las redes sociales o las reseñas. Está claro que las herramientas digitales de atención al cliente, como los chatbots, cada vez son más precisas para propiciar un trato más directo y personal con los clientes. 

7. Optimización de rutas, tiempos de entrega y operaciones de logística

La gestión logística es una parte vital en cualquier organización que trabaje con productos/stock de materiales y su eficiencia es clave para alcanzar los objetivos. Por ejemplo, la IA predictiva facilita enormemente la tarea de identificar en tiempo real las mejores rutas disponibles para mejorar los tiempos de entrega, teniendo en cuenta factores como el uso eficiente del consumo de combustible, la distancia o el flujo de tráfico. Además, la IA permite hacer un seguimiento de los vehículos que necesitarán mantenimiento o serán reemplazados en un periodo concreto.

8. Mantenimiento predictivo de maquinaria

Predecir el desgaste de la maquinaria empleada en la industria permite a las empresas realizar un mantenimiento predictivo. De este modo, se reduce el tiempo de inactividad y los costes asociados con las reparaciones y el reemplazo de equipos.

Conclusión

La inteligencia artificial predictiva se ha establecido como un pilar fundamental para el éxito empresarial. Al aprovechar datos históricos y actuales, ofrece una visión precisa de tendencias futuras, permitiendo decisiones informadas. Esto es esencial para anticipar la demanda, optimizar recursos y mejorar la experiencia del cliente.

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Soluciones basadas en Inteligencia Artificial

Somos una empresa de Inteligencia Artificial en el desarrollo de modelos predictivos y software avanzado para el negocio. Desplegamos de manera rápida soluciones fácilmente integrables en los sistemas y procesos de las compañías, con impacto real y medible.

La capacidad de prever problemas y necesidades también conduce a un mantenimiento preventivo eficiente y a la identificación de oportunidades de mercado. Además, la IA predictiva potencia la innovación, mejora la eficiencia en marketing y ventas, y proporciona análisis en tiempo real, lo que brinda a las empresas una ventaja competitiva al abordar los desafíos de manera proactiva y ágil en un entorno empresarial en constante cambio.

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