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Leer más »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.
Atendiendo al tipo de aprendizaje con el que se entrenan los algoritmos de IA, podemos distinguir tres modelos predictivos para resolver problemas específicos.
Podemos diferenciar tres clases de algoritmos básicos de aprendizaje automático utilizados en el desarrollo de modelos predictivos.
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.
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..
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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