¿qué es el modelo empresarial predictivo?

Ejemplo de modelo predictivo

El modelo predictivo se refiere al uso de algoritmos para analizar los datos recogidos en eventos anteriores con el fin de predecir el resultado de eventos futuros. En un contexto de modelo de negocio, esto se expresa más comúnmente como el análisis de los datos de ventas anteriores para predecir los resultados de las ventas futuras, y luego usar esas predicciones para dictar qué decisiones de marketing deben tomarse.

La mayor ventaja que puede obtener al utilizar esta tecnología avanzada es la facilidad con la que se puede generar información procesable; dado que la información obtenida del modelado predictivo de análisis empresarial se basa únicamente en las verdades del comportamiento empresarial real de su organización, se adapta específicamente a las necesidades y estrategias de su empresa. La otra gran ventaja de este concepto es el valor que ofrece para optimizar el gasto en marketing; al utilizar el modelado predictivo del comportamiento para determinar qué clientes de su base de clientes tienen la mayor propensión a comprar, puede planificar mejor su campaña de marketing para evitar malgastar el dinero en segmentos que probablemente no proporcionen un rendimiento suficiente.

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La Era Digital ha traído al mundo de la industria muchos retos y oportunidades. La exuberancia irracional de los tecnólogos e inversores en tecnología de los años noventa dio lugar a negocios de Internet poco manejables, inviables y poco rentables.

A principios de la década de 2000, tras el estallido de la burbuja de las puntocom, muchos espectadores se preguntaron si el matrimonio entre Internet y los negocios era una mera moda, mientras que muchos especuladores se preguntaban si los mercados recuperarían o podrían recuperar la confianza en los negocios digitales.

Sin embargo, en la década y media transcurrida desde la burbuja tecnológica, el mundo ha sido testigo de la creación, el crecimiento y la maduración de las industrias digitales, así como de nuevos e innovadores enfoques digitales para las industrias tradicionales de ladrillo y cemento.

Pocos podrían haber predicho el auge de los negocios en línea o de las empresas virtuales, o que las empresas más exitosas de Internet podrían tener tanto éxito, con una capitalización de mercado de más de 400.000 millones de dólares. La era de la Web 2.0. La era de la Web 2.0. ha visto incluso la creación de rentables negocios offline alojados en videojuegos online.

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El modelado predictivo es un método de predicción de resultados futuros mediante el uso de modelos de datos. Es una de las principales formas en que un negocio puede ver su camino hacia adelante y hacer planes en consecuencia. Aunque no es infalible, este método tiende a tener altas tasas de precisión, por lo que es tan comúnmente utilizado.

En resumen, el modelado predictivo es una técnica estadística que utiliza el aprendizaje automático y la minería de datos para predecir y pronosticar resultados futuros probables con la ayuda de datos históricos y existentes. Funciona analizando los datos actuales e históricos y proyectando lo aprendido en un modelo generado para predecir resultados probables. Los modelos predictivos pueden utilizarse para predecir prácticamente cualquier cosa, desde los índices de audiencia de la televisión y la próxima compra de un cliente hasta los riesgos crediticios y los beneficios de las empresas.

Un modelo predictivo no es fijo; se valida o revisa regularmente para incorporar los cambios en los datos subyacentes. En otras palabras, no es una predicción única. Los modelos predictivos hacen suposiciones basadas en lo que ha sucedido en el pasado y en lo que está sucediendo ahora. Si los nuevos datos muestran cambios en lo que está sucediendo ahora, el impacto en el resultado futuro probable debe ser recalculado también. Por ejemplo, una empresa de software podría modelar los datos históricos de ventas frente a los gastos de marketing en varias regiones para crear un modelo de ingresos futuros basado en el impacto del gasto de marketing.

Qué es el modelo predictivo

La experiencia en los impulsores del rendimiento en cada paso del recorrido del cliente es indispensable para ascender de la analítica descriptiva, en la que los equipos son capaces de identificar manualmente las métricas tradicionales de la organización, a la analítica predictiva, en la que estas métricas se utilizan para determinar o informar de los resultados futuros. La ventaja competitiva en los negocios de hoy en día se encuentra en las variables cuantificables de un modelo analítico bien afinado. El uso de datos para comprender las interacciones de los clientes en todos los puntos de contacto de la empresa, así como los factores de influencia y los impulsores que afectan a cada uno de ellos, es el ámbito de la analítica empresarial (Business Analytics, BA) y un ejemplo clave es el modelo predictivo de ingresos.

Mientras que los primeros modelos de Business Intelligence (BI) utilizaban el análisis estadístico de los datos brutos para explicar el rendimiento pasado a las partes interesadas (descriptivo), los modelos analíticos posteriores combinaban los datos históricos con reglas, algoritmos y datos adicionales (a veces externos) para identificar el rendimiento futuro (predictivo) y las acciones favorables a resultados específicos (prescriptivo).