Una de las mejores maneras de predecir lo que puede suceder en el futuro es mirar eventos pasados.

Una forma de realizar predicciones sobre el futuro es con un análisis avanzado utilizando datos, algoritmos estadísticos, consultas analíticas y técnicas de Machine Learning para encontrar la probabilidad de resultados futuros basados ​​en datos históricos. Esta técnica es utilizada por grandes empresas todos los días para identificar posibles riesgos y oportunidades.

La analítica predictiva extrae información de conjuntos de datos existentes con el objetivo de encontrar patrones y tendencias. A diferencia de la inteligencia de negocios tradicional, que es de carácter retroactivo, la analítica predictiva toma estos patrones y tendencias y luego utiliza esa percepción para predecir posibles resultados.

La analítica predictiva se está volviendo más popular, pero ¿cuáles son los beneficios?

El análisis predictivo puede ofrecer muchos beneficios. Puede reforzar la confianza empresarial dándole todos los resultados posibles para que una organización pueda evaluar los riesgos, acciones tomar y el ROI potencial.

También puede aumentar la agilidad de la organización. Cuanto más rápido una empresa puede obtener una visión de los posibles resultados, más rápido puede tomar medidas que, a su vez, puede ayudar con la velocidad de la innovación, sobre todo cuando se trata de superar a su competencia..

La analítica predictiva también puede reducir la incertidumbre. La toma de decisiones puede ser difícil frente a lo desconocido, por lo que la analítica predictiva puede ofrecer suficiente información para superar esta incertidumbre e impulsar una toma de decisiones rápida y específica.

La analítica predictiva tiene una serie de casos de uso importante.

Tal vez el más conocido es el puntaje de crédito. Esto se utiliza en los servicios financieros que miran el historial de crédito de una persona, por ejemplo en las solicitudes de préstamo, con el fin de puntuarlos sobre la probabilidad de hacer pagos futuros a tiempo.

Las empresas también pueden necesitar predecir la demanda de productos para los consumidores. Los minoristas necesitan pronósticos precisos ya que las existencias son caras para mantenerse en los estantes. Al combinar los datos de ventas históricas con las previsiones meteorológicas, los supermercados pueden determinar si habrá una temporada de clima caliente y cuántos alimentos para verano, como helados y bebidas frías deben almacenar.

También puede decirnos cuál será el próximo movimiento de un comprador, esto mediante el seguimiento de su historial de compras,  patrones de navegación y otro tipo de información.

Ser capaz de predecir lo que un comprador va a comprar en línea es útil no sólo porque aumenta la posibilidad de otra venta, sino también porque, según la investigación de Invesp, el 45% de los compradores en línea son más propensos a comprar en un sitio que ofrece recomendaciones personalizadas.

En el uso de estrategias de marketing digital, la analítica predictiva está dando resultados sorprendentes debido a sus grandes casos de éxito.