En el mundo empresarial actual, la capacidad de anticiparse y generar mejores resultados se ha convertido en un factor competitivo decisivo. Y ahí es donde entra en juego la analítica predictiva. Esta herramienta permite a las empresas obtener información valiosa sobre sus clientes, sus productos y sus canales de venta, lo que les permite tomar decisiones más acertadas y obtener mejores resultados.

Imaginemos que una empresa quiere saber por qué está perdiendo clientes, a qué clientes puede ofrecer productos adicionales y qué canales prometen las tasas de venta más altas. ¿Qué hace? Analiza el rendimiento en sus diferentes regiones de operación, divide a los clientes en segmentos por producto y aborda los problemas más críticos en juego. Sin embargo, muchas veces las empresas no saben qué hacer con la información detallada que les proporcionan los patrones de datos. A menudo, carecen de los recursos necesarios para verificar los resultados de manera efectiva e incorporar estos nuevos hallazgos a sus operaciones.

Según un estudio realizado por el centro de investigación de mercado BARC (Business Application Research Center), el 94% de las empresas encuestadas considera que la analítica predictiva es fundamental para el éxito futuro de su negocio. Aquellas empresas que ya han implementado proyectos de analítica predictiva destacan la mejora en la planificación, la gestión de procesos, el desarrollo de nuevos modelos de negocio y el apoyo a la toma de decisiones.

La analítica predictiva puede ser aplicada en diversas áreas de una empresa, y no se limita únicamente al sector industrial. A continuación, presentamos siete casos prácticos de uso:

1. Detección de fraudes: Mediante reglas y algoritmos, se pueden detectar irregularidades en facturas duplicadas o incorrectas, así como en balances manipulados, deteniendo transacciones sospechosas para su verificación manual.
2. Pronóstico de fechas de servicio (mantenimiento predictivo): Los algoritmos analizan constantemente el comportamiento de las máquinas junto con datos históricos para calcular el momento más adecuado para la próxima inspección y asegurarse de que las piezas de repuesto adecuadas estén disponibles cuando sea necesario.
3. Reducción de desperdicios (calidad predictiva): Los ajustes de parámetros definidos para cada etapa de producción permiten identificar y eliminar productos defectuosos de la línea de producción de manera temprana, reduciendo así el desperdicio.
4. Detección de clientes insatisfechos (gestión de la rotación de clientes): Los algoritmos analizan los patrones de comportamiento de los clientes para identificar aquellos que están en riesgo de abandonar la empresa. Con esta información, la empresa puede tomar medidas preventivas para retener su lealtad, como ofrecer descuentos o paquetes de servicios personalizados.
5. Identificación del potencial de venta adicional: Los algoritmos analizan el comportamiento pasado de los clientes para calcular el potencial de venta adicional de cada uno y determinar la mejor forma de abordarlos.
6. Mejora de la moral de pago: La analítica predictiva aprovecha el conocimiento sobre las condiciones en las que los clientes pagan sus deudas de manera confiable y oportuna, lo que permite una previsión eficiente de efectivo.
7. Retención de personal: La analítica predictiva también puede aplicarse a la gestión del talento, ayudando a las empresas a identificar a los empleados que están en riesgo de abandonar la organización y tomar medidas para retenerlos.

En resumen, la analítica predictiva ofrece a las empresas la capacidad de tomar decisiones más informadas y anticiparse a los problemas antes de que se conviertan en obstáculos. Es una herramienta poderosa que puede marcar la diferencia en el éxito de un negocio en el mundo actual.