El campo de la analítica empresarial está creciendo rápidamente. Las organizaciones están encontrando formas de capturar grandes volúmenes de datos y aprovechar herramientas avanzadas para ayudarles a convertir estos conocimientos en acción. Sin el enfoque correcto o la tecnología adecuada, puede ser difícil obtener mucho valor de los datos. Aquí es donde entra en juego la analítica avanzada. Hoy, estamos discutiendo las diferencias entre el análisis predictivo y el análisis prescriptivo, para que puedas determinar si debes incluir una o ambas capacidades en tu próxima implementación de TI.

El Campo General de la Analítica Avanzada

Antes de adentrarnos en las diferencias detalladas entre el análisis prescriptivo y el análisis predictivo, veamos el campo general en el que ambos se encuentran: la analítica avanzada. Este es un campo amplio que también incluye la analítica diagnóstica y descriptiva. Es fácil confundir la analítica avanzada con la inteligencia empresarial (BI). El diferenciador clave es la dirección del enfoque. Todos los tipos de analítica avanzada plantean dos preguntas generales: ¿Qué va a suceder? ¿Qué podría cambiar en el futuro si tomamos la acción X hoy? Por el contrario, la BI mayormente mira hacia atrás. Hace referencia a datos históricos para comprender qué acaba de ocurrir y por qué ocurrió. Tomemos una campaña de marketing, por ejemplo. Cuando está completa, los equipos pueden aplicar BI para comprender los elementos que funcionaron y los que no. El software analizará entradas clave, como el número de personas que visitaron una página de destino o compraron un producto. Luego, utilizará esa información para evaluar dónde la campaña fue más efectiva. Por otro lado, la analítica avanzada utilizará esta información para pronosticar cómo la empresa puede mejorar en la próxima campaña. ¿Cómo están evolucionando las preferencias de los clientes? ¿Dónde hay nuevas oportunidades para ventas adicionales o ventas cruzadas? ¿En qué deberíamos enfocarnos en el futuro?

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¿Qué es el Análisis Predictivo?

El análisis predictivo es un subconjunto de la analítica avanzada que plantea la pregunta: “¿Qué es probable que suceda en el futuro en nuestra organización?” Estas herramientas aprovechan datos históricos y en tiempo real al acceder a soluciones de software empresarial, como:

• Software de planificación de recursos empresariales (ERP)
• Software de gestión de relaciones con los clientes (CRM)
• Software de punto de venta (POS)
• Sistemas de información de recursos humanos (HRIS)

El software de análisis predictivo explora los conjuntos de datos para identificar patrones comunes. Luego, utiliza algoritmos avanzados y modelos estadísticos para establecer correlaciones entre ellos.

Aplicaciones del Mundo Real

Las herramientas de análisis predictivo son útiles en una variedad de industrias. Por ejemplo, los líderes minoristas a menudo utilizan el análisis predictivo para comprender cómo los cambios futuros en el comportamiento del cliente podrían afectar sus resultados financieros. Al analizar datos actuales e identificar tendencias, pueden comprender cómo un cambio específico (por ejemplo, fluctuaciones estacionales de compras) podría afectar sus resultados financieros a largo plazo. Del mismo modo, los fabricantes pueden utilizar el análisis predictivo para comprender el rendimiento actual y proyectado de sus piezas y máquinas. Utilizando datos agregados de sensores en tiempo real, este software puede proyectar:

• Cuándo se requerirán reemplazos de componentes
• La probabilidad de que un componente falle
• Las posibles causas de falla del componente

Ningún tipo de análisis puede decirte exactamente qué sucederá en el futuro. En cambio, estos modelos sofisticados utilizan el aprendizaje automático para analizar diferentes variables y deducir probabilidades probables.

¿Qué es el Análisis Prescriptivo?

Mientras que el análisis predictivo plantea la pregunta “¿Qué podría suceder en el futuro?”, el análisis prescriptivo adopta un enfoque más práctico. Estas herramientas preguntan: “¿Qué necesitamos hacer para que ese resultado ocurra (o evitar ese resultado)?” Al aprovechar este software, puedes prescribir acciones específicas para que tus equipos las tomen y así aprovechar el crecimiento futuro o evitar un problema inminente. El análisis prescriptivo aplica una variedad de métodos para evaluar datos obtenidos de tu sistema ERP, CRM, POS o HRIS. Estos incluyen:

• Aprendizaje automático
• Algoritmos computarizados
• Modelado computacional

Como podrías esperar, esto implica un grado significativo de pensamiento hipotético, así como prueba y error. No es perfecto, pero te permite determinar más fácilmente tus mejores pasos a seguir.

Aplicaciones del Mundo Real

Los algoritmos en el análisis prescriptivo a menudo utilizan declaraciones “si” y “entonces” para hacer recomendaciones válidas basadas en combinaciones de requisitos. Este es el siguiente paso natural para analizar los conocimientos que proporciona el análisis predictivo. Por ejemplo, un conjunto de datos puede revelar que el 50% de los compradores minoristas están “insatisfechos” con el servicio al cliente de una marca. El análisis predictivo puede ayudar a identificar lo que podría suceder en el futuro si la empresa no mejora la experiencia del cliente. ¿Qué porcentaje de compradores es probable que abandonen la marca si estas interacciones negativas persisten? A partir de ahí, los algoritmos de análisis prescriptivo pueden recomendar pasos específicos para minimizar los riesgos. Estos pasos podrían incluir capacitación adicional para el equipo de soporte o una experiencia de comercio electrónico más fácil de usar.

Análisis Predictivo vs Análisis Prescriptivo: Aprovechando Estos Conocimientos

Tu empresa captura volúmenes de datos valiosos todos los días. Lo que hagas con ellos depende de ti. Cuando se trata de análisis predictivo vs análisis prescriptivo, no hay un enfoque que sea mejor que el otro. Por lo general, es mejor aprovechar ambos. Cuando puedes comprender más claramente lo que podría suceder (análisis predictivo), puedes tomar las medidas adecuadas para garantizar los resultados deseados (análisis prescriptivo). Nuestro equipo de consultoría de ERP puede ayudarte a seleccionar e implementar un sistema ERP con capacidades de análisis avanzado (o al menos la capacidad de integrarse con dichas capacidades). Contáctanos a continuación para una consulta gratuita.