El análisis predictivo es una herramienta cada vez más utilizada por las empresas para tomar decisiones informadas y anticiparse a los cambios del mercado. Según la firma de investigación MarketsandMarkets, se espera que el mercado de análisis predictivo alcance los 12.41 mil millones de dólares para el año 2022. En este sentido, existen varias aplicaciones de análisis predictivo que experimentaron un crecimiento significativo en el 2018 y se espera que continúen expandiéndose en el 2019. A continuación, presentamos cinco de estas aplicaciones que han demostrado tener un impacto positivo en los negocios y que se espera que sigan creciendo en el próximo año.
1. Análisis de riesgo en la cadena de suministro
Uno de los mayores desafíos para las empresas con cadenas de suministro globales es el riesgo de los proveedores. Existen riesgos si un proveedor quiebra o es adquirido, así como riesgos desconocidos provenientes de los proveedores de sus proveedores. Además, eventos como desastres naturales, conflictos políticos o inestabilidad económica pueden afectar la cadena de suministro. Por esta razón, el uso de análisis predictivo en la cadena de suministro se ha vuelto fundamental. Esta herramienta permite predecir eventos como el clima, terremotos, conflictos políticos y otros factores que pueden afectar la cadena de suministro, lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones más informadas y a mitigar los riesgos.
2. Análisis de la salud del cliente
En el 2019, se espera que más empresas utilicen el análisis predictivo para mantener informado a su equipo de ventas sobre la salud de sus clientes. Imagina que eres un vendedor y crees que tu cliente más importante está a punto de cerrar un trato contigo. Sin embargo, recientemente, alguien del servicio al cliente tuvo una interacción con ese cliente y descubrió que estaba muy insatisfecho con la calidad del último envío que recibió. Gracias al análisis predictivo, recibirías un informe que te alertaría sobre el riesgo de perder a ese cliente. Esto te permitiría tomar medidas rápidas para solucionar el problema y mantener una buena relación con el cliente.
3. Predicción de desperdicio de alimentos
Aproximadamente un tercio de los alimentos producidos en el mundo para consumo humano se desperdicia cada año. Esto es catastrófico cuando casi 800 millones de personas en todo el mundo no tienen suficiente para comer. Además, representa una pérdida económica para los minoristas de alimentos que operan con márgenes muy ajustados. El análisis predictivo ahora puede predecir la vida útil real de los productos, teniendo en cuenta no solo la fecha de caducidad y la fecha de recolección, sino también la hora del día en que se recolectaron, el lugar de recolección y las condiciones ambientales en las que se almacenaron y transportaron los productos. Esto ayuda a los productores y minoristas a enviar los productos con una vida útil más corta a mercados cercanos y los productos con una vida útil más larga a mercados más distantes. Los ahorros económicos son evidentes y se espera que más cadenas de alimentos adopten esta tecnología en el 2019.
4. Mantenimiento preventivo de equipos
El mantenimiento preventivo de equipos y activos físicos seguirá siendo una aplicación clave en el 2019. Mantener la operatividad y la satisfacción de los clientes es invaluable para cualquier empresa. Por esta razón, el análisis predictivo es una herramienta muy útil, ya que permite detectar cuándo es necesario realizar mantenimiento en los equipos antes de que ocurra una falla. Por ejemplo, sensores en las vías del tren pueden alertar sobre secciones debilitadas, evitando así retrasos y posibles accidentes. Esta aplicación es especialmente valiosa en industrias como la manufacturera, la energética y el transporte.
5. Predicción de empleados propensos a renunciar
En el 2018, muchas empresas utilizaron el análisis predictivo del comportamiento humano, y se espera que esta tendencia continúe en el 2019. El costo de perder a un empleado puede ser muy alto, tanto en términos económicos como en productividad perdida. Si las empresas pueden prevenir la renuncia de sus empleados, pueden reducir los costos de reclutamiento y mantener una mayor productividad. Por ejemplo, un centro de llamadas recopiló y analizó datos sobre la cantidad de llamadas atendidas, la cantidad de llamadas resueltas con éxito, la satisfacción de los empleados, entre otros factores. Estos datos se utilizaron para detectar señales de insatisfacción y predecir qué empleados eran más propensos a renunciar. El objetivo es corregir las condiciones laborales desfavorables y fomentar que los empleados se queden en la empresa.
En resumen, el análisis predictivo se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas que desean tomar decisiones informadas y anticiparse a los cambios del mercado. Las aplicaciones mencionadas anteriormente son solo algunas de las muchas formas en las que el análisis predictivo puede ayudar a las empresas a mejorar su eficiencia, reducir riesgos y aumentar su rentabilidad. Se espera que estas aplicaciones continúen creciendo en el 2019 y que cada vez más empresas las adopten para mantenerse competitivas en un entorno empresarial en constante cambio.
