El análisis predictivo es una técnica que utiliza datos históricos para anticipar qué es probable que ocurra en el futuro. Por su parte, la analítica prescriptiva sugiere las acciones que deben tomarse para aprovechar esas predicciones.
Básicamente, mientras que la primera responde a ¿qué podría pasar?, la segunda resuelve el ¿qué hay que hacer para que suceda lo mejor? Quédate y conoce las definiciones de ambos tipos de análisis, sus aplicaciones y cómo se complementan con el análisis de datos.
¿Qué es el análisis predictivo?
Para entender el análisis predictivo, qué es, debemos visualizarlo como un puente entre el pasado y el futuro. Es una técnica de estudio de patrones anteriores para ver la probabilidad de resultados futuros.
Esta disciplina utiliza modelos predictivos y técnicas de análisis predictivo de inteligencia artificial (Machine Learning) para procesar grandes volúmenes de datos. Según Sistemas, Aplicaciones y Productos en Procesamiento de Datos (SAP), “el valor de estas herramientas es su capacidad para reducir la incertidumbre en procesos de toma de decisiones críticas”.
Importancia del análisis predicitvo
Con este enfoque, las empresas se anticipan a las necesidades del cliente. Algunas razones de su importancia incluyen:
- Permite asignar presupuestos a canales que muestran una mayor tendencia de conversión.
- Identifica posibles fraudes o fugas de clientes (churn) antes de que ocurran.
- Mejora la experiencia del usuario al ofrecer productos basados en comportamientos de compra previos.
Ejemplos prácticos de análisis predictivo
El ejemplo de análisis predictivo más visible lo encontramos en las plataformas de streaming, Netflix o Amazon. Su sistema analiza lo que has visto anteriormente, y a partir de allí genera una predicción de lo que te gustará a continuación.
Otro caso es el sector bancario, donde se utilizan herramientas para análisis predictivo de datos para evaluar la solvencia de un cliente. Si los patrones de gasto y pago de una persona se asemejan a las de perfiles que han incumplido contratos en el pasado, el sistema emite una alerta de riesgo.
¿Qué es la analítica prescriptiva?
Es el nivel más alto de madurez en el análisis de datos. Utiliza algoritmos de optimización y reglas de negocio para recomendar una o varias rutas de acción.
Un informe de la International Data Corporation (IDC 2023) indica que la analítica prescriptiva permite a las organizaciones anticipar el cambio e influir activamente en los resultados comerciales a través de recomendaciones asistidas por IA. 1
Papel de la analítica prescriptiva
En un entorno donde la automatización en marketing digital es lo común, la analítica prescriptiva decide, por ejemplo, qué oferta específica enviarle a un usuario a las 3:00 PM para maximizar la probabilidad de clic. Para ello, considera el inventario disponible y el margen de ganancia.
Ejemplos de análisis prescriptivo
En la logística de envíos, un modelo predictivo avisa que habrá retrasos por mal clima. La analítica prescriptiva, automáticamente, recalcula las rutas de toda la flota de camiones para evitar la zona afectada.
En el área de salud, se utiliza para sugerir tratamientos personalizados. Al analizar el historial genético de un paciente y compararlo con millones de casos similares, el sistema prescribe el protocolo médico con mayor tasa de éxito.
Análisis predictivo vs. analítica prescritiva: principales diferencias
El análisis predictivo y prescriptivo trabajan juntos, pero el primero es el insumo necesario para que el segundo pueda operar.
A continuación, se presentan las diferencias:
Relación con los otros tipos de análisis de datos
Para que una empresa sea realmente data-driven, debe entender que estos enfoques forman parte de una escalera de valor con otros tipos de análisis:
- Análisis descriptivo: nos dice qué pasó (ej. Las ventas bajaron un 10% el mes pasado).
- Análisis de diagnóstico: explica por qué pasó y profundiza en las causas (ej. Las ventas bajaron porque el sitio web falló durante el Cyber Monday).
- Análisis predictivo: nos dice qué pasará (ej. Si no mejoramos el servidor, volverá a fallar en Navidad).
- Analítica prescriptiva: nos dice cómo actuar (ej. Contrate un servidor elástico y aumente el stock de estos 5 productos específicos).
Esta es la progresión con la que se construye una narrativa de marca coherente.
Beneficios de aplicar ambos enfoques en una empresa
La implementación de ejemplos de análisis predictivo y prescriptivo transforma la cultura organizacional.
- Al predecir la demanda, se reduce el costo de almacenamiento y se evitan las roturas de stock.
- Las empresas que predicen datos reaccionan más rápido a los cambios de humor del mercado detectados mediante social listening.
- La capacidad de ofrecer el producto correcto al cliente en el momento exacto deja de ser un eslogan y pasa a la realidad.
Prepárate para el futuro de los datos
Manejar con destreza el análisis predictivo y prescriptivo es hoy una ventaja competitiva; mañana será un requisito básico. Si te interesa liderar la transformación digital con estrategia y técnica, la formación especializada de la Maestría en Marketing Digital es el camino.
Referencias bibliográficas:
1 (2022). IDC FutureScape: Worldwide Analytics and Intelligent Decision Services 2023 Predictions. International Data Corporation.https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US49733822
