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Algoritmos de Análisis Predictivo

análisis predictivoEl Análisis Predictivo (predictive analytics) requiere de un modelo predictivo pero enfrentarse a él es misión imposible sin el establecimiento de algoritmos. Su determinación no puede llevarse a cabo en cualquier momento, es preciso seguir un orden que puede estructurarse en torno a tres acciones:

 

1. Definir los objetivos del modelo predictivo.

2. Seleccionar los datos que se van a emplear.

3. Determinar los algoritmos a aplicar para el predictive analytics.

 

Llegados a este punto, es importante tener en cuenta que no todos los algoritmos usados en un modelo predictivo tienen la misma función. Dependiendo de ella se pueden clasificar en tres grandes grupos:

 

  •  Algoritmos desarrollados para resolver problemas de negocio específicos.

  •  Algoritmos cuya meta es mejorar los algoritmos existentes.

  •  Algoritmos que proveen de nuevas capacidades.

 

Conocer las diferencias entre unos y otros facilita la tarea de escoger el que mejor se adapta a los propósitos de la organización. Aunque, siempre, lo más importante es tener claro los objetivos de negocio a alcanzar, entre los que podrían enumerarse los siguientes, por ser los más representativos:

  • Segmentación de clientes: en estos casos es necesario utilizar algoritmos de agrupamiento, que también permiten llevar a cabo la detección de grupos o categorías en el ámbito social.
  • Retención de clientes: lo idónea para conseguir hacer realidad este propósito es aplicar algoritmos de clasificación. Estos algoritmos pueden destinarse a un doble uso, como es el desarrollo de un sistema de recomendación, muy extendido en el sector del comercio minorista.
  • Predicción de eventos: los algoritmos de regresión cumplen esta misión, que en todo caso va asociada al factor tiempo, que permite adquirir un mayor control.

 

La aplicación práctica de los algoritmos de predictive analytics

Los algoritmos que intervienen en los procesos de análisis predictivo son los responsables de que las empresas puedan disfrutar del grado de conocimiento necesario para tomar acciones precisas y minimizando el riesgo. Algunos ejemplos son:

predictive analyticsA) Algoritmos de agrupamiento: aplicar la función de aglutinar a los diferentes clientes determina:

  •  El modo de orientar una campaña de marketing.
  •  El tiempo de mantener una oferta o una promoción específica.
  •  La forma de evitar el fraude.

B) Algoritmos de clasificación: gracias a ellos se puede conocer mejor los hábitos y comportamientos de un determinado cliente tipo. De esta forma, es posible:

  •  Detectar prematuramente la intención de abandono y actuar en consecuencia.
  •  Mejorar el servicio ofrecido a un tipo de cliente, por ejemplo a los más fieles o a los más asiduos.
  •  Diseñar ofertas personalizadas que satisfagan las necesidades de los clientes, fortaleciendo el vínculo existente entre ellos y la marca o el producto.

C) Algoritmos de regresión: la predicción en estado puro se materializa en pronósticos fiables basados en datos objetivos que hacen posible:

  •  Optimizar la gestión de stocks.
  •  Prever la demanda para una campaña concreta.
  •  Determinar la inversión más rentable.

Identificar las variables, contar con una visión en detalle, construir modelos apropiados para cubrir las necesidades el negocio (ya sean de consulta, de escenarios simulados, árboles de decisión o un análisis matemáticos avanzados) son cuestiones vitales que dependen de algoritmos. Son fruto de la combinación entre arte y ciencia, data science en estado puro que aumenta sus posibilidades de éxito al conjugar experiencia, habilidad y conocimiento del negocio.

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