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ANÁLISIS PREDICTIVO BASADO EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

Estamos viviendo en un período tecnológico muy avanzado de la existencia humana. En este momento, Internet es más rápido que la velocidad de la luz, el almacenamiento de memoria y la potencia informática se han trasladado a la nube.

Todos los días, cosas que antes solo eran posibles en el ámbito de la "ciencia ficción" ahora forman parte de nuestra vida cotidiana. En esta categoría se incluye una técnica y herramienta muy avanzada llamada "algoritmos predictivos". Los algoritmos predictivos han revolucionado la forma en que vemos el futuro de los datos y han demostrado los grandes avances de la tecnología informática.

Hay una tendencia creciente entre las empresas a utilizar algoritmos de análisis predictivo para aumentar sus resultados. En comparación con el análisis descriptivo, que proporciona una perspectiva de lo que ya sucedió, el análisis predictivo intenta discernir eventos futuros, por ejemplo, identificar a las personas que pueden ser receptivas a las ofertas de marketing.

Pero para aprovechar al máximo los modelos predictivos, los equipos de análisis necesitan equilibrar la adopción de herramientas y técnicas analíticas avanzadas con el establecimiento de procesos comerciales nuevos o modificados y otros cambios organizacionales. Puro y simple: los resultados analíticos que no influyen en la toma de decisiones y el comportamiento corporativo de una manera productiva no agregarán ningún valor comercial.

¿QUÉ TIPO DE VALOR PUEDEN PROPORCIONAR LOS ALGORITMOS DE ANÁLISIS PREDICTIVO?

Además de orientar mejor las campañas de marketing y la publicidad en línea, se pueden usar modelos predictivos para guiar la gestión del inventario y generar motores de recomendación que sugieran más compras a los clientes. Los fabricantes pueden ejecutar aplicaciones de mantenimiento predictivo para detectar problemas inminentes en equipos de planta y productos en el campo.

La analítica predictiva también puede ayudar en la evaluación y gestión de riesgos, por ejemplo, en la evaluación de riesgos de seguros y en la detección de transacciones financieras que pueden ser fraudulentas. Y puede ayudar a los proveedores de atención médica a identificar síntomas que apuntan a enfermedades o afecciones médicas particulares.

LA IMPORTANCIA DE LA ANALÍTICA PREDICTIVA.

Big Data puede ser un gran beneficio para cualquier organización cuando se utiliza con análisis predictivos que permite a los líderes empresariales tomar decisiones estratégicas realmente rápidas. Básicamente es una hoja de ruta hacia mejores negocios.

Hoy tenemos más datos que nunca. Los clientes generan diferentes tipos de datos cada segundo a partir de diversas interacciones que realizan. Tener grandes datos fue un gran recurso para las organizaciones durante un tiempo, sin embargo, el conocimiento oculto detrás de esta información y el uso de estos datos para las decisiones futuras se han convertido en los principales problemas. Si tienes una bola de cristal, ¡GENIAL! Pero de lo contrario, ¿cómo puede identificar problemas y tomar decisiones más sabias para el futuro?

Afortunadamente, hay una solución para esto: ¡Análisis predictivo de Big Data!

El análisis predictivo es una tecnología basada en datos y técnicas estadísticas que examinan grandes conjuntos de datos para descubrir patrones, descubrir nueva información y predecir puntos de falla y resultados para el futuro.

Toda industria puede beneficiarse del análisis predictivo. Lo primero que debe hacer es saber cuáles son sus objetivos estratégicos, así como las métricas clave que desea utilizar para medir el éxito de esos objetivos. También es importante alinear las métricas con las estrategias que ha establecido. Entonces puede lograr la eficiencia en su negocio. Por ejemplo, con el análisis predictivo de datos, los fabricantes de automóviles pueden pronosticar cuántas piezas de repuesto se necesitan en los momentos adecuados y mejorar su rotación de inventario.

Cuando combina Big data con análisis predictivo, su empresa puede conectar los puntos y descubrir tendencias en sus ventas y el comportamiento del cliente. El análisis predictivo le permite:

Mejorar la relación con el cliente.

El análisis predictivo puede mejorar su relación con el cliente no solo analizando el comportamiento de su cliente, sino también analizando la gestión de su inventario. Una gestión de inventario más efectiva permitirá a su personal encontrar de inmediato las piezas que necesitan para completar un trabajo más rápido. Y los efectos en responder a las necesidades individuales de sus clientes más rápidamente.

Brindar una visión profunda del cliente.

Ahora es posible predecir los hábitos de gasto de cada cliente mediante el análisis de todos los datos relacionados con el comportamiento del cliente: transacciones, navegación web, actividad en redes sociales, intereses, demografía y transformación en tendencias significativas.

Identificar problemas en los procesos de negocio.
Para evitar ineficiencias que cuestan clientes e ingresos de su empresa, puede utilizar el análisis predictivo para enfocar su proceso comercial. Estos análisis pueden ayudarlo a determinar las áreas problemáticas de principio a fin en su ciclo de trabajo y optimizar los procesos.

El análisis predictivo está desempeñando un papel clave, apoyando a las industrias a hacer que los procesos sean más precisos, confiables y menos costosos. Cuando se hace de manera efectiva, será una gran ventaja competitiva para sus competidores.

ANÁLISIS PREDICTIVO E IA

Adriana  Lopez

10-03-19

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