Analítica predictiva

Otra forma de aprendizaje automático que no sea la inteligencia artificial o la automatización de procesos robóticos es el análisis predictivo.

Es una forma de aprendizaje automático en la que se utilizan estadísticas y modelos actuales e históricos para determinar el rendimiento futuro. La tecnología en realidad busca patrones en los datos y decide si probablemente van a surgir nuevamente. El concepto permite a las empresas o inversores ajustar sus recursos para aprovechar posibles eventos futuros. Logra esto en un proceso que involucra varios pasos.

  1. Define el proyecto.
  2. Recoge los datos.
  3. Analiza los datos
  4. Analizar datos a través de modelos.
  5. Implemente los resultados en la toma de decisiones diaria.
  6. Monitoree el modelo.

Quién se beneficia del análisis predictivo

Simplemente una herramienta de toma de decisiones, el análisis predictivo se utiliza en una variedad de oficios. Por ejemplo, una compañía de seguros puede usar la herramienta para determinar la probabilidad de que tenga que pagar un reclamo futuro. La determinación de probabilidades se basa en un grupo de riesgo actual de asegurados similares y eventos pasados ​​que han llevado a pagos.

Los especialistas en marketing utilizan la herramienta para determinar cómo reaccionan los consumidores ante la economía en general. Usan el resultado cuando planean nuevas campañas. También usan esta herramienta para determinar cambios en la demografía para determinar si su combinación actual de productos inducirá a los clientes a realizar una compra.

Además, los minoristas pueden usarlo para lograr ventajas competitivas. Por ejemplo, el análisis predictivo puede ayudar a las compañías que ofrecen muchos productos a vender productos adicionales a ciertos clientes. Ayuda a los minoristas a retener clientes. Un estudio encontró que un aumento del 5% en las tasas de retención de clientes se traduce en un 25% a un 95% de mayores ganancias. Además, puede ayudar a las tiendas a los clientes objetivo.

Los operadores de valores utilizan análisis predictivos para estudiar una variedad de métricas basadas en eventos pasados ​​para poder decidir si comprar o no un valor. Además, la herramienta ayuda a los comerciantes a pronosticar futuros movimientos de precios basados ​​en datos históricos.

También es una herramienta ideal para la calificación crediticia, que se utiliza en el campo de los servicios financieros. En este caso, el análisis predictivo utiliza el historial de crédito del cliente, la solicitud de préstamo y los datos del cliente para clasificar la probabilidad de que los clientes realicen pagos de crédito futuros a tiempo. Además, las instituciones financieras lo utilizan en sus actividades de cobro. Saben que gran parte de sus recursos se desperdician en clientes que probablemente no pagarán sus facturas. El análisis predictivo puede ayudar a las instituciones financieras a desarrollar estrategias apropiadas para cada cliente aumentando los pagos mientras reduce los costos de cobranza. También ayuda a las instituciones financieras a identificar candidatos de fraude de alto riesgo.

La herramienta de análisis predictivo también se puede utilizar en telecomunicaciones, viajes, atención médica, protección infantil, farmacéutica, planificación y otros campos.

Por ejemplo, en protección infantil, las agencias de bienestar infantil han comenzado a utilizar la tecnología para identificar casos de alto riesgo.

En el cuidado de la salud, el análisis predictivo se está utilizando para determinar quién está en riesgo de desarrollar enfermedades particulares, como diabetes, asma, enfermedades cardíacas y más. También se usa para apoyar la toma de decisiones cuando se trata a un paciente.

La industria de las telecomunicaciones está utilizando la herramienta para comprender mejor el comportamiento del cliente, mejorar la experiencia del cliente y ser proactivo en el manejo de los problemas del cliente.

La analítica predictiva ayuda a la industria de viajes a ofrecer a los clientes recomendaciones que incluyen qué boletos aéreos comprar y hoteles para reservar, y los sensores en los aviones pueden anticipar los problemas futuros que luego pueden repararse antes de que se vuelvan catastróficos.

Las compañías farmacéuticas están utilizando análisis predictivos para ayudarles a descubrir nuevos medicamentos y minimizar los resultados negativos.

Es obvio que el aprendizaje automático puede proporcionar una gran cantidad de asistencia a cualquier tipo de negocio, independientemente del campo.

 

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