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Modelos predictivos, ¿una bola de cristal en los negocios?

13 de Diciembre 2017
Executive Education INCAE

El futuro de las compañías dependerá del conocimiento de los cambios del consumidor. Los expertos en modelos predictivos avanzados serán una de las profesiones más apetecidas en el futuro mediano, por la necesidad de las empresas de estar cerca del comportamiento de los clientes y especialmente de su comportamiento en entornos menos físicos y más digitales.

Esta es la conclusión principal de Benigno Prieto, experto en Control de Gestión y director de KPMG en Madrid, en su artículo “Predecir datos para obtener ventaja competitiva”, en el cual señala la enormidad de las soluciones que están hoy a la mano mediante el machine learning, una rama de la ciencia artificial que desarrolla la capacidad de las computadoras de generar comportamientos a partir de información suministrada como ejemplo. Es decir, es posible predecir escenarios gracias a la capacidad de las computadoras de “aprender” y analizar datos por cuenta propia.

Aunque queda mucho qué avanzar para llegar al análisis de datos en tiempo real y llevar estos procesos al entorno financiero, hay ya una tendencia que marcará la agenda de los próximos años. 

Gartner, la empresa consultora en tecnologías de información basada en Stamford, Connecticut, prevé que en tres años el 40% de las inversiones en aplicaciones de business intelligence y tecnologías analíticas se concentrará en análisis predictivo y descriptivo

Hay cuatro motivos para ello: el aumento de la digitalización, el consecuente acceso a mucha más información, el aumento de la potencia de los sistemas de información y la amplia asequibilidad de las herramientas de machine learning.

Prieto cita a Eric Siegel, fundador de Predictive Analytics World, para enumerar seis objetivos estratégicos básicos fundados en el modelo de análisis predictivo:

1. Mejora la ventaja competitiva
2. Incrementa de las ventas y de la retención de clientes
3. Mejora el control de riesgos mediante la gestión del fraude
4. Cubre adecuadamente las expectativas de los clientes
5. Utiliza toda la información estructurada propia y de otras fuentes
6. Generar acciones para alcanzar los objetivos estratégicos

Estudios recientes señalan que las compañías mejoraron sus márgenes operativos el año pasado mediante  modelos predictivos y obtuvieron un crecimiento anual del 6% en los ratios de retención de clientes. Es indudable que existe una ventaja competitiva de aquellas compañías que realizan predicciones analíticas sobre el comportamiento de los clientes, procesos de negocio, y operaciones en general.

Estas predicciones permiten anticipar nuevos patrones de consumo, el efecto del lanzamiento de campañas de marketing y el comportamiento de la cuenta de resultados a cierre de mes, en entorno más financiero. Ahí es donde las compañías están centrando sus esfuerzos en el desarrollo de modelos para reducir su exposición al mercado exterior, sostiene Prieto.

Por eso las compañías más avanzadas están creando equipos de analistas capaces de interpretar los miles de datos que circulan por internet y crear algoritmos para conocer las tendencias de los ciudadanos. 

En esta ola, el Banco de Inglaterra anunció que creaba un equipo especial de analistas para estudiar los comportamientos de los ciudadanos en las redes sociales, con una misión: predecir la economía. Muchos se han dejado inspirar por el ejemplo de Amazon, pionero en una aplicación para vaticinar las compras en su plataforma de comercio electrónico. 

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