Análisis predictivo, guía para las empresas que se transforman
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Lun, Nov

Análisis predictivo, guía para las empresas que se transforman

Software y La Nube

El escenario actual de competencia digital exige cambios en el modelo de negocio, la infraestructura y la cultura, anticiparse a sus impactos puede impulsar decididamente la transformación digital que las empresas requieren.


Vivimos en un mundo en tiempo real, sin embargo, muchas empresas todavía no han logrado conocer en detalle quiénes son sus próximos clientes en ese contexto. Esto se convierte en un reto, ya que sus decisiones de inversión en tecnologías orientadas al consumidor dependen de lograr claridad en ese aspecto. Así mismo, esas decisiones influyen en la evolución continua de sus estrategias para crecer y ser pertinentes ahora y en el futuro, tanto para su mercado actual como para los potenciales consumidores.

La tecnología, la sociedad y las normas evolucionan, y como resultado, cada negocio debe evolucionar o enfrentarse a un camino de obsolescencia inevitable. Es en este sentido en el que el análisis predictivo cobra gran valor, pues al aprovechar la información de la manera más efectiva, las empresas pueden ver exactamente lo que sus clientes quieren, cómo reaccionarán a sus ofertas, lo que eso significa para el futuro de su negocio; y lo que es más importante, puede reunir suficiente información para tomar decisiones informadas de presentes y de cara al futuro.

Si bien el análisis predictivo no es una ciencia exacta, no hay duda sobre el tipo de impacto que puede tener en los negocios, sobre todo en su transformación digital.

Todos los días, los consumidores utilizan sus teléfonos inteligentes, redes sociales y sitios web para descubrir y explorar los mercados, hacer preguntas, buscar información, tomar decisiones y mucho más. Al hacerlo, no sólo dejan huellas digitales, sino que también emiten señales de intención que revelan lo que realmente quieren y cómo. Y gracias a tal información la empresa sabe qué nuevos productos y servicios podrían ser los más demandados, sabe ser más rentables, cómo reunir más clientes y cómo conservar los que tiene, sabe cómo encontrar mejores socios y cómo sus operaciones impactan su retorno y rendimiento general ahora y en escenarios futuros.

Predecir de la mano de la transformación
Entender el conjunto de información y modelar escenarios futuros de tendencias de consumo, interacción y estilo de vida, es el secreto para determinar el rumbo y el ritmo en el que una empresa debería transformarse, no solo tecnológicamente, sino también en los modelos de negocios, y más importante aún, en a su talento humano. Entre otras cosas, para eso sirve predecir con analítica avanzada.

“Las aplicaciones específicas varían de una industria a otra, pero el uso general es el mismo. Las empresas tamizan a través de enjambres de datos para extraer tendencias, patrones, percepciones y detalles menos conocidos y hasta inesperados, que luego utilizan para ayudar a dar forma a las operaciones dentro y hacia el mercado”, afirma Javier Rengifo, Manager Customer Advisory para SAS Colombia & Ecuador.

El experto explica que la analítica predictiva es un aspecto que a menudo está vinculado a otros componentes de la transformación digital, como machine learning y la Internet de las cosas (IoT) y que, además, se potencia con inteligencia artificial para lograr resultados precisos y pertinentes para los negocios.

“La analítica avanzada es a menudo la fuerza motriz para aquellas organizaciones que se embarcan en una transformación digital profunda. Numerosos departamentos dentro de una empresa pueden tener la necesidad de entender escenarios a futuro para dimensionar los cambios e inversiones necesarias para lograrlos, como los departamentos de ventas que tienen software de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y muchos datos, pero necesitan saber desde estos cómo va a evolucionar su consumidor”, ilustra Rengifo de SAS. “Uno de los sectores que ha adoptado con mayor convencimiento el análisis predictivo es la industria de servicios financieros, que utiliza la tecnología para ayudar a la detección del fraude o para disminuir el riesgo en sus operaciones con base en nuevas variables tecnológicas y hasta en datos no estructurados como los de las redes sociales, presentes en sus ecosistemas de mercado”, complementa.

En general, las empresas de todos los sectores -y de diferentes tamaños- pueden beneficiarse enormemente de la analítica predictiva. Por ejemplo, en las cadenas de suministro, puede gestionar el flujo de ingredientes en la línea de montaje y así apoyar la eficiencia de producción, pero sobre todo evidenciar desperdicios a largo plazo y posibilitar acciones en el presente que mejoren acciones futuras en esa cadena, y liberar recursos como utilidad o para reinversión.

La analítica predictiva también puede ayudar a los procesos de automatización empresarial para numerosas aplicaciones, como, por ejemplo, proporcionar información sobre cuándo fallará una máquina o un sistema de alta precisión, potenciando la data histórica de producción y previendo paradas innecesarias y que pueden resultar costosas.

“Y obviamente, en el mercado del comercio y el retail, la analítica predictiva, basada en datos sobre hábitos y comportamientos del consumidor, permite establecer lo que los clientes quieren, cuándo lo desean y cómo dárselo de una manera rentable. El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a recopilar y utilizar los conocimientos mejorados sobre los consumidores para planear adquisición, transporte y almacenamiento de la oferta, y así minimizar inventarios y maximizar margen en temporadas”, ejemplifica el experto de SAS.

Rengifo también destaca que una de las áreas que percibe mayor impacto positivo de las soluciones de analítica avanzada y machine learning integrado, es el marketing de la experiencia del cliente. “Los profesionales de marketing y ejecutivos logran comprender un volumen cada vez mayor de señales móviles/digitales para predecir la intención del cliente y ofrecer un compromiso más humano, significativo y personalizado de las empresas con sus consumidores. Anticipándose y mejorando la experiencia digital y análoga en su relación. Esto sin duda es un motor de transformación digital para cualquier empresa y negocio, pues les muestra a los responsables el camino que deben seguir con certeza y confianza”.

Una lista más completa de industrias y negocios que se beneficiarían de la analítica predictiva para entender y guiar su indispensable transformación digital incluiría decenas - si no cientos - de aplicaciones potenciales para soluciones de análisis predictivo, el fondo del asunto, en países como Colombia, ante todo, es quién está entendiendo el mensaje y actuando. La transformación empresarial de este siglo no admite duda.

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