Ventajas de los análisis predictivos
Desde la detección de fraudes hasta la mejora de las operaciones comerciales, el uso de análisis predictivos en el lugar de trabajo tiene numerosas ventajas, entre ellas:
Detecta fraudes
Por lo general, el fraude se detecta buscando patrones de actividad durante un período de tiempo. Es decir, alguien que esté participando en un fraude ha descubierto el mejor momento o ventana de oportunidad para participar en actividades fraudulentas.
Es difícil ocultar las pruebas del fraude, ya que el seguimiento electrónico deja huellas que son detectables mediante el uso de consultas de búsqueda en bases de datos y machine learning. Estas herramientas detectan patrones inusuales y los comunican a un usuario final, quien luego analiza los datos en busca de evidencia de fraude.
Mejora las operaciones
Las operaciones, ya sea la forma en la que un cajero llama a un cliente o la forma en la que un responsable de control de calidad busca imperfecciones, consisten en un conjunto de procesos que pueden acumularse con el tiempo.
Los análisis predictivos toman los datos de estos procesos para mostrar diferentes resultados basados en diferentes parámetros. Se puede aplicar para mejorar la eficacia de una operación en todas las divisiones y niveles.
Un ejemplo de cómo se pueden utilizar las herramientas de análisis predictivos sería la determinación del coste de los precios del combustible en el futuro para mejorar la experiencia de pago de un cliente.
Reduce los riesgos
La capacidad de predecir eventos futuros a través de análisis predictivos hace que sea más fácil anticipar posibles problemas y evitarlos en la medida de lo posible. Esto también se conoce como reducción de riesgo, porque los modelos pueden descubrir y definir un evento que tal vez no hayas previsto.
Los datos no definen cuándo y dónde se producirá un acontecimiento adverso, sino que muestran las probabilidades y posibilidades de que se produzca un acontecimiento definido, lo que te permite planificarte y reaccionar adecuadamente.
Optimiza las campañas de marketing
Una de las capacidades del análisis predictivo es la capacidad de hacer que una campaña de marketing sea más eficaz. Se puede configurar un modelo predictivo para utilizar puntos de datos como la demografía y aplicarlos a aspectos clave de la campaña de marketing para determinar la probabilidad de que responda un determinado tipo de comprador.
Mejora la satisfacción del cliente
Los análisis predictivos se pueden utilizar para obtener información práctica sobre el comportamiento de los clientes, sus dudas a la hora de comprar algo y qué les hace sentirse bien con sus compras.
Estos datos se pueden utilizar para eliminar los obstáculos que un cliente experimenta durante su proceso de compra, lo que resulta en menos estrés para el cliente al tiempo que mejora su nivel de satisfacción.
Impulsa el crecimiento de los ingresos
Hacer que sea más fácil para un cliente comprar un producto, asegurarse de que haya suficiente producto disponible y eliminar los obstáculos para la distribución de un producto se traduce en menos horas de trabajo dedicadas a lidiar con situaciones adversas.
También significa que los clientes obtienen lo que desean cuando lo desean y en cantidades suficientes. Una entrega fluida de bienes y servicios aumenta los ingresos porque se está destinando menos dinero a la resolución de problemas.
Desventajas de los análisis predictivos
El campo de la ciencia de datos es tan bueno como los que utilizan software de análisis predictivo. No es raro que los datos resultantes estén sesgados, generen datos de mala calidad porque los datos fuente son malos o que el modelo devuelva datos de mala calidad debido a la falta de actualizaciones.
Al igual que con los análisis predictivos, también hay algunos inconvenientes, como:
Calidad de los datos
El uso de datos de mala calidad siempre va a ofrecer resultados de mala calidad debido al hecho de que la mayoría de los modelos de análisis predictivos son literales en términos de cómo procesan los datos. Por último, la calidad de los datos entregados a partir de los análisis predictivos depende de la calidad de la fuente de los datos introducido.
Datos sesgados
Las personas son propensas a incorporar sus sesgos inherentes en sus consultas por mucho que intenten mantener la imparcialidad. Estos sesgos pasan a formar parte del proceso de modelado y dan lugar a datos que no son tan precisos como podrían serlo.
Por ejemplo, puede que la persona que configura el modelo prefiera el color azul, pero la persona que solicita el informe quiera datos de una variedad de colores. El sesgo inherente hacia el color azul da como resultado un informe que se inclina hacia un color sólido en lugar de un arcoíris.
Privacidad y seguridad
La privacidad y la seguridad son dos de los principales problemas a los que se enfrentan las empresas al utilizar los análisis predictivos. El proceso de análisis de datos a veces implica recurrir a las cuentas de usuario para obtener datos, algo que el usuario acepta cuando se registra.
Sin embargo, la empresa es responsable de preservar la seguridad de la cuenta y debe actuar de forma responsable con los datos resultantes. Es fácil abusar de la información personal y usarla para actividades fraudulentas, y la empresa puede ser considerada responsable por no mantener la privacidad y la seguridad.
Interpretabilidad
La eficacia de los datos que se entregan mediante análisis predictivos depende de la persona que los lea.
Los datos obtenidos a partir del modelo pueden ser excelentes, pero si la persona que los lee no tiene claro qué es lo que está buscando, los datos le resultarán prácticamente inútiles.
Quienquiera que prepare los datos debe hacerlos accesibles para los lectores que puedan entender los resultados, pero es posible que no puedan analizar la sintaxis para asegurarse de que los datos tengan sentido.
Mantenimiento del modelo
Los modelos predictivos necesitan actualizaciones y ajustes regulares para obtener resultados de alta calidad.
Los resultados empeoran cuando la persona responsable de mantener los modelos no hace su trabajo o si no se invierte suficiente en los modelos. Los parámetros utilizados para el modelado quedan desfasados, creando informes erróneos que no sirven para determinar los resultados futuros.
Herramientas utilizadas en los análisis predictivos
Las herramientas utilizadas para el análisis predictivo permiten al usuario perfeccionar sus consultas para guiar el análisis.
Por ejemplo, alguien que desee utilizar el machine learning para crear varias redes neuronales que anticipen el comportamiento humano puede utilizar un modelo de análisis predictivo de machine learning para lograr su objetivo. El machine learning no se suele utilizar en los análisis predictivos, pero se puede utilizar junto con este para ayudar a refinar los datos resultantes y ahorrar tiempo.
Otros ejemplos de herramientas de análisis predictivo son las herramientas estadísticas para determinar el promedio en un conjunto de datos, las herramientas de machine learning para el desarrollo de redes neuronales y las herramientas de visualización que producen gráficos, tablas y otros tipos de imágenes que muestran resultados potenciales para una consulta específica.
La amplia variedad de herramientas de análisis predictivo significa que casi todas las empresas pueden encontrar una respuesta a sus preguntas sobre posibles problemas en el futuro.
