Cada día, los líderes de las empresas se enfrentan a decisiones difíciles. ¿Deberían contratar más empleados? ¿Lanzar un nuevo producto? ¿Abrir otra sucursal? En el pasado, principalmente confiaban en la experiencia y en el instinto para tomar estas decisiones. Sin embargo, hoy, hay una mejor manera: el análisis prescriptivo.
Probablemente has oído hablar de que hay empresas que usan datos para tomar decisiones. Quizás tu propia empresa use informes y análisis para controlar las cifras de las ventas o el tráfico del sitio web y entender lo que ocurrió en el pasado. Eso es útil, pero es solo el principio. Algunas empresas han ido más allá de solo observar datos pasados; ahora los usan para predecir tendencias futuras. No obstante, eso ya no es suficiente.
El análisis prescriptivo es una manera de usar los datos de tu empresa para recibir consejos específicos sobre qué hacer después. En lugar de simplemente mostrarte tendencias o hacer predicciones, te recomienda las mejores acciones a seguir. Por ejemplo, podría indicarte exactamente cuándo pedir un nuevo inventario, a qué clientes prestar atención o cómo ajustar tus precios para obtener más ganancias.
Sigue leyendo para conocer más sobre el análisis prescriptivo y cómo puede ayudarte a tomar decisiones de negocio más inteligentes.
¿Qué es el análisis prescriptivo?
El análisis prescriptivo es un método de análisis de datos que te indica exactamente qué acciones debes tomar para obtener mejores resultados. Procesa los datos de tus negocios y te ofrece recomendaciones específicas y prácticas para mejorar tus operaciones y aumentar las ganancias. Las recomendaciones derivan del análisis de datos históricos y de información en tiempo real sobre tus operaciones empresariales.
El sistema emplea dos métodos fundamentales para generar estas recomendaciones. El primer método, la optimización, realiza cálculos para encontrar la mejor solución a problemas empresariales complejos.
Por ejemplo, una empresa manufacturera podría usar la optimización para determinar las cantidades exactas de producción, considerando la capacidad de sus máquinas, los costos de materia prima y los pedidos de los clientes.
El segundo método, la simulación, ejecuta miles de escenarios posibles para prever resultados. Una empresa manufacturera también podría usar la simulación para probar cómo los diferentes programas de producción afectarían sus tiempos y costos de entrega antes de realizar cambios reales en sus operaciones.
El análisis prescriptivo sigue un proceso transparente y sistemático para transformar los datos sin procesar en recomendaciones empresariales ejecutables.
La mayoría de las empresas recopilan grandes cantidades de datos de sus operaciones diarias, incluyendo desde cifras de ventas y comportamiento del cliente hasta la programación de producción y rendimiento del equipo. Sin embargo, tener datos no basta.
El análisis prescriptivo utiliza esta información en varios pasos para generar recomendaciones que te ayuden a mejorar tus operaciones y aumentar las ganancias.
Recopilación e integración de datos
Debes recopilar datos de múltiples fuentes, tales como registros de ventas, bases de datos de clientes, sensores de máquinas y análisis de sitios web. Esto crea una imagen completa de las operaciones empresariales.
Los sistemas modernos se conectan a fuentes de datos en tiempo real que continuamente proporcionan información nueva sobre las ventas, el rendimiento del marketing de contenido, el comportamiento de los cliente y las operaciones.
Tanto los datos estructurados (como las cifras de las ventas) como los datos no estructurados (como las reseñas de los clientes) se fusionan en un sistema para su análisis.
Limpieza y preparación de datos
Los datos erróneos o duplicados se eliminan, los errores se corrigen y la información que falta se trata adecuadamente para garantizar la exactitud. Todos los datos se convierten a formatos consistentes para que el sistema pueda procesar todo junto de manera efectiva. Se agrega contexto y etiquetas adicionales para ayudar al sistema a comprender y categorizar mejor la información.
Reconocimiento y análisis de patrones
Los algoritmos de machine learning analizan los datos para identificar patrones y relaciones significativas que puedan influir en las decisiones empresariales.
El análisis avanzado determina cuáles son los factores que más influyen en los resultados empresariales y cómo interactúan entre sí. El sistema detecta patrones inusuales hacia desviaciones que podrían necesitar atención inmediata o representar nuevas oportunidades.
Desarrollo de escenarios
Se crean soluciones específicas y ejecutables basadas en el análisis de los datos y los objetivos empresariales. Cada recomendación incluye proyecciones detalladas de los posibles resultados y los riesgos potenciales. Luego, las soluciones se clasifican según su impacto esperado, viabilidad y alineación con los objetivos empresariales.
Aprendizaje continuo y ajuste
El software de análisis prescriptivo monitorea qué tan bien se desempeñan tus recomendaciones cuando se implementan en el mundo real. Los algoritmos se ajustan automáticamente según los resultados reales para optimizar las recomendaciones futuras. Las actualizaciones regulares incorporan nuevos datos y perspectivas para mantener el sistema preciso y relevante.
Análisis prescriptivo vs. análisis predictivo
Los diferentes tipos de análisis ayudan a las empresas a entender y actuar según sus datos. Para comprender cómo funciona el análisis prescriptivo, debemos observar cómo se compara con otros tipos de análisis de datos.
El análisis predictivo y el análisis prescriptivo a menudo se comparan porque suenan parecido, y ambos consideran lo que podría suceder. El análisis predictivo se enfoca en prever resultados futuros utilizando datos actuales e históricos. Utiliza modelos estadísticos y machine learning para hacer conjeturas fundadas en lo que podría suceder a continuación.
Por ejemplo, podría predecir que la demanda de los clientes aumentará un 20 % en el próximo trimestre según los patrones estacionales y las condiciones del mercado, o podría pronosticar qué clientes probablemente dejarán de comprarte.
El análisis prescriptivo toma estas predicciones y avanza varios pasos más. En lugar de solo decirte lo que podría pasar, analiza varias respuestas posibles y recomienda acciones específicas para lograr los mejores resultados.
Si el análisis predictivo muestra que las ventas aumentarán en un 20 %, el análisis prescriptivo te dirá exactamente cuántos nuevos empleados contratar, cuánto inventario pedir y cómo ajustar tu presupuesto de marketing para manejar ese crecimiento de la manera más efectiva.
Las empresas también usan el análisis descriptivo para entender el rendimiento pasado y el análisis de diagnóstico para entender por qué ocurrieron las cosas; pero el análisis prescriptivo es único porque se enfoca en acciones futuras.
El análisis descriptivo y de diagnóstico mira hacia el pasado, y el análisis predictivo realiza pronósticos, pero solo el análisis prescriptivo ofrece recomendaciones específicas sobre qué hacer después. Esto lo hace especialmente valioso para las empresas que necesitan tomar decisiones complejas rápidamente ante las condiciones cambiantes del mercado.
Las organizaciones que utilizan análisis prescriptivo experimentan mejoras en toda tu empresa. Contar con recomendaciones basadas en datos para cada decisión importante permite a las empresas actuar más rápidamente y con mayor confianza, reduciendo al mismo tiempo los riesgos y los costos. Los siguientes son los principales beneficios que experimentan las empresas.
Eficiencia operativa
Las empresas que utilizan análisis prescriptivo suelen reducir sus costos operativos. El sistema identifica cuellos de botella en los procesos de producción y sugiere cambios específicos para mejorar los procesos de trabajo. Por ejemplo, una empresa podría usar el análisis prescriptivo para reducir el desperdicio y aumentar la utilización de las máquinas.
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Reducción de costos
El análisis prescriptivo ayuda a las empresas a guardar dinero al optimizar la asignación y el uso de recursos y predecir las necesidades de mantenimiento. Por ejemplo, las aerolíneas pueden utilizarlo para calcular las cargas óptimas de combustible para cada vuelo, ahorrando millones en costos de combustible. Al mismo tiempo, los sistemas de salud podrían usarlo para optimizar los turnos del personal, reduciendo así los costos de horas extras.
Optimización de la cadena de suministro
El sistema monitorea los niveles de inventario, el rendimiento de los proveedores y las rutas de entrega para sugerir mejoras. Las empresas pueden reducir sus costos de almacenamiento de inventario y a la vez mantener una mejor disponibilidad de productos. También ayuda a predecir y prevenir interrupciones en la cadena de suministro antes de que ello afecte las operaciones.
Mejoras en la experiencia del cliente
El análisis prescriptivo ayuda a las empresas a entender exactamente cuándo y cómo interactuar con los clientes. Los bancos lo utilizan para determinar el momento óptimo para ofrecer productos financieros específicos a los clientes, lo que incrementa las tasas de aceptación. Mientras tanto, las empresas minoristas pueden usar el análisis de la lealtad del cliente para personalizar las promociones, lo que genera mayores tasas de respuesta de los clientes.
Gestión de riesgos
El software de análisis prescriptivo identifica los riesgos potenciales antes de que se conviertan en problemas y sugiere acciones preventivas. Por ejemplo, las empresas manufactureras pueden usarlo para predecir fallas en los equipos o programar el mantenimiento en el momento más adecuado.
Toma de decisiones basada en datos.
El análisis prescriptivo elimina las conjeturas de la planificación estratégica al ofrecer pruebas concretas para las decisiones empresariales. Las organizaciones pueden evaluar distintos escenarios antes de asignar recursos, lo que permite a los ejecutivos justificar sus decisiones ante las partes interesadas y los miembros del consejo.
Por ejemplo, las cadenas minoristas pueden usarlo para evaluar posibles ubicaciones de nuevas tiendas analizando la demografía, la competencia y las condiciones del mercado para predecir las tasas de éxito.
Aunque el análisis prescriptivo es poderoso, no es perfecto. Uno de los mayores retos es conseguir datos de alta calidad. Si la información que ingresas no es precisa, las recomendaciones tampoco lo serán. Muchas empresas tienen dificultades porque sus datos importantes están dispersos en diferentes sistemas que no funcionan bien juntos.
Configurar sistemas de análisis prescriptivo puede ser costoso y bastante complicado. Necesitas software especializado y personas que sepan cómo utilizarlo.
Lamentablemente, a veces los empleados se resisten a usar el sistema porque no confían en las recomendaciones generadas por computadora o las encuentran difíciles de comprender.
Sin embargo, estos problemas se pueden resolver. Las empresas pueden empezar de a poco, usando análisis prescriptivos en un solo departamento para probar que funciona. Pueden invertir en limpiar sus datos y capacitar a su gente. La clave es avanzar con cuidado y asegurarse de que cada paso funcione antes de dar el siguiente.
Cómo implementar la analítica prescriptiva en tu organización
Hacer mal el análisis prescriptivo puede costarle caro a tu empresa. Necesitas un plan sólido antes de comprar cualquier software o contratar científicos de datos. Veamos exactamente cómo implementar el análisis prescriptivo para lograr resultados reales en tu empresa:
1. Define objetivos comerciales claros
El primer paso es identificar exactamente qué quieres lograr con el análisis prescriptivo. Puedes comenzar examinando los desafíos y puntos débiles actuales de tu negocio.
¿Estás teniendo problemas con la gestión de inventarios? ¿Retención de clientes? ¿Programación de la producción? Documenta estos problemas en detalle, incluyendo su impacto financiero en tu empresa.
Colabora con las partes interesadas de distintos departamentos para entender sus necesidades y desafíos específicos. Los equipos de ventas podrían querer optimizar las estrategias de precios, mientras que los equipos de operaciones podrían centrarse en reducir el tiempo de inactividad de los equipos. Los objetivos de cada departamento deben estar directamente relacionados con las metas organizacionales más amplias.
Prioriza estos objetivos según el impacto potencial y la viabilidad. Busca victorias rápidas que puedan demostrar valor pronto en el proceso de implementación. Por ejemplo, la mejora de la gestión de inventario podría ser más fácil de implementar y mostrar resultados más rápidamente que la optimización de todo un programa de producción.
2. Evalúa la preparación de tus datos
Antes de implementar cualquier sistema de análisis prescriptivo, necesitas comprender la situación actual de tus datos. Realiza una auditoría de tus datos actuales y sus fuentes. ¿Qué datos estás recopilando actualmente? ¿Dónde se guardan? ¿Con qué frecuencia se actualizan? Esta auditoría debería abarcar tanto los datos estructurados como los no estructurados.
Evalúa la calidad de tus datos. ¿Existen brechas en tu recopilación de datos? ¿Qué tan precisos son tus datos actuales? ¿Existen inconsistencias entre los diferentes sistemas? Documenta cualquier problema y crea un plan para solucionarlos. Es posible que necesites implementar nuevos procesos de recopilación de datos o limpiar las bases de datos existentes.
Piensa en la infraestructura de datos que necesitas. ¿Tienes los sistemas necesarios para recopilar, almacenar y procesar los datos obligatorios? Esto podría incluir invertir en nuevos sistemas de análisis de negocios y bases de datos, configurar almacenes de datos o implementar herramientas de integración de datos.
3. Elige las herramientas y la tecnología correctas
Seleccionar las herramientas de análisis de datos adecuadas es crucial para el éxito. Evalúa varias plataformas de análisis prescriptivo según tus necesidades específicas. Debes considerar factores como la escalabilidad, la facilidad de uso, las capacidades de integración y el soporte del proveedor. No te enfoques únicamente en los requisitos actuales; piensa en cómo podrían cambiar tus necesidades en los próximos años.
Busca herramientas y tecnologías que se puedan integrar con tus sistemas actuales. La mejor solución de análisis prescriptivo no te servirá si no puedes acceder a tus datos o si sus recomendaciones no se pueden implementar fácilmente en tus sistemas actuales. Asegúrate de evaluar tanto la compatibilidad técnica como la usabilidad práctica.
Considera los costos de implementación, capacitación, mantenimiento y cualquier actualización necesaria de infraestructura. Además, evalúa el historial del proveedor y sus capacidades de soporte. Una solución un poco más cara podría valer la pena si el proveedor ofrece un mejor soporte y actualizaciones regulares.
4. Forma y capacita a tu equipo
Una implementación exitosa requiere la combinación correcta de habilidades y experiencia. Identifica los actores que necesitarás, como científicos de datos que puedan construir y mantener modelos, analistas de negocios que puedan interpretar resultados y comunicarse con las partes interesadas, y profesionales de TI que puedan gestionar la infraestructura técnica.
Evalúa las capacidades de tu equipo actual e identifica si faltan habilidades. Es posible que necesites contratar personal nuevo, capacitar a los empleados actuales o colaborar con consultores externos. Siempre es una buena idea desarrollar un programa de capacitación para empleados que cubra tanto las habilidades técnicas como la explicación del negocio.
Todos los involucrados deben entender tanto las capacidades como las limitaciones del análisis prescriptivo.
También deberías establecer responsabilidades claras para los miembros del equipo. ¿Quién realizará el mantenimiento de los datos? ¿Quién creará y actualizará los modelos? ¿Quién validará las recomendaciones? ¿Quién se comunicará con las partes interesadas? Tener una distribución clara de las responsabilidades de los diferentes aspectos del sistema puede ayudar a garantizar que nada se pase por alto.
5. Empieza con un proyecto piloto
Antes de implementar el análisis prescriptivo en tu organización, comienza con un proyecto piloto cuidadosamente elegido. Selecciona un proyecto que sea lo suficientemente significativo como para demostrar valor, pero lo suficientemente pequeño como para ser manejable. El proyecto piloto debería abordar un problema de la empresa y obtener resultados claros y medibles.
Define métricas de éxito específicas para tu proyecto piloto, a saber: medidas cuantitativas, como el ahorro de costos o mejoras en la eficiencia, y factores cualitativos, como la adopción y satisfacción del usuario. Documenta todo durante el proyecto piloto, incluidos los éxitos y los desafíos. Esta información será muy valiosa cuando amplíes la implementación.
Utiliza el proyecto piloto para verificar tus suposiciones en relación a la calidad de los datos, la integración del sistema y las capacidades del equipo. Es mejor identificar y resolver problemas durante un proyecto piloto limitado que durante una implementación a gran escala. Prepárate para ajustar el proceso según lo que surja durante la fase piloto.
6. Escala y optimiza
Una vez que tu proyecto piloto resulte exitoso, elabora un plan para implementar el análisis prescriptivo de manera más amplia. Esto podría implicar expandirse primero a procesos similares y luego asumir gradualmente desafíos más complejos. Crea una hoja de ruta que equilibre los logros rápidos con iniciativas estratégicas a largo plazo.
Establece un proceso para monitorear y mejorar continuamente tu sistema de análisis prescriptivo. Los controles regulares deben examinar el rendimiento técnico (precisión del modelo, confiabilidad del sistema) y el impacto comercial (ROI, adopción por el usuario). Usa esta información para refinar tus modelos y ajustar tu estrategia de implementación según sea necesario.
Mantén a las partes interesadas informadas e involucradas durante todo el proceso de escalamiento. La comunicación regular sobre los éxitos, desafíos y lecciones aprendidas ayuda a mantener el apoyo a la iniciativa y asegura que el análisis prescriptivo se integre sin problemas en los procesos de toma de decisiones de tu organización.
Toma decisiones más inteligentes con el análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo convierte datos sin procesar en planes de acción claros para tu empresa. En lugar de depender de informes básicos, obtienes recomendaciones específicas respaldadas por un análisis de datos profundo.
Las empresas que utilizan estas herramientas junto con sus análisis de ventas, operaciones y CRM están obteniendo resultados reales, desde la reducción de costos operativos hasta el aumento de las tasas de retención de clientes. Además, la tecnología sigue mejorando con nuevas capacidades de IA que hacen que las recomendaciones sean cada vez más precisas y útiles.
Mailchimp ofrece un punto de entrada práctico a través de nuestra plataforma de automatización de marketing para las empresas que desean iniciarse en el análisis prescriptivo.
Nuestras herramientas de análisis integradas ayudan a las empresas a entender los patrones de comportamiento de los clientes y a sugerir automáticamente los mejores momentos para enviar el correo electrónico, a qué clientes dirigirse y cómo optimizar las campañas de marketing para obtener los mejores resultados. Estas herramientas facilitan a las empresas de todos los tamaños el uso del análisis prescriptivo sin necesidad de realizar grandes inversiones iniciales en soluciones personalizadas.
Conclusiones clave
- El análisis prescriptivo transforma los datos empresariales en recomendaciones de acción específicas, yendo más allá del análisis y las predicciones de datos tradicionales para decirte exactamente qué pasos debes seguir.
- El sistema emplea métodos de optimización y simulación para analizar datos de diversas fuentes, evaluar miles de escenarios y sugerir las mejores soluciones para problemas empresariales complejos.
- Las empresas que utilizan el análisis prescriptivo suelen experimentar una reducción en los costos operativos, una gestión de inventario más eficiente, una mejora en la retención de clientes y menos interrupciones en la cadena de suministro.
- La implementación exitosa requiere objetivos empresariales claros, datos de calidad, las herramientas tecnológicas adecuadas y un equipo capacitado para gestionar el sistema de manera efectiva.