¿Son útiles los modelos predictivos en los negocios?

Cada día son más las empresas que recurren a la analítica predictiva para optimizar sus procesos, lograr mejores resultados de negocio e incrementar su participación de mercado.

Lunes 19 de Julio de 2021

Las organizaciones utilizan el análisis predictivo interno para pronosticar tendencias, entender y predecir el comportamiento de los clientes, mejorando el rendimiento e impulsando la toma de decisiones estratégicas.


Le puede interesar:"¿Qué son y para qué se usan los modelos predictivos?"


Algunos de los usos internos más comunes del análisis predictivo son:

Detección de fraudes: Ayudan a reducir y eliminar las pérdidas generadas por actividades fraudulentas antes de que se produzcan, obteniendo una mayor precisión y un mejor rendimiento. Con los modelos predictivos es posible analizar todas las acciones de una red en tiempo real para detectar anomalías que puedan indicar fraudes, vulnerabilidades y amenazas.

Marketing: Mejoran las relaciones con los clientes, anticipando su comportamiento, para promover las oportunidades de venta, atrayendo, reteniendo e identificando a los clientes más rentables.

Operaciones: Ayudan a pronosticar las necesidades de inventarios y gestionar los recursos de la organización para optimizar gastos y costos.

Riesgo: La puntuación de crédito, por ejemplo, se utiliza para evaluar la probabilidad de que un comprador potencial de vivienda, coches o seguros no cumpla con el pago. También se utilizan en otros procesos relacionados, como en reclamaciones y cobros.

Pérdida de clientes: Predice qué clientes, cuándo y por qué terminarán su relación con la organización. Los modelos predictivos son fundamentales en este ámbito, ya que el costo de perder un muy buen cliente puede llegar a ser mucho mayor que lo invertido en herramientas para detectar a tiempo estas situaciones y evitar que sucedan.

Previsión de ventas: analiza el historial previo, la estacionalidad, los acontecimientos del mercado, etc. para dar lugar a una predicción realista de la demanda de un producto o servicio. Puede aplicarse a corto, medio o largo plazo.

Finanzas: traducir un conjunto de hipótesis sobre el comportamiento de los mercados o los agentes en predicciones numéricas, estos modelos de predicción se utilizan para apoyar a las empresas en los procesos de toma de decisiones sobre inversiones o rendimientos. 

También lea: "Ciencia de Datos: Modelos más utilizados en los negocios"


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