Técnicas de análisis predictivo: Cómo acelerar su negocio

¿Por qué son valiosas las técnicas de análisis predictivo?

Hay varios beneficios relacionados con el uso de técnicas de análisis predictivo que añaden valor a un negocio y ayudan a resolver problemas desafiantes y complejos utilizando datos, estos incluyen:

• Detección de actividades fraudulentas- Mediante el uso de técnicas de minería de datos y análisis predictivo, los analistas de datos pueden identificar, detectar y prevenir problemas de ciberseguridad y fraude. Los algoritmos pueden procesar los datos y encontrar patrones en tiempo real para ayudar a identificar las vulnerabilidades, las amenazas y el fraude, lo que le permite actuar con rapidez y proteger su negocio y sus clientes.
• Optimización de las actividades de marketing - Estos análisis permiten a las empresas determinar la respuesta de los clientes a las ofertas de productos y servicios de venta cruzada. El conocimiento de esta recopilación de datos ayuda a las empresas a crear campañas de marketing dirigidas a la base de clientes adecuada para mejorar la rentabilidad.
• Mejora de la supervisión y gestión de las operaciones de red - El análisis predictivo permite a una empresa de telecomunicaciones identificar los patrones de tráfico, las horas de mayor uso y prever las necesidades de inventario y la demanda. Esto permite a la empresa poner en marcha medidas que garanticen que la red funciona sin problemas durante esos momentos y que los clientes tienen acceso a los productos y servicios que necesitan. Estos análisis también ayudan a gestionar los flujos de trabajo, la cadena de suministro, la optimización de las actividades de mantenimiento, las alertas de fallos en los equipos y las actualizaciones en tiempo real de la red.
• Predicción del abandono y mejora de la experiencia del cliente - El análisis predictivo proporciona datos históricos sobre los clientes que ya han abandonado la empresa, así como información sobre sus comportamientos y los motivos del abandono. Estos datos pueden utilizarse para identificar patrones y tomar medidas preventivas, como la elaboración de paquetes eficaces u ofrecer precios más competitivos para retener a los abonados. Si se abordan las razones por las que los clientes se van, también se identificarán las oportunidades para mejorar la experiencia del cliente.

Elegir los modelos adecuados para el trabajo

El valor que tiene el análisis predictivo para las empresas de telecomunicaciones es evidente, pero para que tenga éxito y obtenga una visión precisa de los resultados, las tendencias y las oportunidades futuras, la empresa debe contar con las técnicas de modelización predictiva adecuadas para el trabajo. Hay varios modelos predictivos disponibles, entre ellos:

• Análisis de regresión - este modelo de análisis predictivo se utiliza a menudo para predecir la demanda durante varios meses y cómo las operaciones pueden satisfacer esta demanda. También se utiliza a menudo para determinar el mejor proceso objetivo para una oferta. Esto se hace utilizando y comparando patrones y datos de ventas anteriores.
• Clustering - este modelo se utiliza a menudo para la segmentación de clientes, ya que consiste en agrupar los datos, basándose en las similitudes, en clusters. Esto permite identificar patrones en relación con la demografía de los clientes, su ubicación, etc. Esta información y esta visión son importantes para las campañas de marketing y la orientación de la oferta de servicios o productos.
• Clasificación - este modelo establece las características compartidas de grandes conjuntos de datos y determina la categoría de un nuevo dato en función de sus características. Esto es importante a la hora de identificar el valor de vida de los clientes, cuánto valen, si son clientes fieles o si tienen potencial de abandono.

Muchas empresas optan por utilizar una combinación de diferentes modelos de análisis predictivo porque un único modelo no proporciona una representación completa de todos los datos disponibles. Estos modelos también suelen utilizar diferentes técnicas de análisis predictivo.

Cuatro técnicas de análisis predictivo

Hay cuatro técnicas principales de análisis predictivo que se utilizan para ayudar a las empresas a predecir tendencias, identificar relaciones y patrones que afectan al riesgo y a la pérdida de clientes. Estas técnicas incluyen:

• Árboles de decisión - esta técnica se basa en el aprendizaje automático (ML) y utiliza algoritmos de clasificación de la minería de datos para identificar los posibles riesgos y recompensas de diferentes acciones. A continuación, los resultados potenciales se representan visualmente, mediante diagramas de flujo, para ayudar a los ejecutivos de la empresa a comprender mejor los datos y los patrones.
• Análisis de textos - hace uso de técnicas de ML, estadística y lingüística para procesar datos recogidos de diferentes fuentes, como correos electrónicos, redes sociales, páginas web, consultas a centros de llamadas, etc., en análisis descriptivos. El modelado de temas también se utiliza para examinar grandes grupos de datos de texto y determinar los temas específicos que se tratan en las fuentes. Esta técnica también utiliza el análisis de sentimientos para identificar las opiniones y sentimientos relacionados con las fuentes. Esto permite conocer la experiencia de los clientes, los problemas o las cuestiones que experimentan con sus servicios u ofertas.
• La modelización estadística simple - utiliza modelos de regresión lineal múltiple y aprendizaje profundo para construir modelos que identifiquen la fuerza del efecto de las variables independientes sobre las variables dependientes. Esto ayuda a predecir las tendencias futuras o a pronosticar las ventas.
• Redes neuronales - Las redes neuronales funcionan de la misma manera que el cerebro humano, identificando capas de relaciones dentro de los datos. Las técnicas de redes neuronales pueden aplicarse para predecir información de series temporales e identificar anomalías en los datos, lo que permite hacer mejores predicciones sobre la información.

El futuro del análisis predictivo

El análisis predictivo está llamado a tener un impacto significativo en la industria de las telecomunicaciones y en el negocio tal y como lo conocemos. Esta herramienta analítica da a las telecos una ventaja competitiva en un mercado cada vez más competitivo en el que muchos proveedores de servicios luchan por el mismo trozo de pastel. El análisis predictivo permite a una empresa identificar patrones y obtener información esencial sobre cuestiones relacionadas con la pérdida de clientes, la detección de fraudes y los problemas relacionados con el riesgo, las operaciones y las actividades de marketing, que repercuten en la experiencia del cliente y en los resultados de la empresa.

Mediante el uso de la analítica predictiva, las empresas de telecomunicaciones pueden ampliar la toma de decisiones, identificar oportunidades de mejora, ofrecer servicios y productos más adaptados y retener más clientes. La analítica predictiva se convertirá en la clave para alcanzar los objetivos empresariales y el crecimiento en este dinámico sector.