8 Ejemplos Poderosos de Analítica Predictiva en Diferentes Industrias

“Solo uno de cada cuatro chistes funciona, y todavía no puedo predecir de qué se reirá la gente”, dijo el veterano comediante estadounidense Steven Wright.

Si bien la predicción puede no funcionar en una industria como la comedia, hay muchas otras industrias donde poder predecir resultados y próximos pasos es esencial para el éxito a corto y largo plazo.

Por supuesto, estas predicciones no son improvisadas. En cambio, están respaldadas por datos, traducidos en modelos e interpretados por profesionales capacitados que utilizan software de análisis predictivo.

En este artículo recopilatorio, exploraremos algunos ejemplos de análisis predictivo y veremos cómo se utiliza en 8 industrias prominentes hoy en día.

Hace unos años, el análisis predictivo podría haber sido visto como un nicho accesible para unos pocos, pero ahora, cada vez más empresas lo utilizan en su día a día.

Para poner su influencia en perspectiva, comenzaremos nuestro resumen con quizás el usuario más significativo del análisis predictivo hoy en día: la industria minorista.

1. Predicción del comportamiento de compra en el comercio minorista

Con la industria minorista viendo casi 7,24 billones de dólares en ventas anuales, no es de extrañar que empresas como Amazon y Walmart utilicen regularmente el análisis predictivo para aprender todo lo que puedan sobre sus clientes.

Por ejemplo, en 2004, Walmart analizó los datos de transacciones en sus tiendas para comprender los hábitos de compra en ciertos momentos. Descubrieron que justo antes de que golpearan los huracanes, las ventas de Pop-Tarts de fresa aumentaban siete veces, junto con la cerveza. Por supuesto, Walmart utilizó esto como una oportunidad para abastecer sus estantes. Discutimos la técnica que utilizaron en nuestra guía introductoria sobre minería de datos.

Amazon ya ha utilizado el análisis predictivo en el pasado para crear recomendaciones de productos personalizadas basadas en patrones de compra.

Más recientemente, Amazon está buscando utilizar el análisis predictivo para el envío anticipado. En otras palabras, enviar productos a los clientes antes de que incluso los compren, basándose en su comportamiento en la plataforma de Amazon. Esto podría llevar a tiempos de envío increíblemente rápidos.

¿Qué pasa si no soy una gran empresa?

El análisis predictivo no está reservado para los grandes jugadores. Muchos de los software de punto de venta minorista de hoy en día son excelentes para recopilar datos de clientes e integrarse con otros sistemas como CRM, cadena de suministro y gestión de inventario para ser utilizados en análisis predictivo.

Los minoristas exitosos son capaces de recopilar y combinar datos de todos los puntos de contacto, como sitios de comercio electrónico, aplicaciones móviles, ubicaciones de tiendas, plataformas de redes sociales y más. Analizar estos datos te ayudará a comprender a tus clientes a un nivel más profundo y predecir sus comportamientos de una manera más personalizada.

2. Detección de enfermedades en el sector sanitario

Hay más de 30 millones de pacientes solo en hospitales de EE. UU., lo que solo puede imaginar cuánta cantidad de datos de salud esto representa. Sin embargo, la industria de la salud no se centra tanto en el viaje del consumidor como en analizar datos para mejorar diagnósticos y predecir resultados basados en factores de salud específicos.

“Trabajamos con Element AI para producir un algoritmo que predijo con éxito eventos de salud negativos en personas mayores (en sus hogares). Los mayores tomaban una serie de signos vitales todos los días y el algoritmo digería los signos vitales y los combinaba con el diagnóstico ICD-10 de los clientes, edad y género. Reducimos con éxito las hospitalizaciones y visitas a urgencias en un 73% y 64% entre un conjunto de pacientes crónicamente enfermos.”

Jeff Howell
Director de Crecimiento en AlayaCare

Este estudio de dos años es solo una de las muchas formas en que el análisis predictivo y la IA se utilizan en el sector sanitario para una atención al paciente más personalizada y proactiva.

3. Curación de contenido en entretenimiento

La industria del entretenimiento, más específicamente el entretenimiento digital, se beneficia enormemente del uso del análisis predictivo. Veamos algunas de las formas en que los gigantes de los medios digitales y el entretenimiento de hoy en día aprovechan los grandes datos para dar forma a las experiencias de los espectadores.

Sabemos que hay más de 100 millones de cuentas activas de Netflix hoy en día, lo que equivale a miles de millones de horas de transmisión de contenido digital. Todos estos datos ayudan a Netflix a construir modelos predictivos para mantener a sus consumidores satisfechos y exponerlos a programas relevantes.

Entonces, ¿cuáles son algunos tipos de datos que Netflix utiliza para sus modelos y algoritmos? Algunos de los datos de usuario incluyen:

• El género de contenido preferido.
• Palabras clave de búsqueda al buscar contenido.
• Calificaciones.
• El dispositivo preferido para ver contenido.
• Fechas en que se vio, y en algunos casos, se volvió a ver.
• Tiempo dedicado a ver avances de contenido.
• Cuándo se pausa el contenido y en qué punto.

Estas métricas, y muchas más, son importantes para el éxito de los servicios de transmisión de entretenimiento. De hecho, Netflix utilizó estos datos para crear su programa House of Cards, afirmando que ya sabían que sería un éxito basado en los resultados del análisis de datos predictivo.

4. Predicción de mantenimiento en la manufactura

Este ejemplo está vinculado de manera única con el Internet de las Cosas (IoT) ya que la industria manufacturera se está moviendo en una dirección más automatizada. Quizás el ejemplo más destacado de análisis predictivo utilizado en la manufactura es el mantenimiento predictivo.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El propósito del mantenimiento predictivo es notificar a los fabricantes sobre actividades cautelosas relacionadas con el equipo industrial. Por ejemplo, si una cinta transportadora en un centro de distribución se descompone o experimenta un mal funcionamiento, esto podría paralizar la producción y costarle dinero al fabricante.

Al tomar grandes cantidades de datos, típicamente a través del uso de sensores integrados en IoT en el equipo, los fabricantes pueden intervenir antes de que ocurra una avería.

5. Detección de fraudes en ciberseguridad

En 2024, el costo promedio de una violación de datos alcanzó un récord de 4,88 millones de dólares.

¿Cuál es una forma de abordar los miles de millones de dólares perdidos por fraude cada año? Bueno, el uso del análisis predictivo se ha convertido en una solución más prominente en la industria de la ciberseguridad.

Esto se hace analizando la actividad fraudulenta típica, entrenando modelos predictivos para reconocer patrones en este comportamiento y encontrando anomalías. Un mejor monitoreo de la actividad financiera sospechosa debería llevar a una detección más temprana del fraude.

6. Predicción del crecimiento de empleados en RRHH

¿Es realmente posible predecir el éxito de un empleado mediante el uso de análisis? La respuesta corta es sí, aunque RRHH es todavía una industria relativamente nueva aprovechando los beneficios del análisis predictivo.

Hay algunas formas de hacerlo. Una forma es a través de la agregación de datos para gestionar flujos de trabajo y aumentar la productividad. Los datos de los empleados pueden mostrar puntos de dolor y picos de productividad en su día a día, y estos datos solo mejoran con el tiempo.

Usar un sistema de gestión del rendimiento para recopilar estos datos puede ayudar a las empresas a predecir el rendimiento futuro de los empleados. Se pueden usar más datos para construir líneas base de dónde deberían estar los empleados en qué etapas de sus carreras.

El análisis predictivo también puede ayudar durante el proceso de contratación. Recopilando datos de todo, desde sitios de reseñas de empresas y redes sociales hasta tasas de crecimiento laboral y conjuntos de habilidades en evolución, el análisis predictivo puede ayudar a los reclutadores a encontrar las coincidencias adecuadas para sus ofertas de trabajo más rápido y de manera más eficiente. Esto también puede reducir las tasas de rotación a largo plazo.

De hecho, el software de seguimiento de solicitantes como Greenhouse es una de las pocas soluciones hoy en día que utiliza análisis predictivo y aprendizaje automático para este mismo propósito.

7. Predicción del rendimiento en deportes

Los deportes profesionales pueden ser divertidos de ver, pero al final del día, sigue siendo una industria donde las franquicias siempre están buscando formas de obtener una ventaja competitiva. La forma más moderna de hacerlo ahora es a través del análisis predictivo.

El béisbol ha sido pionero en el uso del análisis predictivo cuando se trata de deportes profesionales. Se utiliza hoy en día principalmente para predecir el valor futuro de un jugador, junto con su regresión, basado en una serie compleja de métricas. Esto ayuda a los equipos cuando llega el momento de estructurar contratos costosos.

No es de extrañar que los equipos deportivos profesionales de todo el mundo estén a la caza de analistas de datos y científicos con conocimientos deportivos.

Lee el blog de Wharton para aprender más sobre cómo los equipos de béisbol de mercados pequeños han podido maximizar sus presupuestos utilizando análisis predictivo.

8. Pronóstico de patrones en el clima

Los pronósticos del clima de hoy son mucho más precisos de lo que eran hace 40 años. Puedes agradecer al análisis predictivo por esto.

Al analizar patrones climáticos utilizando imágenes satelitales y datos históricos, podemos ver estimaciones precisas de pronósticos del clima con hasta 30 días de anticipación.

Más importante aún, esta información también se puede utilizar para ayudarnos a comprender los impactos del calentamiento global. Por ejemplo, los modelos predictivos emparejados con visualización de datos pueden mostrarnos niveles crecientes de mar y dióxido de carbono, y hacia dónde pueden dirigirse estos niveles. Después de que se interpretan los resultados, se pueden tomar medidas para mitigar los efectos adversos.

¿Qué podemos aprender de estos ejemplos?

De todos estos ejemplos, hay un tema común que puedes haber notado: el gran volumen de datos requerido para derivar valor del análisis predictivo.

Aparte del volumen, estos datos también deben ser relevantes para el propósito del modelo. Pero recopilar y limpiar estos datos es mucho más fácil decirlo que hacerlo, y es por eso que los roles de analistas de datos y científicos están en alta demanda.

Explora la guía completa sobre el proceso de análisis de datos para tomar decisiones empresariales informadas y basadas en datos.

Este artículo fue publicado originalmente en 2023. Ha sido actualizado con nueva información.