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La analítica prescriptiva está cambiando la forma en que los datos transforman las operaciones y prácticas empresariales. El enfoque se utiliza ampliamente para realizar análisis manuales, desarrollar planes de acción para alinearse con los resultados previstos e integrar herramientas analíticas con algoritmos incorporados.
Implementar la analítica prescriptiva mejora la toma de decisiones y desarrolla estrategias empresariales efectivas. Las organizaciones utilizan plataformas de análisis o soluciones de inteligencia empresarial para la organización, descubrimiento y análisis de datos para convertir la información en un plan de acción.
¿Qué es la analítica prescriptiva?
La analítica prescriptiva analiza datos en bruto para sugerir un curso de acción más allá de las explicaciones y predicciones. Impulsa la toma de decisiones basada en datos al predecir lo que podría suceder en el futuro y recomendar formas de refinar las prácticas empresariales y los resultados esperados.
Para examinar los datos, la analítica prescriptiva tiene en cuenta la información sobre el rendimiento pasado y actual con los recursos disponibles para desarrollar posibles escenarios. Aspectos del negocio como la cadena de suministro, la mano de obra y los costos de energía también se consideran al construir un modelo prescriptivo.
Cómo funciona la analítica prescriptiva
En el ámbito más amplio de un enfoque de análisis de datos de varios pasos, la analítica prescriptiva suele ser la última etapa para un negocio porque ayuda a alinear objetivos relevantes y perfeccionar estrategias.
Las 3 partes principales del procesamiento de datos en la analítica empresarial
- Analítica descriptiva describe el estado actual de una empresa utilizando métricas de compromiso, comentarios de clientes, cifras de ventas y tráfico web. Esencialmente describe las circunstancias empresariales presentes basándose en eventos pasados al responder a la pregunta, "¿Qué sucedió?"
- Analítica predictiva desarrolla predicciones para el futuro aplicando modelos matemáticos, resultados del análisis descriptivo y aprendizaje automático (ML). Este paso ayuda a responder "¿Qué podría suceder?".
- Analítica prescriptiva va más allá de hacer predicciones y combina ML con inteligencia artificial (IA) y algoritmos para generar enfoques estratégicos para múltiples resultados empresariales. Al ajustar ciertas variables, la analítica prescriptiva busca optimizar el rendimiento organizacional y los cursos de acción futuros para responder "¿Qué debería suceder a continuación?"
La analítica de datos prescriptiva trabaja en conjunto con las tres etapas de la analítica de datos y es integral para el proceso general de analítica empresarial.
La analítica prescriptiva utiliza técnicas de inteligencia artificial para comprender los datos y recursos disponibles. Un enfoque de datos altamente adaptable, el análisis prescriptivo da sentido a los nuevos datos a medida que están disponibles para ajustar los resultados previstos en consecuencia. Esto hace posible que las organizaciones tomen decisiones informadas en tiempo real, lo que ayuda con la planificación estratégica y la previsión empresarial.
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Ejemplos de analítica prescriptiva
En el mundo actual, los clientes y usuarios esperan que cada organización, independientemente de su industria, esté preparada y responda a los datos. La gente quiere acceso rápido a sus datos y tomar decisiones basadas en hechos precisos. No es de extrañar que los modelos analíticos prescriptivos vean un uso creciente en todos los sectores.
Datos precisos y previsión de tendencias en el cuidado de la salud
La analítica prescriptiva juega un papel importante en proporcionar información precisa sobre los pacientes para procesos clínicos mejor informados. Los hospitales y clínicas implementan la analítica de datos para gestionar mejor los procesos de analítica de salud y obtener información precisa para una mejor gestión de datos clínicos y de pacientes.
Como parte integral de la analítica de datos de salud, los modelos de analítica prescriptiva proporcionan información que mejora la calidad del cuidado clínico y la transparencia de los datos en relación con las opciones de tratamiento y precios de los pacientes.
La analítica prescriptiva y el software de analítica de salud ofrecen a los proveedores de salud información valiosa sobre tendencias y predicciones de salud, lo que puede apoyar mejor los marcos y políticas hospitalarias.
Por ejemplo, los modelos de datos que predijeron un aumento en los casos de COVID-19 en regiones específicas durante la pandemia se utilizaron como puntos de inferencia para enfocar los esfuerzos médicos en esos lugares. Esto empoderó a los trabajadores de la salud para lidiar con la sobrecarga de pacientes.
Gestión del ciclo de vida del producto
Los productos basados en datos están ganando en el panorama empresarial actual. Muchos gerentes de producto dependen de modelos de datos para realizar investigaciones de mercado, probar productos mínimos viables (MVP) y recopilar datos demográficos y de comportamiento de los usuarios finales.
Los modelos analíticos prescriptivos identifican tendencias de compra para predecir qué tipos de productos y características son más relevantes en el mercado. En la gestión del ciclo de vida del producto (PLM), este conocimiento es crítico para refinar la experiencia del usuario con el producto.
Puntuación de leads en ventas
Al implementar la analítica prescriptiva en ventas, los representantes de ventas pueden dirigirse rápidamente a los clientes listos para comprar.
Aprovechar la puntuación de leads es una de las principales formas en que las empresas utilizan modelos de analítica prescriptiva para mover a los clientes por el embudo de ventas. La puntuación de leads funciona creando valores de puntos para diferentes leads al alinear los equipos de ventas y marketing. Cada acción que un prospecto toma durante la generación de leads se le asigna un cierto puntaje. Cuanto más altos sean los puntos logrados, más "listo para la venta" está ese prospecto.
El análisis prescriptivo puntúa los leads basándose en datos recopilados de acciones como vistas de página, interacciones por correo electrónico y compromiso en el sitio web. El algoritmo clasifica estos leads basándose en sus puntajes para proporcionar información sobre la probabilidad de su conversión. Esto es extremadamente valioso para perfeccionar los mapas de viaje del cliente y ahorrar tiempo y dinero que se podría haber gastado en la búsqueda de leads.
Automatización de correos electrónicos en marketing
¿Sabías que tus campañas de marketing por correo electrónico están impulsadas por la analítica prescriptiva?
El mejor amigo de un comercializador, la automatización de correos electrónicos, emplea la analítica prescriptiva para categorizar leads basándose en sus motivaciones y preferencias para personalizar contenido para diferentes segmentos de clientes. Los algoritmos desarrollados a través de la analítica de datos ayudan a establecer desencadenantes específicos para grupos de usuarios que pueden enviar automáticamente mensajes personalizados sin esfuerzo manual.
Configurar desencadenantes y contenido pre-diseñados beneficia a los comercializadores que desean escalar campañas personalizadas y aumentar las conversiones a través de mejores métodos de segmentación.
Beneficios de la analítica prescriptiva
La analítica prescriptiva es un enfoque basado en datos para optimizar la eficiencia de las operaciones y el rendimiento empresarial. Al utilizar datos en bruto, la analítica prescriptiva escala efectivamente la inteligencia empresarial de una organización y aumenta su dependencia de datos de alta calidad y conocimientos accionables.
- Desarrolla una hoja de ruta respaldada por datos. El análisis prescriptivo permite a los líderes diseñar hojas de ruta de productos que dirigen la priorización de objetivos. Los modelos desarrollados generan acciones simuladas para diferentes casos empresariales para minimizar el riesgo de fracaso futuro.
- Sostiene el crecimiento continuo. Con información en tiempo real, las partes interesadas pueden acceder a pronósticos de datos para apoyar el crecimiento operativo sostenido. Dado que los análisis prescriptivos se centran en predicciones y recomendaciones, la toma de decisiones se vuelve más simple y rápida.
- Reduce errores y sesgos. Nos encanta odiar a las máquinas y sus poderosas capacidades (¡te estoy mirando, ChatGPT!). Pero, ya sea que lo aceptemos o no, los algoritmos avanzados y los procesos de ML proporcionan oportunidades de agregación de datos completas que benefician la gestión de datos en todos los departamentos.
Desventajas de la analítica prescriptiva
El análisis de datos es imperfecto y requiere intervención humana para ayudarlo a volverse más infalible con el tiempo y el avance tecnológico.
La analítica prescriptiva, en particular, solo es efectiva si los líderes buscan las respuestas correctas de los conjuntos de datos. Saber qué suponer y qué factores considerar es crucial para desarrollar modelos analíticos, ya que el resultado depende de la validez de las suposiciones.
Diferentes plataformas de analítica de datos también tienen diferentes capacidades. Invierte en una solución que proporcione resultados de datos reales y concretos sobre grandes promesas.
Dado que la mayoría de las predicciones y recomendaciones proporcionadas a través de análisis prescriptivos se hacen utilizando los datos disponibles en ese momento específico, los resultados no son adecuados para decisiones empresariales a más largo plazo. Piénsalo así: cuanto más tiempo pase, mayor será el riesgo de falta de fiabilidad de los datos.
Cómo implementar la analítica prescriptiva
Saber por dónde empezar es un dilema universal. Eso puede ser aterrador, combinado con datos abrumadores y navegar por nuevos modelos.
El secreto para mantener la cordura mientras se obtiene el máximo provecho del método analítico prescriptivo es tratarlo como cualquier nueva campaña de marketing o proyecto colaborativo.
Establece metas realistas y específicas
No estaba bromeando cuando dije que lo trataras como lo harías con cualquier nueva estrategia empresarial. Un buen modelo analítico de datos se construye a partir de objetivos que involucran más que solo rastrear algunas métricas. Los datos pueden ser infinitos, y si se dejan desorganizados, caóticos.
Esboza un plan de análisis identificando por qué el departamento de tu empresa se beneficiaría de la analítica prescriptiva. Algunas preguntas a considerar durante el establecimiento de metas:
- ¿Cuál es la razón principal para implementar el enfoque de datos? (Competidores, mejor calidad de datos, mejora de la previsión)
- ¿Cuáles son algunos objetivos específicos que se pueden lograr con la analítica?
- ¿Qué problemas requieren reevaluación? ¿Cuál debería ser el alcance de la implementación?
Desarrolla un marco bien definido
Una vez que hayas identificado qué objetivos y problemas abordar y qué procesos optimizar, es hora de reflexionar y crear un plan de acción. Tienes que desarrollar un marco investigado para lograr una analítica prescriptiva efectiva.
- Reúne un equipo dedicado. Define los roles y responsabilidades de las personas que hacen la transición.
- Investiga. Colabora e idea formas de definir problemas y elaborar planes para resolverlos utilizando la nueva metodología de análisis de datos.
- Trabaja en fases. Desarrolla pruebas de concepto para ver si te estás moviendo hacia una solución adecuada.
- Realiza revisiones y pruebas. Diseña e implementa el modelo de análisis prescriptivo y sus características basadas en las necesidades de tu negocio. Valida el modelo a través de bucles de retroalimentación e hipótesis.
- Configura el modelo. Identifica qué datos se requieren para abordar los elementos técnicos del modelo prescriptivo.
- Despliega a las partes interesadas. Comienza las operaciones prescriptivas completas y evalúa los hallazgos iniciales una vez disponibles.
Analítica prescriptiva vs. analítica predictiva
La analítica prescriptiva a menudo se confunde o se usa indistintamente con la analítica predictiva, otra parte del procesamiento de datos.
La analítica prescriptiva identifica qué problemas es probable que surjan al evaluar opciones específicas para decidir los resultados empresariales que funcionarán mejor bajo ciertas circunstancias.
La analítica predictiva utiliza métodos de análisis estadístico para determinar el rendimiento en el futuro basándose en datos históricos y actuales.
Veamos un ejemplo de mantenimiento de un compactador de basura en un almacén.
Un modelo de analítica prescriptiva identificará áreas donde se necesita mantenimiento y ayudará a los trabajadores a tomar decisiones óptimas sobre el mantenimiento continuo del compactador de basura, su reemplazo y su externalización. El mantenimiento prescriptivo se centra en la rentabilidad y el rendimiento general del negocio.
Usando mantenimiento predictivo, se toman medidas para determinar cuándo la máquina requiere servicio. Al evaluar la vida útil y el rendimiento de los componentes críticos, las técnicas de análisis predictivo estiman los datos del equipo y determinan qué acción tomar.
Una prescripción para mejorar el rendimiento de los datos
Comenzar con la analítica de datos puede ser confuso y desafiante si tu organización no ha utilizado la tecnología y sus métodos. Pero si eres una empresa que ha invertido en procesos de extracción y minería de datos para tomar decisiones informadas, ya tienes un gran punto de partida.
La analítica prescriptiva simplifica la recopilación de datos y el modelado de datos para evaluar los estados operativos actuales, desarrollar predicciones futuras y proporcionar la máxima eficiencia operativa. El enfoque, combinado con el juicio de expertos y líderes de la industria, es el secreto para desbloquear el mejor resultado posible para tu negocio.
A todos nos gustaría controlar el futuro y lo que nos sucede. La previsión empresarial ayuda a los líderes a prever cambios y refinar estrategias basadas en lecciones aprendidas en el pasado. Aprende más sobre cómo se relaciona con la analítica de datos.
Aayushi Sanghavi
Aayushi Sanghavi is a Campaign Coordinator at G2 for the Content and SEO teams at G2 and is exploring her interests in project management and process optimization. Previously, she has written for the Customer Service and Tech Verticals space. In her free time, she volunteers at animal shelters, dances, or attempts to learn a new language.
