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Es un método que involucra una serie de actividades que consiste en recopilar datos e información para hacer predicciones de mercado. El modelo predictivo tiene como objetivo determinar oportunidades de negocio que pueden ser beneficiosas para el futuro de una empresa.
¿Qué es?
Es un mecanismo que permite analizar datos estadísticos, para así predecir lo que va a ocurrir en el futuro, este modelo predictivo es muy útil en el área de los negocios. Extraen patrones de los datos históricos y transaccionales para identificar riesgos y oportunidades en marketing o en las ventas dentro del embudo, toda esta técnica conlleva a un análisis que provea una puntuación o probabilidad.
Gracias a los avances en la tecnología, estos métodos analizan grandes volúmenes de datos, también conocido como Big Data. También se utilizan practicas avanzadas como la minería de datos y el aprendizaje automatizado, para así simular el comportamiento del consumidor ante estímulos o situaciones específicas.
¿Para qué sirve?
Se basa en descubrir oportunidades y prevenir situaciones contrarias, por ejemplo, con ayuda de los modelos y análisis predictivos es posible determinar si existe una probabilidad de una crisis económica o de la baja demanda de un producto en el mercado. Pero, también es utilizado con frecuencia para pre-visualizar la aparición de nuevos nichos de mercado y aprovecharlos al máximo.
También tiene mucha relevancia en el mundo actual del marketing digital, ya que permite predecir el comportamiento de los consumidores, para así evaluar el nivel de influencia que pudiera alcanzar con determinadas maniobras en el mercado. Igualmente, es muy útil para describir tendencias en diseño web, nuevos aspectos para el posicionamiento, entre otros.
¿Cómo hacer un modelo predictivo?
Existen muchas técnicas para llevar a cabo estos métodos, en todos es necesaria la ayuda de algoritmos, especialmente de análisis de big data o aprendizaje automático. Estas máquinas pueden actuar de forma similar a un ser humano, por lo que la probabilidad de acierto puede ser más alta con respecto a los análisis del consumidor. Algunas formas de aplicar esto son las siguientes.
- Arboles de decisión: Son sistemas ramificados de forma similar a un árbol, empiezan desde un único nodo y se desenvuelve en otras variables.
- Análisis de regresión: Evalúan las relaciones que tienen las variables de cada cuestión o consulta.
- Redes neuronales: Son los que imitan el comportamiento del cerebro humano, reconocen patrones y aprenden con cada nueva información.
Ejemplo
Los sistemas de CRM o Customer Relationship Management son un claro de jemplo de un modelo predictivo, con estos las empresas pueden clasificar la probabilidad de que cada nuevo lead acceda a una compra en los próximos días. Algunos incluso analizan el comportamiento del mismo a través de sus interacciones con la empresa, para mostrarles contenido u ofertas ajustadas a ellos.
Un método más avanzado es Scikit Learn, una biblioteca de aprendizaje automático diseñado para Phyton, el lenguaje de programación. Es una herramienta que incluye varias opciones de algoritmos de predicción como clasificación, análisis de grupos, bosques aleatorios, etc.
Más información sobre modelos predictivos
Si tienes ganas de empezar a aplicar estas técnicas para conocer el futuro de tus ventas, tienes que tener más información al respecto, mira los siguientes enlaces.