Modelos predictivos: 3 ejemplos de uso en el sector comercial

 
 
modelos-predictivos

Las empresas han utilizado modelos predictivos desde hace más de 40 años. Esto debido al eterno afán de tomar mejores decisiones, realizar inversiones más acertadas y minimizar los riesgos en todas las áreas posibles. Sin embargo, dichos modelos estuvieron basados en tecnologías y sistemas de bajo rendimiento y sin capacidades de predicción realmente potentes.

Este panorama cambió hace pocos años gracias a los avances en machine learning y a las técnicas de big data. Hoy en día, los modelos predictivos más avanzados brindan una capacidad analítica para conocer el futuro que solo era posible contemplar en las películas de ciencia ficción.

Así, los análisis predictivos han revolucionado por completo la gestión comercial en todos los sectores.

cta text cognitive computing

3 casos de uso de los modelos predictivos en el sector comercial

Los modelos predictivos tienen gran aplicabilidad en todos los sectores comerciales. Son capaces de resolver muchos problemas que antes eran irresolubles. Hoy en día, algunas de las acciones que pueden realizar las empresas gracias a estos modelos son:

  • Detectar cuál es el mejor lugar para instalar un negocio
  • Predecir el comportamiento de los consumidores
  • Personalizar las recomendaciones de productos y servicios

Detección del mejor lugar para un negocio

Los empresarios siempre tienen incertidumbre al elegir un sitio para abrir un negocio, ya sea: retail, restaurante, cafetería, hotel o cualquier otro tipo de local. Esta incertidumbre se debe a que muchos negocios fracasan por ser abiertos en lugares no idóneos, haciendo que se pierdan grandes sumas de dinero y se afecte la reputación de las marcas.

Los modelos predictivos del machine learning solucionan este problema al detectar cuál es el mejor lugar para instalar un negocio.

Predecir esta información tan importante es posible gracias a que los análisis predictivos tienen en cuenta aspectos como los hábitos de los consumidores de una zona y las características del buyer persona del negocio.

Por ejemplo, Buxton es una empresa que ayuda a los retails a identificar sus más potenciales clientes y a elegir las zonas geográficas en las que se pueden obtener mayor crecimiento comercial. Todo ello gracias al uso de modelos predictivos alimentados por sistemas de big data que permiten tener un conocimiento profundo de la industria, del negocio y de los habitantes.

Predicción del comportamiento de los consumidores

Los modelos predictivos aplicados al marketing, las ventas y a las estrategias comerciales permiten conocer, anticipadamente, posibles cambios en los hábitos de comportamiento de los clientes. 

Para lograrlo, los sistemas de machine learning procesan, contrastan y analizan información sobre:

  • datos históricos de los clientes,
  • sus acciones en redes sociales,
  • el registro de sus compras,
  • sus intereses de búsqueda online, entre otros.

Con todo este proceso automatizado, es posible saber cuándo un cliente estará más propenso a comprar, a recomendar la marca o, incluso, a darse de baja. Así, los modelos predictivos también ayudan a diseñar políticas de precios y programas de fidelización más eficaces.

Personalización en las recomendaciones de productos y servicios

En el 2016, eBay compró SalesPredict, una empresa especializada 100% en análisis predictivos y machine learning. El objetivo de esta adquisición es el mismo que el de otras grandes corporaciones como Amazon y Netflix: utilizar los modelos predictivos para hacer recomendaciones altamente personalizadas de productos y contenidos.

Estos sistemas predictivos utilizados para la recomendación de productos analizan datos sobre los hábitos de consumo e intereses de búsqueda de un cliente. Dichos datos son contrastados con los datos de otros usuarios con hábitos e intereses similares.

Posteriormente, el sistema le recomienda al cliente los mismos productos que los otros usuarios (con gustos similares) compraron. Así, las empresas logran predecir cuáles clientes comprarán determinados productos.

Si quieres aplicar esta técnica, consulta este tutorial de Amazon sobre machine learning y modelos predictivos.

Desde Enzyme Advising Group ayudamos a las empresas de todos los sectores con soluciones de análisis predictivos de última generación. Para ello, utilizamos técnicas de inteligencia artificial y de big data que garantizan resultados precisos, certeros y confiables. Hacemos que mirar hacia el futuro sea tan fácil y seguro como mirar hacia el pasado.

New call-to-action 

Más noticias

¿Cómo se ejecuta un proyecto de automatización de procesos con RPA?

La automatización de procesos con RPA es una de las tendencias en la transformación digital. La posibilidad de automatizar tareas, para que las personas puedan dedicar su tiempo y esfuerzo a tareas...

Leer másArrow 41

Explainability AI: cómo hacer nuestro modelo legible

A la hora de tomar decisiones, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta muy útil en el día a día. Lo curioso es que esto es así tanto en el ámbito personal como en el laboral....

Leer másArrow 41

Inversión en tecnología: clave para hacer frente a la crisis económica

La crisis económica es una realidad palpable en la actualidad. La inflación de los precios, la poca disponibilidad de los combustibles, así como la lenta recuperación de la Covid-19, han hecho que...

Leer másArrow 41

Supply chain: tendencias y retos tecnológicos

En el mundo empresarial contemporáneo, la gestión efectiva de la cadena de suministro es fundamental para el éxito y la competitividad de las organizaciones. La cadena de suministro, o supply chain...

Leer másArrow 41

Cómo diseñar una estrategia de IA para incrementar el éxito de los proyectos de Machine Learning

En el Webinar “AI Strategy: Cómo diseñar una estrategia de IA para incrementar el éxito de los proyectos”, hemos compartido una visión acerca de aquellos problemas generales que hacen que proyectos...

Leer másArrow 41