¡6 beneficios del análisis predictivo en tu negocio!

Con la producción de datos más alta que nunca, ha crecido la necesidad de procesos más efectivos y eficientes. El análisis predictivo es uno de esos procesos, y hasta hace poco estaba reservado solo para aquellos que tenían una mentalidad particularmente técnica.

Sin embargo desde los smartphones, sus pantallas táctiles, las aplicaciones de comida rápida y los servicios de streaming, hoy tenemos a la tecnología más accesible que nunca. Y cuando aplicamos toda la tecnología disponible para procesar y tratar data con el fin de extraer información de valor encontramos en el análisis predictivo muchos beneficios, en este blog te daremos a conocer los 6 beneficios más importantes del análisis predictivo que no debes dejara pasar.

Beneficio 1: Mejorar la eficiencia en la producción

Los beneficios del análisis predictivo para las industrias de producción y fabricación son particularmente importantes. Mediante el uso de análisis predictivos, las empresas pueden pronosticar de manera efectiva el inventario y las tasas de producción requeridas para los diferentes periodos en un año, estimando tendencias y estacionalidades. Asimismo, el uso de datos históricos suele predecir posibles fallas de producción y maquinaria. Evitando no solo la falla y retraso en su cadena de producción, sino que a su vez, ahorra los costos al programar mantenimientos preventivos y no correctivos.

Beneficio 2: Gana ventaja sobre los competidores con el análisis predictivo

¿Por qué deberías considerar implementar un análisis predictivo? Porque puede brindar información valiosa que ya existe y solo necesita ser desenterrada. Por ejemplo, aprovechando los datos de los clientes que se tiene disponible para mostrar información perspicaz sobre por qué los clientes lo eligieron a usted sobre sus competidores. Además, se puede destacar los puntos de venta únicos que luego pueden ser aprovechados para promover aún más los clientes potenciales y hasta desarrollar nuevos productos con menor margen de error.

Beneficio 3: Reducir el riesgo

Dependiendo de su industria, el análisis predictivo se puede utilizar eficientemente cuando se trata de reducir riesgos. Por ejemplo, sectores como las finanzas y los seguros utilizan análisis predictivos para ayudar a construir una descripción válida de una persona o empresa que están evaluando, en función de todos los datos disponibles. Esto nos da una interpretación más confiable de esa persona, negocio o incidente para tomar decisiones sensatas y efectivas.

Beneficio 4: Análisis predictivo para detectar fraudes

Uno de los usos más beneficiosos del análisis predictivo es la detección de fraudes. El proceso está particularmente en sintonía con la detección y prevención del fraude mediante el reconocimiento de patrones de comportamiento. Por ejemplo, al rastrear los cambios en el comportamiento en un sitio o red, se pueden detectar fácilmente anomalías que indican una amenaza o fraude. Posteriormente, se resaltan y se toman acciones inmediatas para evitar y reducir los costos que implican los fraudes para las compañías.

Beneficio 5: Mejores campañas de marketing

Ha comenzado su campaña de marketing, está en pleno apogeo y tiene un buen rendimiento. Pero ¿podría estar funcionando mejor? ¿Está perdiendo alguna oportunidad? Uno de los principales usos del análisis predictivo es filtrar los datos para brindarle predicciones informadas sobre qué esperar a continuación. Por ejemplo, puede analizar los datos de los consumidores para campañas específicas y conocer qué funcionará, qué no y qué puede hacer para realizar ventas cruzadas, aumentar sus ingresos y más.

Beneficio 6: Identificar las expectativas del consumidor con el análisis predictivo

Nada muestra más los beneficios del análisis predictivo que su uso orientado al consumidor. El análisis predictivo puede ser tan poderoso como eficiente, ayudando a las organizaciones a tener un mejor panorama sobre quiénes son sus clientes y sus intereses. Además, todo esto ayuda a brindar una oferta adaptada específicamente para cada tipo de cliente. Nadie quiere abrir un correo electrónico cuya información no tiene nada que ver con sus intereses.

No hay duda de que sin el análisis predictivo, el mundo sería un lugar muy diferente. Si bien el nombre sugiere cierto grado de riesgo, resulta exactamente lo contrario. Las predicciones están tan informadas y basadas en datos que brindan información significativa y oportuna soportadas en procesos de machine learning y muchas veces de inteligencia artificial. Todo esto con la finalidad de brindar pronósticos con un alto grado de precisión como eventos y tendencias que de otra manera no podrían predecirse.