El modelo predictivo es un modelo de datos, basado en estadísticas inferenciales, que se utiliza para predecir la respuesta a una promoción de marketing o a una determinada inversión.
El modelo predictivo es creado habitualmente por los científicos de datos y utiliza estadísticas para predecir los resultados. La mayoría de las veces el evento que uno quiere predecir es en el futuro, pero el modelado predictivo puede aplicarse a cualquier tipo de evento desconocido, independientemente de cuándo ocurrió.
En muchos casos el modelo se elige sobre la base de la teoría de la detección para tratar de adivinar la probabilidad de un resultado dada una cantidad establecida de datos de entrada, por ejemplo, dando un correo electrónico para determinar la probabilidad de que sea spam.
Los modelos pueden utilizar uno o más clasificadores al intentar determinar la probabilidad de un conjunto de datos pertenecientes a otro conjunto. Cuando se despliega comercialmente, el modelado predictivo se refiere a menudo como análisis predictivo.
Para qué sirve el Modelo Predictivo
El Modelo Predictivo sirve para descubrir oportunidades y prevenir situaciones adversas.
En el mundo del marketing, por ejemplo, permite predecir el comportamiento de los consumidores y evaluar el nivel de influencia que se puede alcanzar con determinadas acciones en el mercado.
Por tanto, un Modelo Predictivo sirve para intuir qué puede pasar, mediante el uso de técnicas que combinan las matemáticas e inteligencia artificial, a partir de variables específicas.
Algunas de las aplicaciones prácticas y beneficios de usar el Modelo Predictivo, son:
- Detectar señales de insatisfacción para prevenir la rotación y diseñar estrategias de retención.
- Identificar cuáles son los segmentos de clientes con alto valor, para maximizar el ciclo de vida.
- Identificar segmentos de clientes con capacidad y potencial, para incrementar las compras.
- Planificación de campañas enfocadas en los segmentos que registran determinados patrones, como gustos, preferencia, hábitos de compra, actividad en redes sociales, etc.
- Definir sistemas de compensación y fidelización de clientes, según el comportamiento histórico de compras.
- Identificar las temporadas de ventas bajas, para diseñar estrategias que minimicen la situación.
- Identificar los aspectos que inciden en el abandono de carritos de compras, para diseñar estrategias de remarekting que lleven a concretar la compra.
Ejemplos de modelado predictivo y cómo influye en el comportamiento del cliente
Varias aplicaciones y experiencias ambientales usan datos para hacer predicciones:
- Comercio electrónico: en función de lo que otros consumidores similares hayan adquirido, un sitio web de comercio electrónico sugiere productos que puede merecer la pena agregar al carro.
- Realidad ajustada: IoT ofrece instancias más avanzadas de funcionalidad predictiva. Por ejemplo, un dispositivo en una línea de ensamblado detecta un aumento de la temperatura de una máquina. Un modelo predictivo basado en la nube determina cómo responder. En función de esa predicción, otro dispositivo ralentiza la línea de montaje hasta que la máquina se enfría.
- Productos de consumo: los teléfonos móviles, las casas inteligentes, incluso el automóvil, usan funcionalidades predictivas, las cuales estos analizan para sugerir el comportamiento del usuario en función de factores como la ubicación o la hora del día. Cuando la predicción y la hipótesis inicial se alinean, la predicción conduce a la acción. En una fase muy avanzada, esta alineación puede hacer que productos, como un vehículo autónomo, sean una realidad.
Desarrollo de funcionalidades predictivas
Las soluciones que proporcionan constantemente funcionalidades de predicción precisas suelen incluir cinco características principales. Las cinco características principales del modelado predictivo son:
- data
- Información detallada
- Patrones
- Predicciones
- Interacciones
Hace tiempo que sabemos que el data science es increíblemente útil para detectar anomalías y patrones. El siguiente paso es aprovechar el aprendizaje automático y otros enfoques algorítmicos a grandes conjuntos de datos para mejorar las funcionalidades de toma de decisiones, creando modelos que predigan mejor el comportamiento de los clientes, los riesgos financieros, las tendencias de mercado y un largo etcétera.
El modelado predictivo es una tendencia de data science aplicable a multitud de sectores, desde la atención sanitaria hasta los viajes. Por ejemplo, los fabricantes emplean sistemas de mantenimiento predictivo para ayudar a reducir las averías de los equipos y mejorar el tiempo de actividad, y las empresas de todo tipo utilizan modelado predictivo en sus predicciones empresariales.
