Tener datos no es suficiente para un negocio. Todos podemos reunir datos. La capacidad de interpretar y utilizar datos de manera efectiva es la diferencia entre el éxito y el fracaso. Los modelos de analítica han evolucionado hasta convertirse, hoy en día, en herramientas esenciales que no solo optimizan procesos y mejoran la toma de decisiones, sino que también personalizan la experiencia del cliente para transformarla en una oferta de valor indispensable para las empresas.
Existen diversas maneras de hacer analítica. Una de ellas es Descriptiva, cuando se centra en responder a la pregunta «¿Qué ha sucedido?». Proporciona una visión clara del pasado mediante el uso de informes y visualizaciones de datos que detallan el rendimiento y las tendencias históricas. Pensemos en una empresa de retail, en donde se podrían utilizar informes mensuales de ventas para identificar productos que no están cumpliendo con las expectativas. Teniendo los informes adecuados, es posible realizar ajustes en la estrategia de marketing o en la disposición de los productos dentro de la tienda. Esto no es una práctica nueva, lo que cambia es la precisión con la que se puede actuar acorde a datos bien entendidos.
Por otro lado, tenemos el uso de analítica para la realización de Diagnósticos. En este caso, se debe partir de la respuesta al «por qué» de los eventos. En este caso se analizan las causas subyacentes de ciertos resultados, lo que abre la opción de identificar factores específicos que afectan el rendimiento. Esto sucede, por ejemplo, cuando un producto muestra una caída en ventas, pues al realizar un buen diagnóstico derivado de la analítica permite revelar si se debe a una mala ubicación en la tienda, si hay un cambio de preferencias en el mercado o si existe cualquier otro factor. Con esta información, en caso de ser el primer factor, la empresa puede reubicar el producto y recuperar su nivel de venta.
Ver el futuro
Lo siguiente es ir un paso más allá para anticipar lo que podría suceder. Utilizando datos históricos y en tiempo real, los modelos predictivos identifican patrones y tendencias que permiten a las empresas hacer proyecciones informadas. Esto define una analítica predictiva, la cuál es cada vez más común en operaciones como la producción o el mantenimiento en procesos industriales. Por ejemplo, una empresa de manufactura puede predecir la demanda de sus productos durante temporadas altas, ajustando su producción y niveles de inventario en consecuencia.
El impacto se nota en diversas áreas, como costos de almacenamiento, eficiencia operativa y el cumplimiento hacia la cadena de suministro. Además, también resultaría determinante para que los clientes encuentren los productos que necesitan, sin importar la variación de la demanda, lo que se traduce en satisfacción del cliente, un valor siempre difícil de medir pero que es determinante en cualquier negocio.
La siguiente etapa en la analítica es como cuando se va al médico: Prescripción. En este caso, los sistemas de análisis permiten sugerir acciones específicas que optimicen los resultados, como una receta. A partir de análisis predictivos, la analítica prescriptiva ofrece recomendaciones sobre qué pasos seguir para alcanzar los objetivos empresariales, como sucedería en una compañía de logística para determinar las rutas de entrega más eficientes, considerando factores como el tráfico y la urgencia de los pedidos.
Analítica inteligente
Una de las tendencias más significativas en los procesos de analítica es el uso de Inteligencia Artificial como instrumento para la agregación de valor, tal como sucede con los modelos de “machine learning”, algoritmos de aprendizaje automático que al disponer de datos pueden inferir patrones de manera automáticas y ser usados en diversas tareas, como la personalización de la experiencia de un cliente, predecir la demanda de transporte en la ciudad o cuales son los factores que impactan en el precio de la renta. Esto es sobre todo útil en el comercio electrónico, donde estos modelos de software ofrecen recomendaciones creadas con base en hábitos de navegación e historial de compra. También se están utilizando en sistemas de servicio al cliente o para potenciar la venta cruzada, pues los algoritmos pueden incluso anticiparse a los deseos de una persona a partir de un perfilamiento cada vez más preciso.
Otros modelos en los que se usa IA son los modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning y DNN), que con el uso de redes neuronales extensas o profundas que permiten inferir patrones complejos a partir de una gran cantidad de ejemplos. Este tipo de redes neuronales también nos permite utilizar datos no estructurados, como imágenes, video y audio. Este tipo de modelos son fundamentales para aplicaciones avanzadas de reconocimiento facial, transcripción automática de audio o identificación de objetos.
En lo general, el uso de IA en modelos de analítica está siendo más y más utilizadas por las empresas para mejorar la interacción con el cliente. Al analizar grandes volúmenes de datos sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes, la IA puede crear experiencias únicas y de mayor valor para cada uno de ellos, dando un diferencial de experiencia en el servicio (hiperpersonalización).
Los modelos de analítica se transforman en modelos de valor para las empresas al proporcionar conocimiento, conclusiones y recomendaciones que mejoran la toma de decisiones, optimizan operaciones y personalizan la experiencia del cliente. Desde la analítica descriptiva que ofrece una visión clara del pasado, hasta la prescriptiva que sugiere acciones específicas, cada modelo juega un papel crucial en la creación de estrategias empresariales efectivas, rentables y de gran valor.