Spring GDS 25 Aniversario
Una empresa de logística que envía a 190 países construyó algo para enviarse a sí misma.
Analítica predictiva
¿Qué es la analítica predictiva?
La analítica predictiva usa datos históricos para estimar lo que probablemente ocurrirá a continuación. Donde un informe normal te dice lo que ya pasó, la analítica predictiva construye modelos que convierten patrones del pasado en probabilidades de futuro: qué clientes están a punto de irse, cuánto stock necesitarás el mes que viene, qué leads vale la pena perseguir. Responde a la pregunta de qué viene después, no a la de qué ha pasado.
Por dentro se apoya en modelos estadísticos y de machine learning entrenados con un histórico etiquetado. Para predecir la fuga, entrenas con clientes anteriores y con si cada uno se marchó, y el modelo aprende las señales tempranas. La salida suele ser una puntuación o una previsión, no una certeza, y el valor está en acertar lo bastante a menudo como para actuar. Una empresa de suscripción que puntúa a cada usuario activo según su probabilidad de cancelar y luego ofrece algo a los de mayor riesgo convierte la analítica predictiva en una intervención concreta.
La analítica predictiva se sitúa entre la analítica tradicional y el machine learning completo. Se apoya en las mismas técnicas de modelado, pero se centra en una previsión de negocio en lugar de, por ejemplo, generar texto o reconocer imágenes. Su precisión depende por completo de la calidad y la relevancia del histórico del que aprende.
La analítica predictiva en Dallonses
Construimos modelos predictivos conectados a una decisión, porque una previsión que nadie usa no es más que una conjetura cara. Antes de modelar nada, fijamos para qué sirve la predicción y qué hará alguien de forma distinta una vez la tenga. Esa claridad lo determina todo, desde qué datos usamos hasta cómo medimos el éxito.
Nuestro trabajo de analítica predictiva suele nacer de unos cimientos sólidos de análisis de datos, porque no se puede prever sobre datos en los que no confías. Entrenamos el modelo, lo validamos con honestidad contra un histórico reservado y lo ponemos frente a resultados reales para que su precisión quede demostrada, no prometida. Cuando el mundo cambia y las predicciones del modelo empiezan a desviarse, lo detectamos, porque un modelo predictivo caducado es peor que ninguno.
¿Quieres ver lo que viene en lugar de informar de lo que ya pasó? Vamos a modelarlo.
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