Aunque pueda abrumar la cantidad de información y datos que rodean a las empresas actualmente, se les puede sacar mucho beneficio gracias a los modelos descriptivos.
Y si te estabas preguntando qué es o cómo se crea un modelo predictivo, sigue leyendo porque en este artículo vamos a explicarte todo lo que necesitas saber.
¿Qué son los modelos predictivos?
Los modelos predictivos, también conocidos como modelos de predicción, son un conjunto de herramientas y técnicas estadísticas que sirven para pronosticar y predecir el comportamiento ante un evento.
- Extracción de Big Data
- Recolección de históricos
- Reconocimiento de patrones
Y tienen el objetivo de predecir y pronosticar resultados probables a futuro.
Normalmente es el experto en Data Science quien crea los modelos predictivos. Para ello, suele establecer una serie de datos de entrada con los que se desarrollará el análisis predictivo, y los resultados variarán dependiendo del objetivo.
Las aplicaciones de los modelos predictivos son múltiples y en los últimos años, gracias a los avances en gran parte de la evolución tecnológica y la inteligencia artificial, están ganando presencia en multitud de áreas como el marketing y la publicidad, los servicios financieros, la mercadotecnia, la medicina o las redes sociales.
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Tipos de modelos predictivos
Según el tipo de datos que vayan a analizar es posible clasificar a los modelos predictivos en dos tipos:
Modelos predictivos de clasificación
Los modelos predictivos de clasificación son aquellos que clasifican y categorizan la información estudiada, basándose sobre todo en datos históricos.
Como resultado, este modelo predictivo responde a las preguntas planteadas indicando de manera clásica y casi siempre binaria si la información pertenece o no a una clase o categoría. Además, en ocasiones hasta aporta porcentajes de las respuestas esperadas.
Veamos un ejemplo para entenderlo mejor:
Pongamos que queremos realizar un análisis predictivo para clasificar los suscriptores de una web en susceptibles o no susceptibles a clicar en una determinada campaña publicitaria.
Los resultados obtenidos serían en formato binario, en este caso indicando si serían o no susceptibles de clicar, y estarían acompañados del porcentaje de probabilidad de que se cumpla.
Con los resultados se podría, por ejemplo, segmentar a los suscriptores y optimizar mejor la inversión en la campaña publicitaria al mostrarla solo a los que probablemente cliquen.
Modelos predictivos de regresión
A diferencia de los modelos de clasificación, los modelos predictivos de regresión dan como resultado la predicción o estimación de un valor como puede ser, por ejemplo, el rendimiento de un producto o un individuo.
En este caso el análisis predictivo aprende de los datos históricos para estimar los futuros y suele utilizar valores numéricos.
Si volvemos al ejemplo anterior, podríamos analizar mediante un modelo predictivo de regresión, el beneficio que obtendríamos de los clientes que cliquen en los anuncios durante el tiempo que dure la campaña.
Ejemplos de modelos predictivos
Los algoritmos predictivos y análisis de datos básicamente sirven para mejorar la toma de decisiones, algo que puede ser útil y aplicable a multitud de sectores y tipos de negocios. Vamos a ver algunos ejemplos de sectores en los que el desarrollo de modelos predictivos puede ser de gran utilidad.
Sector salud
Los modelos predictivos son capaces de ofrecer información muy útil para el diagnóstico y valoración de la evolución de multitud de patologías. Esto los convierte en una herramienta en la que cada vez más expertos del sector sanitario se apoyan para optimizar sus decisiones.
Para lograrlo, se entrenan algoritmos de machine learning para el modelo predictivo. Una vez entrenado con diferentes variables como algunos datos clínicos o síntomas, el algoritmo es capaz de llegar a conclusiones ciertas. Así que cuanto mayor sea el entrenamiento, mayores serán los beneficios de usar estos algoritmos de predicción.
Por ejemplo, un modelo predictivo entrenado podría determinar, analizando las imágenes de un paciente con migraña, la evolución que podría tener la enfermedad e incluso predecir cuándo podría sufrir una crisis.
Internet de las Cosas
El Internet de las cosas (IoT) ha evolucionado, en gran parte, gracias a los modelos predictivos y la inteligencia artificial. Los sensores de IoT van aportando datos a una gran red con flujo continuo, lo que permite realizar análisis predictivos mucho más exhaustivos.
Este sistema brinda una serie de ventajas al IoT, como por ejemplo:
- La posibilidad de realizar automatización de decisiones.
- Una importante reducción de riesgos y errores.
- Aumentos en la productividad y eficacia.
- Mejoras en la calidad de servicios y productos.
- Optimización de los costes.
Sector del Marketing
Otro sector donde los modelos predictivos están cobrando cada vez más importancia es en el comercio, marketing y publicidad.
Algunas de las aplicaciones más populares en este sector son:
- Prever las necesidades de los clientes para planificar estrategias de marketing y ofrecer a cada cliente justo lo que necesita.
- Fidelizar clientes mediante recomendaciones inteligentes basadas en modelos predictivos que analizan la experiencia del usuario.
- Detectar la mejor ubicación para un negocio físico gracias al machine learning que estudia en profundidad el estado del mercado y de los habitantes en cada localización.
Por lo tanto, como vemos, la aplicación del machine learning en marketing digital es de gran ayuda.
Sector logístico
Los modelos predictivos aplicados a una cadena de suministro ayudarían a que la logística de una compañía esté más interconectada con el resto de sistemas y, por ende, sea más óptima y rentable.
Por ejemplo, se podría planificar mejor la demanda o gestionar los inventarios a tiempo real. Además, este tipo de sistemas podrían hacer que toda la cadena de suministro se impulse sin necesidad de intervenciones manuales (las cuales son las que suele tener mayor casuísticas de errores)
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