El análisis predictivo está expandiéndose gracias a la era digital, que se ha caracterizado no solo por producir datos, eso ha sucedido siempre a través de la historia, nuestra ventaja es que hoy los podemos almacenar, analizar y aprovechar para una gran variedad de objetivos en el futuro, estos pueden ubicarse en el ámbito del interés público (administración gubernamental) como pueden ser datos de salud de una población, la recaudación de impuestos, la administración del gasto público, hasta decidir en qué negocio, categoría, producto o servicio es viable invertir y qué resultado podemos esperar. Es decir, con el análisis predictivo es posible viajar un poco en el tiempo hacia el futuro.
¿Qué es el análisis predictivo de datos?
En pocas palabras, el análisis predictivo es un proceso en el que se recolecta información histórica, se utiliza Machine Learning para procesarla y se implementan algoritmos matemáticos para encontrar patrones de relación entre variables específicas que permitan pronosticar y construir escenarios futuros. La intención de esta herramienta es adquirir la capacidad de diseñar medidas de prevención o tomar decisiones para realizar acciones que aprovechen mejor los recursos de hoy para obtener un mejor resultado en el mañana. Por ello, no solo es posible crear estrategias para evitar situaciones desfavorables, sino también, nos permite tomar de decisiones oportunas para mejorar nuestras expectativas iniciales acerca de una situación o proyecto.
¿Por qué usar el análisis predictivo en una empresa de retail?
Siendo que el tema es amplio, dejaremos la explicación en detalle acerca del por qué usar el análisis predictivo y sus herramientas para un siguiente artículo y no hacer tan largo éste, pero mencionaremos que, a grandes rasgos, permite optimizar toda la operación del retail, ayuda a crear estrategias de marketing más eficientes, permite detectar oportunidades de «cross-selling» y «up-selling», permite localizar de nuevas oportunidades de negocio y reduce el impacto de riesgos en cualquier negocio.
Las 7 etapas de la implementación del análisis predictivo en el retail:
- Definición del proyecto
En esta fase que implica la planificación de todo el proyecto de implementación y debe incluir un equipo multidisciplinario que permita visualizar el panorama desde los puntos de vista de las áreas involucradas, la organización debe determinar qué es lo quiere alcanzar, cuáles serán las fuentes de datos que ayudarán a lograrlo y de qué manera medirá sus avances (KPI´s).
- Recolección de datos
También es importante que consideren diferentes fuentes de información para nutrir el proceso del análisis predictivo con información variada, valiosa y sustentada. En específico, se debe poner atención a aquello que se puede obtener usando la “minería de datos”. Esto incluye información de medios dentro y fuera del ambiente físico del retail o de fuentes oficiales de la industria, como los son los datos recopilados por sensores, sistemas de transacciones, registros o analíticas de comportamiento en sitios web o centros de atención a clientes, así como otras fuentes que se considere confiables para realizar la tarea.
- Gestión de datos
Será necesario contar con herramientas que ayuden a «limpiar» la información y homologar la información (Pabis Connect), para deshacerse de aquello que no es relevante para el proyecto en particular y que podría contaminar las conclusiones. Bajo este entendido, es necesario asegurarse de contar con un equipo que conozca muy bien cómo funciona la empresa, lo que busca y que tengan acceso a herramientas que hagan este proceso más eficiente y confiable, ya que se trata de información masiva a procesar.
Es la primera fase del análisis de los datos, laque generará información basada en estadísticas descriptivas y que proporcionará un estimado de ciertas probabilidades de comportamiento de la demanda antes de entrar en el uso de modelos y procesos más sofisticados.
- Modelación predictiva
En esta parte es justo dónde se decide si se creará un sistema de análisis que incluirá ciertos modelos predictivos que entrarán en juego para pronosticar de acuerdo con los objetivos que se persiguen con el proyecto, o puede también evaluarse herramientas predictivas de terceros (Pabis Forecast) que integren varios tipos de modelos predictivos para estimar y validar resultados.
- Implementación del modelo
Una vez que se pone en marcha el modelo -modelos- o la herramienta predictiva seleccionada, será posible obtener resultados analíticos que será viable implementar en las áreas que se ha determinado que serían objeto del proyecto. De esta manera, podrás usar los resultados para automatizar la toma de decisiones del día a día, con base en lo que el sistema de pronóstico ha puesto sobre la mesa.
- Supervisión del modelo
Por supuesto, es necesario que des seguimiento a tu sistema de análisis predictivo, sea una herramienta diseñada por un tercero o un modelo “in house”, de tal forma que se pueda asegurar que no hay errores en el proceso o, como lo dice la mejor práctica, para optimizarlo. Siempre es una magnífica idea establecer desde el principio un plan de mejora continua para este tipo de iniciativas y que corra con un buen sistema de seguimiento.
Como ya mencionamos y te recomendamos, es fundamental que cuentes con una herramienta que haga el trabajo pesado con el análisis predictivo, Pabis Forecast es esa herramienta que te ayudará que enfoques los recursos, tanto humanos, analíticos y financieros de tu organización en el lugar correcto, sin que tengas que perder tiempo en un desarrollo y logres implementar en el plazo más corto de tiempo.
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