La tecnología y la sociedad están evolucionando en un entorno digital que exige cambios en el modelo de negocio, la infraestructura y la cultura de una organización. Sin embargo, uno de los mayores retos a los que se están enfrentando las empresas en este momento se basa en el desconocimiento de quiénes serán sus próximos clientes. Esto afecta, no sólo el proceso de toma de decisiones de inversión en tecnología, sino también la evolución continua de sus estrategias para crecer y ser pertinentes tanto para su mercado actual como para los potenciales.
No cabe duda de que los negocios tienen dos opciones: evolucionar o enfrentarse a un camino de obsolescencia inevitable. Y es aquí cuando el análisis predictivo cobra más valor, pues al aprovechar la información de la manera más efectiva, las compañías pueden ver exactamente lo que sus clientes quieren, cómo reaccionarán a sus ofertas, entender lo que eso significa para el futuro de su negocio; y lo que es más importante, pueden reunir suficiente información para tomar decisiones informadas de cara al presente y al futuro.
¿Cómo se puede llegar a este resultado?
A diario los consumidores hacen uso de sus teléfonos inteligentes, redes sociales y sitios web para descubrir y explorar los mercados, hacer preguntas, buscar información y tomar decisiones. Una vez desarrollan este proceso, no sólo dejan huellas digitales, sino que también emiten señales de intención que revelan lo que realmente quieren y cómo lo quieren. Y es, precisamente, gracias a esta información que la empresa sabe qué nuevos productos y servicios podrían ser los más demandados, cuáles más rentables, cómo reunir más clientes y cómo conservar los que ya tiene, cómo encontrar mejores socios y cómo sus operaciones impactan su retorno y rendimiento general ahora y en escenarios futuros.
Ahora bien, entender todo ese volumen de información para llegar a modelar escenarios futuros de tendencias de consumo e interacción y estilo de vida, es el secreto para determinar el rumbo y el ritmo en el que una empresa debería transformarse, no solo tecnológicamente, sino también en los modelos de negocio, y más importante aún, en su talento humano.
En palabras de José Mutis O., Country Manager para SAS Colombia & Ecuador, “las aplicaciones específicas varían de una industria a otra, pero el uso general es el mismo. Las empresas tamizan a través de enjambres de datos para extraer tendencias, patrones, percepciones y detalles menos conocidos y hasta inesperados, que luego utilizan para ayudar a dar forma a las operaciones dentro y hacia el mercado”.
El experto también explica que la analítica predictiva es un aspecto que a menudo está vinculado a otros componentes de la transformación digital como al machine learning y al Internet de las cosas (IoT) y que, además, se potencia con inteligencia artificial para lograr resultados precisos y pertinentes para los negocios: “la analítica avanzada es a menudo la fuerza motriz para aquellas organizaciones que se embarcan en una transformación digital profunda. Numerosos departamentos dentro de una empresa pueden tener la necesidad de entender escenarios a futuro para dimensionar los cambios e inversiones necesarias para lograrlos, como los departamentos de ventas que tienen software de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y muchos datos, pero necesitan saber desde estos cómo va a evolucionar su consumidor”, ilustra Mutis de SAS.
Entonces, ¿quiénes pueden beneficiarse con la analítica predictiva?
Las empresas de todos los sectores y de todos los tamaños. Por ejemplo, las cadenas de suministro pueden gestionar el flujo de ingredientes en la línea de montaje y así apoyar la eficiencia de producción o evidenciar desperdicios a largo plazo para posibilitar acciones presentes que mejoren las futuras en el desarrollo de esa esa cadena. El análisis predictivo también puede ayudar a los procesos de automatización empresarial para numerosas aplicaciones como por ejemplo, proporcionar información sobre cuándo fallará una máquina o un sistema de alta precisión.
“Y obviamente, en el mercado del comercio y el retail, la analítica predictiva, basada en datos sobre hábitos y comportamientos del consumidor, permite establecer lo que los clientes quieren, cuándo lo desean y cómo dárselo de una manera rentable. El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a recopilar y utilizar los conocimientos mejorados sobre los consumidores para planear adquisición, transporte y almacenamiento de la oferta, y así minimizar inventarios y maximizar margen en temporadas”, ejemplifica el experto de SAS.
Otra de las áreas que percibe mayor impacto positivo de las soluciones de analítica avanzada y machine learning integrado, es el marketing de la experiencia del cliente. En palabras de Mutis: “los profesionales de marketing y ejecutivos logran comprender un volumen cada vez mayor de señales móviles/digitales para predecir la intención del cliente y ofrecer un compromiso más humano, significativo y personalizado de las empresas con sus consumidores. Anticipándose y mejorando la experiencia digital y análoga en su relación. Esto sin duda es un motor de transformación digital para cualquier empresa y negocio, pues le muestra a los responsables el camino que deben seguir con certeza y confianza”.
La transformación empresarial de este siglo no admite duda ni espera. Por eso, y con el pasar del tiempo, más industrias y negocios que se están o estarán beneficiando de la analítica predictiva para entender y guiar su indispensable transformación digital, se sumarán a la lista.
