IBM ofrece las cinco claves para la evolución del análisis predictivo

IBM ha presentado sus cinco claves para entender la evolución que está cobrando el sector del análisis predictivo para el sector corporativo, así como las mejores prácticas que una empresa debe seguir en su implantación.
El análisis predictivo se está convirtiendo en una de las herramientas más apreciadas por el entorno corporativo, en un tiempo en que las decisiones clave deben tomarse con mayor rapidez que nunca, y en el que suelen además ir dirigidas a campos de actuación mucho más específicos. Una utilización adecuada de esta herramienta permite mejorar las relaciones con los clientes y mejorar de manera espectacular el retorno de inversión.

La toma de decisiones es habitual y continua en todas las empresas; según sus dimensiones algunas pueden estar tomando cientos, o incluso miles de decisiones al día, decisiones que pueden afectar a su capacidad para generar ingresos, controlar los gastos y gestionar los riesgos, y que pueden acarrear consecuencias a corto plazo o afectar a sus resultados finales. Por eso cada vez más compañías se están dando cuenta de la importancia de contar con sistemas de análisis avanzados para sacar partido a toda la información que poseen y obtener una visión completa de sus clientes, empleados, pacientes, alumnos o ciudadanos y que dirijan, optimicen y automaticen su toma de decisiones.

Claves para un nuevo funcionamiento
El análisis predictivo no debe entenderse como una herramienta más; su incorporación comprende una nueva manera de enfocar el manejo de la información que adapte todas sus capacidades a la estructura de la empresa, y que para alcanzar un nivel óptimo de integración debe apoyarse en estas cinco claves:
- Poner la información a trabajar. El análisis predictivo no consiste tanto en una recopilación masiva de datos, como en saber utilizarlos adecuadamente. En ocasiones, los datos pueden estar ya en poder de la empresa, o pueden estar recopilándose en ese momento, pero no tendrán mucha utilidad si no se incluyen de forma activa en los sistemas que apoyan el proceso operativo. La clave consiste en utilizarlos para alinear las decisiones que se tomen con los objetivos que la empresa persiga.
- Funcionar desde el punto de vista del cliente. Las nuevas herramientas de análisis predictivo no sólo permiten controlar la respuesta comercial de grupos de clientes, sino que facilitan conocer cómo reacciona cada uno de ellos ante una oferta individual, y qué tipo de ofertas pueden ser las más atractivas para él. Predecir el comportamiento del cliente y actuar según ese conocimiento es una ventaja añadida de enorme peso en el día a día de muchas compañías.
- Buscar siempre la convergencia. La integración del análisis predictivo con la arquitectura corporativa y los procesos de negocio es la clave para crear innovación de forma sostenible, y una tendencia que ya están utilizando las empresas que disponen de un gran volumen de datos para encontrar maneras más innovadoras de competir en los nuevos mercados. La convergencia de la analítica con los procesos de negocio permite contar con una base consistente y fiable para tomar las decisiones más adecuadas.
- No slimitarse a vender. El análisis predictivo también puede utilizarse para mejorar el servicio al cliente y aumentar su nivel de satisfacción. Es una de las herramientas más eficaces para los centros de llamadas, que pueden gestionar cualquier reclamación creando ofertas de retención dirigidas a ese cliente en concreto y basadas en su perfil específico, e incluso realizar modelos de predicción de los clientes con más posibilidades de darse de baja, para tomar un curso de acción inmediato que reduzca el daño.
- Convertirse en una empresa predictiva. Las ventajas del análisis predictivo sólo alcanzan su pleno potencial cuando éste se encuentra integrado en todas las funcionalidades de la empresa, y cuando ésta aplica la analítica en todas sus operaciones, apoyándose siempre en sus archivos de datos. Todo ello teniendo siempre en cuenta el objetivo de que lo que se haga hoy cumpla con los objetivos de la organización el día de mañana.

“El análisis predictivo se está convirtiendo en una de las herramientas más útiles para que las empresas perfilen sus planes y lleven a cabo sus acciones corporativas sobre una base sólida”, declara Ana María Molina, Marketing Manager de SPSS, compañía de IBM. “Pero su implementación debe de hacerse siguiendo los parámetros adecuados, para asegurar que se obtienen resultados claros y provechosos, para que ese análisis predictivo se convierta en un análisis productivo”.
www.ibm.com/gbs/bao