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¿Cuáles son las aplicaciones de predictive analytics?

Mamut
19 marzo, 2019

¿Cuáles son las aplicaciones de predictive analytics?

La rama de la inteligencia artificial conocida como predictive analytics es cada vez más utilizada por empresas que buscan generar mejores estrategias a partir de posibles escenarios futuros basados en el análisis de datos generados por sus clientes: ¿qué y cómo consumen?, ¿qué comparten en sus redes?, ¿cómo y por qué compran? Este uso del big data ha sido tan revolucionario, que las corporaciones más poderosas como Netflix, Amazon, General Electric, Facebook, Starbucks y T-Mobile han desarrollado nuevas estrategias empresariales basadas en las predicciones que hacen las computadoras, y cuya probabilidad de éxito con el consumidor final es muy elevada. 

¿Qué es predictive analytics?

Predictive analytics consiste en la combinación de algoritmos estadísticos y  técnicas de machine learning para identificar resultados posibles basados en datos históricos. La intención es analizar a fondo lo que ha pasado para anticipar qué podría suceder en un futuro.

Tecnología en auge

Esta y otras aplicaciones de la IA están viviendo un auge debido a varios factores, por ejemplo:

  • El incremento de la capacidad para generar y almacenar datos.
  • La disminución progresiva de los costos de la tecnología.
  • El desarrollo de software cada vez más fácil de utilizar.
  • La creciente competitividad que conduce a la necesidad de buscar diferenciadores en el mercado.

Aplicaciones

Algunos usos comunes de predictive analytics son:

Detección de fraudes

La combinación de diversos métodos de análisis puede ayudar a identificar actividad criminal cibernética.

Optimización de productos y campañas de marketing

Esta herramienta de IA es utilizada para prever el éxito que puede tener un nuevo producto o servicio, así como para diseñar campañas de publicidad a partir de predecir las posibles respuestas del público a ciertos contenidos y promociones.

Mejora de operaciones

Muchas compañías usan esta tecnología para generar modelos de precios y manejo de inventario a partir de proyectar la demanda. Por ejemplo, las aerolíneas la utilizan para establecer el costo de los boletos y los hoteles para anticipar el número huéspedes.

Reducir el riesgo

Este uso de predictive analytics tiene que ver con el análisis del score crediticio, por ejemplo, en burós de crédito o aseguradoras.

FUENTE:

https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/predictive-analytics.html

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