El análisis predictivo es una de las herramientas ampliamente beneficiadas por la tecnología a la que todos los negocios deberían poner atención, porque les permite adelantarse al comportamiento de sus consumidores. Les permite saber lo que los clientes quieren incluso antes de que ellos lo sepan, pero lo más importante, les permite tomar decisiones que se reflejen en sus productos y servicios.
Para explicar la importancia de ésta herramienta usaremos como ejemplo un artículo del blog de innovación de SAP en Estados Unidos, en el que se explica el por qué los pavos están felices de que llegue el día de acción de gracias.
La primera pregunta que surge al leer el título de la nota es: ¿cómo va un pavo a ser feliz de que llegue el día de acción de gracias?, todos sabemos que ese día es cuando mueren más pavos porque el consumo de su carne es toda una tradición de los Estados Unidos.
Pero en el desarrollo del artículo se explica que los pavos ven en su futuro días mejores, ya que se basan sólo en la información que conocen del pasado. Conforme se acerca la temporada navideña los granjeros los alimentan y los cuidan mejor, por lo que para los pavos es lógico pensar que ese progreso en su calidad de vida seguirá pasando y se siguen acumulando días mejores para ellos.
Todos sabemos el triste final de los pavos, pero al igual que ellos nuestras empresas corren un gran riesgo al no analizar la información para identificar tendencias que nos ayuden a predecir los retos que enfrentaremos en el futuro de mejor manera.
Por ejemplo, pensemos en las pequeñas empresas que tienen a un sólo cliente que les genera el 80% de sus ventas. Es lógico pensar que entre mejor servicio dediquen a ese cliente, mayores serán sus ventas y así progresivamente. Pero, ¿qué pasaría con las ventas de este negocio si un buen día ese cliente simplemente cambiara de proveedor? ¿no sería mejor haber sabido que ese cliente disminuye su producción a principio de año?
Afortunadamente la tecnología ha revolucionado el análisis predictivo permitiendo a los negocios y a las empresas tomar mejores decisiones basadas en información en tiempo real, y desde cualquier lugar. Las nuevas empresas tienen la oportunidad de tener presente desde el día de su lanzamiento el análisis predictivo para mejorar la experiencia de sus clientes y así abrirse paso sobre la competencia, pero también las empresas o negocios ya establecidos pueden verse beneficiados, sólo tienen que tomar en cuenta los siguientes puntos:
SIMPLICIDAD
Con el análisis predictivo puedes simplificar tu línea de negocio, identificando las características de tu producto o servicio que crean más valor sobre el cliente y concentrándote en optimizarlas para que así te destaquen sobre la competencia, antes que atascar de funciones y características que no sabes del todo si serán factores de venta.
ESCALABILIDAD
Tener la capacidad de predecir los comportamientos y tendencias del mercado implica el poder aplicar cambios al producto que se adapten a lo que el cliente quiere antes de que ni siquiera lo sepa.
¿Qué significa esto? Significa lanzar los cambios al producto o incluso productos nuevos directamente al mercado, saltando por completo fases de prueba o estudios de mercado, y hacer esto una y otra y otra vez y las que hagan falta. Este modelo de negocio es ampliamente practicado en las startups, empresas de tamaño pequeño principalmente enfocadas a tecnología que tienen la facilidad de recibir la retroalimentación directamente de su usuario final, y escalando inmediatamente a su producto los cambios sugeridos.
ORIGEN DE LOS DATOS
No hay mejor forma de comprender y analizar un conjunto de datos que entendiendo su origen.
Es por eso que debes de dedicar un tiempo a investigar cómo es que se recolectan los datos y cómo es que se forman los distintos grupos de información.
BIG DATA
Para finalizar, debes de considerar que un análisis predictivo que de verdad impacte en tu compañía implica el manejo de grandes volúmenes de datos, por lo que requerirás de una solución que te permita realizarlo como lo es SAP HANA, que te permite ejecutar análisis de miles de millones de datos para tomar decisiones en segundos en lugar de en días, o incluso semanas.
