Analítica prescriptiva: ¿De qué se trata?

Gestión de riesgos: ¿qué es y cómo funciona?

La analítica predictiva procesa grandes cantidades de datos haciendo uso de instrumentos como el Machine Learning, las matemáticas y las estadísticas superiores. Mediante dicho proceso obtiene información de carácter prescriptivo, como por ejemplo acerca de cuál será la tendencia de ventas de determinado producto o servicio en el mes siguiente.

Para realizar un análisis prescriptivo es necesaria la obtención de todo tipo de datos relativos al producto o servicio a analizar. Una vez obtenida la información relevante, se analizan los datos con softwares especializados o machine learning que utilicen los algoritmos necesarios para resolver problemas. 

Como modo de ejemplo, podemos citar el análisis de datos para determinar las futuras tendencias en las comprar de automóviles para luego poder determinar las estrategias publicitarias y de marketing  más convenientes a nuestro fin.

¿Qué es la analítica prescriptiva?

El análisis prescriptivo hace referencia a la analítica que intenta ofrecer recomendaciones  certeras al momento de tomar decisiones. 

Se diferencia del análisis descriptivo en que en vez de predecir posibles tendencias, va más allá y brinda formas para actuar e intervenir de la manera más efectiva posible. Esto quiere decir que un análisis descriptivo tan sólo expone las posibles variables futuras, en cambio un análisis prescriptivo va más allá. Este determina las formas en que los negocios y los modelos tienen que evolucionar o modificarse. Propone posibles formas concretas de cómo operar ante las diversas variables y brinda soluciones inteligentes. 

Un análisis prescriptivo también interviene de manera automatizada en procesos futuros. Podríamos decir que un análisis descriptivo es más pasivo y que la analítica prescriptiva es más activa.

Los análisis prescriptivos se ocupan de recomendar a las empresas las más óptimas guías de acción para poder satisfacer los objetivos de las mismas, tales como la suba de ingresos, el ahorro en costos o la satisfacción de los clientes. Para resolver decisiones complejas, el análisis prescriptivo hace uso de la tecnología de optimización con innumerables variables de decisiones, concesiones y restricciones. 

La idea detrás de la analítica prescriptiva es en resumen poder brindar a las empresas herramientas fiables que les permitan llegar a las mejores decisiones para que de esta manera sus estrategias sean exitosas. Por consiguiente, las corporaciones pueden  consolidar su presencia en el mercado, sumar nuevos segmentos y por añadidura aumentar su rentabilidad.

La analitica presupptiva es utilizada en todo tipo de industrias y empresas para diferentes propósitos tales como la planificación estratégica, las actividades tácticas y la planificación operativa.

¿Cómo funciona la analítica prescriptiva?

El análisis prescriptivo analiza los datos obtenidos de las analíticas descriptivas y predictivas. Se podría considerar como la última fase del análisis basado en Big Data. 

El análisis prescriptivo sintetiza una gran cantidad de información histórica, estadísticas, características de cada negocio, técnicas matemáticas y herramientas de aprendizaje para poder llevar a cabo predicciones y a su vez brindar soluciones factibles. Se destaca en esta forma de análisis la capacidad de predecir las posibles soluciones así como también las implicaciones que podrían tener las mismas al momento de la toma de decisiones. 

No hay que olvidar que cada negocio requiere de un tipo distinto de analítica y que cada corporación puede aplicarse de diferentes formas según los objetivos que está buscando cumplir.

Mediante el uso de la analítica predictiva es posible vislumbrar las limitaciones concretas de los diferentes supuestos. Es un aprendizaje que se va cuadrando con el objetivo de obtener el resultado más conveniente en cada situación.

¿Dónde se aplica la analítica prescriptiva?

La analítica prescriptiva tiene diversas aplicaciones. En los siguientes párrafos vamos a comentar algunas de ellas.

La analítica prescriptiva se utiliza para automatizar y poder planificar campañas comerciales en busca de resultados eficientes. Asimismo se puede utilizar para confeccionar una óptima estrategia de Pricing para que los beneficios de una empresa se incrementen notablemente. Por ejemplo, teniendo en cuenta las previsiones de demanda o las condiciones climáticas, una analìtica prescriptiva puede recomendar diferentes precios de habitación en una cadena hotelera en un determinado período.

Esta analítica puede así mismo utilizarse para poder confeccionar planificaciones que ayuden a disminuir los costos de almacenamiento y desplazamiento en un sistema de distribución. De igual manera puede ayudar a asegurar que los servicios en los puntos de ventas sean cumplidos y a prever los factores que puedan alterar la demanda. De esta forma es posible minimizar los costos y maximizar la calidad de los servicios brindados.

Otro uso de la analítica prescriptiva puede ayudarnos a planificar de manera eficiente al personal para maximizar la calidad del servicio y reducir el coste laboral, al mismo tiempo que la satisfacción del empleado es tomada en cuenta. 

Por medio de la analìtica prescriptiva es asimismo plausible calcular con  antelación la cantidad de clientes que acudirán a un evento o punto de venta. Así podremos garantizar una óptima experiencia del cliente, ya que sabremos de antemano la cantidad de personas que serán necesarias para afrontar el trabajo.

Es posible minimizar costes en roturas y en reparaciones de los bienes de una organización a través de un mantenimiento predictivo. Por ejemplo una empresa de informática podrá aplicar este mantenimiento a sus equipos o en el caso de una empresa que posea vehículos podrá prever futuras averías y buscar soluciones con antelación. 

También mediante el análisis prescriptivo podemos calcular los pedidos de reposición y de esta manera minimizar el stock y maximizar la disponibilidad de los productos constantemente.

En resumen, la analítica prescriptiva puede utilizarse en diferentes sectores tales como los servicios financieros, la salud, el marketing, la cadena de suministro, recursos humanos, producción, logística, ventas, entre otros.

¿Qué beneficios tiene la analítica prescriptiva?

Existen infinidad de ventajas y beneficios de la analítica prescriptiva y en líneas generales podemos afirmar de forma concreta que puede aplicarse en toda clase de empresas.

Su aplicación en el sector comercial brinda a una empresa la posibilidad de tener a mano las tendencias de venta de los servicios o productos que ofrece. Asimismo le permite tomar las decisiones correctas sobre la cantidad en la línea de producción y la distribución de sus productos así como también  la eficiente organización de los recursos de sus servicios. 

A través de los resultados de un análisis prescriptivo, una empresa podrá organizar una estrategia de marketing, teniendo a favor el conocimiento acerca de las necesidades de los clientes y de sus posibles conductas al momento de realizar una compra.

Con respecto al equipamiento de las empresas, gracias al análisis prescriptivo es posible contar con información valiosa sobre las condiciones en que se encuentra el mismo. Por lo tanto será factible poder prevenir futuras fallas o interrupciones que puedan alterar la productividad.

Cabe mencionar que también mediante un análisis prescriptivo una organización podrá llevar a cabo un plan de financiamiento adecuado y realista y pronosticar las futuras ganancias. Todo esto debido al conocimiento acerca de la factibilidad de la inversión que el análisis brinda. 

En resumen podemos decir que el análisis prescriptivo aporta a las empresas una mejora en la planificación de las campañas de ventas y de las inversiones. También permite realizar mejores campañas de marketing, una óptima planificación del tipo de financiamiento necesario y un mayor conocimiento de los gustos y preferencias de los consumidores. No olvidemos la información que el análisis nos brinda en la optimización de los gastos y en el mantenimiento del equipamiento y en los equipos de producción.