Las empresas modernas exitosas están cada vez más impulsadas por los datos. Por ejemplo, grandes bancos, como JPMorgan Chase, utilizan análisis prescriptivos en sus modelos de detección de fraude para reducir los falsos positivos (es decir, transacciones legítimas que se marcaron como fraudulentas) hasta en un 30 %. Las empresas de todos los tamaños se benefician del uso eficaz de los datos, pero tienen que saber qué tipo de datos necesitan y qué es lo que realmente intentan hacer con ellos, ya sea para pronosticar la demanda, anticipar el riesgo o informar sobre una decisión futura.

El análisis predictivo y el prescriptivo desempeñan una función diferente para ayudar a las empresas a abordar la incertidumbre. Pero si no entiendes cómo funcionan o cuándo usarlos, podrías terminar con un pronóstico sobre el que no se pueda actuar o una estrategia que carezca de contexto. A continuación, explicaremos en qué se diferencian estas dos formas de análisis, cuándo usar cada una y cómo permiten una toma de decisiones más inteligente en escenarios empresariales del mundo real.

¿Qué contiene este artículo?

• ¿Qué es el análisis predictivo?
  
• ¿Qué es el análisis prescriptivo?
  
• ¿En qué se diferencian el análisis prescriptivo y el predictivo?
  
• ¿Cómo utilizan las empresas el análisis predictivo?
  
• ¿Cómo utilizan las empresas el análisis prescriptivo?
  
• ¿Cuándo se debe utilizar el análisis predictivo frente al prescriptivo?
  
• ¿Cuáles son los casos de uso comunes del análisis predictivo?
  

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo utiliza datos históricos para pronosticar los resultados. Detecta patrones en datos pasados y luego aplica modelos estadísticos e IA para estimar lo que es probable que suceda. El resultado es una probabilidad más que una certeza, pero, a menudo, es suficiente para tomar mejores decisiones empresariales.

Estos son algunos ejemplos de análisis predictivo:

• Un comerciante minorista que proyecta las ventas para la temporada navideña
  
• Un banco que marca las transacciones que podrían ser fraudulentas
  
• Una suscripción que predice qué usuarios podrían cancelar
  

¿Qué es el análisis prescriptivo?

Mientras que el análisis predictivo pronostica los resultados probables, el análisis prescriptivo va más allá: recomienda acciones específicas establecidas en esas previsiones. Por lo general, esto implica analizar múltiples escenarios posibles, ejecutar simulaciones y refinar resultados específicos con restricciones (p. ej., presupuesto, tiempo, recursos).

Supongamos que tu modelo predice un déficit de efectivo el próximo trimestre. Un sistema prescriptivo podría recomendar recortar ciertos gastos, ajustar tu presupuesto de marketing o renegociar las condiciones de proveedores, acciones específicas de tu contexto y datos.

¿En qué se diferencian los análisis prescriptivos y predictivos?

El análisis prescriptivo y el predictivo, a menudo, están vinculados porque el primero se basa en el segundo. Pero sirven para propósitos distintos y producen resultados muy diferentes. Comprender la diferencia entre los dos es importante, especialmente cuando estás decidiendo qué enfoque aplicar a un problema comercial. El análisis predictivo dice qué es más probable que suceda, mientras que el análisis prescriptivo dice cuál es la mejor acción a tomar.

Por ejemplo, un modelo predictivo podría decirte que hay un 70 % de posibilidades de que un cliente se vaya el próximo mes. Un modelo prescriptivo toma esa previsión, evalúa diferentes opciones (p. ej., ofrecer un descuento, ajustar la experiencia de onboarding) y recomienda el curso de acción más eficaz según los resultados probables, las limitaciones y las compensaciones.

En términos de función, el análisis predictivo consiste en estimar probabilidades con datos y patrones históricos. El análisis prescriptivo incorpora esas probabilidades en un marco de decisión más amplio. Utiliza métodos, como simulaciones, optimización y análisis de escenarios, para sugerir la estrategia más efectiva.

Los modelos prescriptivos a menudo involucran un conjunto más amplio de variables (datos en tiempo real, reglas de empresa y restricciones externas) porque su propósito es brindar próximos pasos procesables. Mientras que el análisis predictivo puede aislar una tendencia, el análisis prescriptivo tiene en cuenta el contexto, los objetivos y los efectos posteriores.

Puedes utilizar el análisis predictivo para identificar un probable aumento en la demanda de productos. Pero, para responder bien, necesitarías un análisis prescriptivo si deseas averiguar cómo ajustar el inventario, asignar el presupuesto o redirigir la logística con el fin de satisfacer esa demanda con una interrupción o un costo mínimos.

¿Cómo utilizan las empresas el análisis predictivo?

El análisis predictivo brinda a las empresas tiempo para planificar y actuar con confianza. Cuando puedes ver lo que es probable que suceda, puedes responder antes y de manera más inteligente.

A continuación, te mostramos cómo puedes utilizar el análisis predictivo en las operaciones empresariales.

Toma de decisiones más fuerte

Los pronósticos basados en datos ayudan a mitigar la incertidumbre. Ya sea que decidas cuánto inventario necesitas pedir, dónde abrir un nuevo lugar o a qué mercado dirigirte, los modelos predictivos pueden ofrecer claridad direccional.

Alertas tempranas de riesgo

Los prestamistas utilizan análisis predictivos para detectar a los prestatarios que podrían incumplir. Los equipos de seguridad lo utilizan para detectar anomalías que podrían indicar fraude o ciberataques. Con la identificación de los problemas antes de que se intensifiquen, se obtiene una valiosa ventana para la intervención.

Eficiencia operativa

Saber lo que es probable que suceda puede ayudarte a mejorar la logística y la asignación de recursos.

Estos son algunos ejemplos de cambios que las empresas pueden realizar según el análisis predictivo:

• Las flotas de reparto podrían programar un mantenimiento proactivo antes de las averías.
  
• Los minoristas pueden ajustar la dotación de personal o el inventario según las previsiones de demanda.
  
• Los fabricantes podrían ajustar la producción para que coincida con el volumen de pedidos esperado.
  

Los resultados de este tipo de cambios tienden a reducir desperdicio y las interrupciones y a aumentar los márgenes.

Compromiso con el cliente más específico

El análisis predictivo puede señalar qué clientes tienen más probabilidades de irse y cuáles están listos para subir de nivel. Con esa información, los equipos pueden personalizar el alcance de manera más precisa de esta forma:

• Envío de ofertas de retención antes de que los clientes paguen
  
• Recomendar productos según las señales de compra
  
• Priorizar los clientes potenciales según la probabilidad de conversión
  

Con el análisis predictivo, puedes obtener un mejor retorno de tu esfuerzo y los clientes obtienen una experiencia más pertinente.

¿Cómo utilizan las empresas el análisis prescriptivo?

El análisis prescriptivo ayuda a los equipos a actuar sobre sus datos. En lugar de revelar patrones o pronosticar resultados, ofrece recomendaciones concretas y respaldadas por datos específicas para sus objetivos y limitaciones.

Esto es lo que puede hacer por tu empresa.

Decisiones más rápidas y seguras

El análisis prescriptivo señala los próximos pasos específicos y explica por qué tienen sentido. Esto puede disminuir la parálisis en la toma de decisiones, especialmente cuando hay mucho en juego o el tiempo es corto.

Asignación de recursos más inteligente

Los modelos prescriptivos tienen en cuenta múltiples factores y prioridades contrapuestas para sugerir cómo sacar el máximo provecho de tus recursos.

Por ejemplo, podrían aconsejarte lo siguiente:

• Mejorar el tiempo de mantenimiento para reducir el tiempo de inactividad sin sobreservicio
  
• Distribuir el inventario entre los almacenes para minimizar los costos de envío y retrasos
  
• Secuenciar el horario del personal para que coincida con la demanda proyectada por región o turno
  

Estos modelos te ayudan a tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos sobre cómo utilizar tus recursos de forma más estratégica.

Gestión proactiva de riesgos

El análisis predictivo señala los riesgos potenciales y el análisis prescriptivo te indica qué hacer al respecto. Por ejemplo, este último podría aconsejarte que asignes verificación a transacciones de alto riesgo u ofrecer estructuras de préstamo alternativas a los solicitantes que no calificarían con las condiciones estándares.

Personalización más profunda

Los sistemas prescriptivos pueden determinar la mejor acción a tomar para cada cliente según su comportamiento. Esto ayuda a que tu alcance sea más personalizado y efectivo, al tiempo que elimina las conjeturas. Es la diferencia entre enviar una promoción genérica y ofrecer algo que estadísticamente le importe a un cliente en el momento adecuado.

¿Cuándo se debe utilizar el análisis predictivo frente al prescriptivo?

Los análisis predictivos y prescriptivos están diseñados para diferentes tipos de preguntas. El adecuado en cualquier situación depende del tipo de información que desees y de la madurez de tu capacidad de datos.

En algunos casos, un pronóstico confiable es todo lo que necesita una empresa. Si está tomando una decisión de un solo punto (p. ej., establecer el presupuesto publicitario del próximo mes, calcular el espacio del almacén), un modelo predictivo podría proporcionar suficiente claridad para continuar. Las empresas pueden utilizar el análisis predictivo para lo siguiente:

• Comprender lo que es probable que suceda a continuación
  
• Detectar tendencias, señalar riesgos potenciales o pronosticar condiciones futuras
  
• Reducir la incertidumbre en áreas como el comportamiento del cliente, las proyecciones de ventas, la demanda de inventario y el riesgo financiero
  

Pero, a medida que las decisiones se vuelven más complejas (con dependencias, prioridades contrapuestas o consecuencias financieras significativas), necesitarás una forma de anticipar los resultados y elegir entre las opciones. El análisis prescriptivo te ayuda a evaluar las compensaciones y a encontrar la estrategia más eficaz establecida en tus limitaciones reales. Las empresas pueden utilizar el análisis prescriptivo para esto:

• Recibir recomendaciones claras y respaldadas por datos sobre las acciones que se deben tomar
  
• Gestionar múltiples variables, restricciones o posibles compensaciones
  
• Mejorar un proceso o resultado
  

En muchos escenarios de negocios, el análisis predictivo y el prescriptivo funcionan mejor en conjunto. El análisis predictivo señala un evento o resultado probable (por ejemplo, aumento de la demanda, rotación de clientes, fallo de la máquina). A continuación, el análisis prescriptivo evalúa las opciones y sugiere la respuesta más eficaz (por ejemplo, redireccionar el inventario, ajustar las tarifas y aumentar los puntos de contacto del servicio).

¿Cuáles son los casos de uso comunes del análisis predictivo?

El análisis predictivo tiene aplicaciones en casi todos los sectores, siempre que las empresas necesiten anticipar el comportamiento, la demanda o el riesgo. Estos son algunos casos de uso comunes en diferentes tipos de empresas.

Detección de fraude y riesgo crediticio

Las instituciones financieras dependen en gran medida de los modelos predictivos para gestionar el riesgo. Los sistemas de monitoreo de transacciones señalan los pagos que parecen sospechosos según los patrones de fraude anteriores. Los modelos de calificación crediticia predicen la probabilidad de que un prestatario incumpla con el pago de un préstamo. Esto ayuda a los prestamistas a tomar decisiones de evaluación de riesgos más inteligentes y a establecer tasas de interés que reflejen la exposición al riesgo. Estos modelos se desarrollan en tiempo real y se perfeccionan continuamente a medida que se dispone de nuevos datos.

Predicción de abandono y retención de clientes

En las empresas basadas en suscripción, el análisis predictivo ayuda a señalar qué clientes tienen más probabilidades de cancelar antes de que realmente lo hagan. Los patrones de uso, las interacciones de soporte y las señales de comportamiento (por ejemplo, menos inicios de sesión, menor participación) alimentan los modelos de abandono que puntúan el riesgo a nivel particular. Los equipos de marketing y soporte pueden intervenir de forma proactiva con ofertas de retención, mensajes dirigidos o divulgación de cuentas.

Recomendaciones de productos y personalización

Los sistemas predictivos suelen informar a los motores de recomendación que se encuentran en línea. Analizan los historiales de compra, el comportamiento de navegación y los datos demográficos para anticipar lo que un cliente probablemente querrá a continuación. Las plataformas de comercio electrónico utilizan estos modelos para recomendar productos que cada cliente tiene más probabilidades de comprar. Las plataformas de medios de comunicación aplican una lógica similar para recomendar programas, listas de reproducción o artículos según los patrones de visualización e interacción anteriores.

Cuando se hace bien, esto puede aumentar la conversión y mejorar la experiencia de usuario.

Previsión de la demanda y planificación de inventarios

Los minoristas y las cadenas de suministro utilizan modelos predictivos para pronosticar la demanda por producto, región, canal y marco temporal. Las tendencias históricas de ventas, la estacionalidad, los calendarios promocionales e, incluso, los factores externos, como las señales meteorológicas y macroeconómicas, alimentan la predicción. Esta información puede impulsar compras de inventario más precisas, planificación de almacenes y logística de distribución.

El objetivo es evitar quedarse sin existencias, liberar capital circulante y reducir el exceso de pedidos para que coincidan la oferta con la demanda esperada tanto como sea posible.

Mantenimiento predictivo

En sectores como la fabricación, la logística y la aviación, los modelos de mantenimiento predictivo son importantes para garantizar un alto tiempo de actividad. Los sensores recolectan datos sobre vibraciones, temperatura, horas de consumo y otros indicadores de desgaste. Luego, los modelos predictivos estiman la probabilidad de falla y recomiendan el momento óptimo del servicio.

Esto permite a los equipos realizar el mantenimiento de los equipos justo antes de que surjan problemas, lo que evita costosos tiempos de inactividad y mantenimientos programados innecesarios. Se trata de un cambio de las operaciones reactivas a las preventivas.