Las empresas modernas de éxito se rigen cada vez más por los datos. Por ejemplo, grandes bancos como JPMorgan Chase utilizan análisis prescriptivos en sus modelos de detección del fraude para reducir los falsos positivos (es decir, las transacciones legítimas que han sido marcadas como fraudulentas) hasta en un 30 %. Empresas de todos los tamaños se benefician de un uso eficaz de los datos, pero tienen que saber qué tipo de datos necesitan y qué intentan hacer realmente con ellos, ya sea prever la demanda, anticiparse a los riesgos o fundamentar una decisión futura.

Los análisis predictivos y prescriptivos desempeñan un papel diferente a la hora de ayudar a las empresas a hacer frente a la incertidumbre. Pero si no entiendes cómo funcionan o cuándo utilizarlos, podrías acabar con una previsión sobre la que no puedes actuar o con una estrategia a la que le falta contexto. A continuación, explicaremos en qué se diferencian estas dos formas de análisis, cuándo utilizar cada una y cómo permiten tomar decisiones más inteligentes en situaciones empresariales del mundo real.

¿De qué trata 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 debes utilizar el análisis predictivo frente al prescriptivo?
  
• ¿Cuáles son los casos prácticos habituales del análisis predictivo?
  

¿Qué es el análisis predictivo?

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

Algunos ejemplos de análisis predictivo son:

• Un minorista que proyecta las ventas para la temporada navideña.
  
• Un banco que señala las transacciones que podrían ser fraudulentas.
  
• Una plataforma de suscripción que predice qué usuarios podrían darse de baja.
  

¿Qué es el análisis prescriptivo?

Mientras que el análisis predictivo prevé resultados probables, el análisis prescriptivo va más allá: recomienda acciones específicas basadas en esas previsiones. Esto suele implicar sopesar múltiples situaciones posibles, realizar simulaciones y perfeccionar para obtener resultados específicos bajo restricciones (p. ej., presupuesto, tiempo, recursos).

Imagina que tu modelo predice una falta de liquidez para el próximo trimestre. Un sistema prescriptivo podría recomendar recortar ciertos gastos, ajustar tu presupuesto de marketing o renegociar las condiciones de los proveedores: acciones específicas para tu contexto y tus datos.

¿En qué se diferencian el análisis prescriptivo y el predictivo?

El análisis prescriptivo y el predictivo suelen ir unidos, ya que el primero se basa en el segundo. Pero sirven a propósitos distintos y producen resultados muy diferentes. Comprender la diferencia entre ambos es importante, sobre todo a la hora de decidir qué enfoque aplicar a un problema empresarial. El análisis predictivo te indica qué es lo más probable que ocurra, mientras que el análisis prescriptivo te indica cuál es la mejor acción que puedes emprender.

Por ejemplo, un modelo predictivo podría decirte que hay un 70 % de probabilidades de que un cliente abandone en el próximo mes. Un modelo prescriptivo toma esa previsión, evalúa diferentes opciones (p. ej., ofrecer un descuento, ajustar la experiencia de incorporación) y recomienda el curso de actuación más eficaz basándose en los resultados probables, las limitaciones y las compensaciones.

En términos de funcionalidad, el análisis predictivo consiste en estimar probabilidades utilizando datos históricos y patrones. El análisis prescriptivo incorpora esas probabilidades a un marco de decisión más amplio. Utiliza métodos como las simulaciones, la optimización y el análisis de situaciones para sugerir la estrategia más eficaz.

Los modelos prescriptivos suelen implicar un conjunto más amplio de variables: datos en tiempo real, reglas empresariales y restricciones externas, porque su propósito es ofrecer los siguientes pasos prácticos. Mientras que el análisis predictivo puede aislar una tendencia, el análisis prescriptivo tiene en cuenta el contexto, los objetivos y los efectos posteriores.

Podrías utilizar el análisis predictivo para identificar un probable aumento de la demanda de un producto. Pero para responder bien, necesitarías un análisis prescriptivo para averiguar cómo ajustar el inventario, asignar el presupuesto o redirigir la logística para satisfacer esa demanda con el mínimo trastorno o coste.

¿Cómo utilizan las empresas el análisis predictivo?

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

He aquí cómo puedes utilizar el análisis predictivo en las operaciones empresariales.

Una toma de decisiones más firme

Las previsiones basadas en datos ayudan a reducir la incertidumbre. Tanto si estás decidiendo cuánto inventario pedir, dónde abrir un nuevo local o a qué mercado dirigirte, los modelos predictivos pueden ofrecer claridad direccional.

Alertas tempranas de riesgo.

Los prestamistas utilizan el análisis predictivo para detectar a los prestatarios que podrían incurrir en impago. Los equipos de seguridad lo utilizan para detectar anomalías que podrían ser señal de fraude o ciberataques. Si identificas los problemas antes de que se agraven, dispondrás de un valioso margen de intervención.

Eficiencia operativa

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

He aquí algunos ejemplos de cambios que las empresas podrían realizar basándose en el análisis predictivo:

• Las flotas de reparto podrían programar un mantenimiento proactivo antes de las averías.
  
• Los minoristas podrían ajustar la plantilla o el inventario en función de las previsiones de la demanda.
  
• Los fabricantes podrían ajustar la producción al volumen de pedidos previsto.
  

Los resultados de este tipo de cambios suelen repercutir en menos residuos, menos interrupciones y márgenes más elevados.

Un compromiso más específico con el cliente

Los análisis predictivos pueden señalar qué clientes tienen más probabilidades de marcharse y cuáles están listos para actualizarse. Con esa información, los equipos pueden personalizar la divulgación de forma más precisa mediante:

• El envío de ofertas de retención antes de que los clientes pasen por caja.
  
• La recomendación productos en función de las señales de compra.
  
• La priorización de los clientes potenciales en función de la probabilidad de conversión.
  

Con el análisis predictivo, podrás rentabilizar mejor tu esfuerzo y los clientes obtendrán una experiencia más relevante.

¿Cómo utilizan las empresas el análisis prescriptivo?

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

Esto es lo que puede hacer por tu negocio.

Decisiones más rápidas y seguras

El análisis prescriptivo indica 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 poco tiempo.

Asignación más inteligente de los recursos

Los modelos prescriptivos tienen en cuenta múltiples factores y prioridades contrapuestas para sugerirte cómo sacar el máximo partido a tus recursos.

Por ejemplo, podrían aconsejarte:

• Mejorar el calendario de mantenimiento para reducir el tiempo de inactividad sin sobrecargar el servicio.
  
• Distribuir el inventario entre los almacenes para minimizar los gastos de envío y los retrasos.
  
• Ordenar los programas de dotación de personal para que coincidan con la demanda prevista por región o turno.
  

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

Gestión proactiva del riesgo

El análisis predictivo señala los riesgos potenciales y el análisis prescriptivo te dice qué hacer al respecto. Por ejemplo, este último podría aconsejarte asignar pasos de verificación para las transacciones de alto riesgo u ofrecer estructuras de préstamo alternativas para los solicitantes que no cumplan los requisitos en condiciones estándar.

Personalización más profunda

Los sistemas prescriptivos pueden determinar la mejor acción que cada cliente debe tomar en función de su comportamiento. Esto ayuda a que tu divulgación sea más personalizada y eficaz, al tiempo que elimina las conjeturas. Es la diferencia entre enviar una promoción genérica y ofrecer algo que estadísticamente pueda interesar a un cliente en el momento exacto.

¿Cuándo debes utilizar el análisis predictivo frente al prescriptivo?

Los análisis predictivos y prescriptivos están diseñados para diferentes tipos de preguntas. El más adecuado en cada situación depende del tipo de información que desees y de la madurez de tus capacidades en materia de datos.

En algunos casos, una previsión fiable es todo lo que necesita una empresa. Si estás tomando una decisión puntual (p. ej., fijar el presupuesto publicitario del próximo mes, estimar el espacio del almacén), un modelo predictivo podría proporcionarte la claridad suficiente para proceder. Las empresas pueden utilizar el análisis predictivo para:

• Entender qué es probable que ocurra a continuación.
  
• Detectar tendencias, señalar riesgos potenciales o pronosticar condiciones futuras.
  
• Reducir la incertidumbre en áreas como el comportamiento de los clientes, las previsiones 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 tanto de anticipar los resultados como de elegir entre las opciones. El análisis prescriptivo te ayuda a evaluar las compensaciones y a encontrar la estrategia más eficaz en función de tus limitaciones reales. Las empresas pueden utilizar el análisis prescriptivo para:

• Recibir recomendaciones claras y respaldadas por datos sobre qué medidas tomar.
  
• Gestionar múltiples variables, limitaciones o posibles compensaciones.
  
• Mejorar un proceso o un resultado.
  

En muchas situaciones empresariales, los análisis predictivos y prescriptivos funcionan mejor en tándem. El análisis predictivo señala un acontecimiento o resultado probable (p. ej., aumento de la demanda, tasa de abandono de clientes, fallo de una máquina). A continuación, el análisis prescriptivo evalúa las opciones y sugiere la respuesta más eficaz (p. ej., redistribuir el inventario, ajustar los precios, aumentar los puntos de contacto del servicio).

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

El análisis predictivo tiene aplicaciones en casi todos los sectores, siempre que las empresas necesiten anticipar comportamientos, demandas o riesgos. He aquí algunos casos prácticos habituales en diferentes tipos de empresas.

Detección del fraude y riesgo de crédito

Las instituciones financieras dependen en gran medida de los modelos predictivos para gestionar el riesgo. Los sistemas de supervisión de transacciones señalan los pagos que parecen sospechosos basándose en patrones de [fraude] anteriores(https://stripe.com/resources/more/payment-fraud-101). Los modelos de calificación crediticia predicen la probabilidad de que un prestatario incumpla el pago de un préstamo. Esto ayuda a los prestamistas a tomar decisiones evaluación de riesgos más inteligentes y a fijar tipos 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 la tasa de abandono y retención de clientes

En los negocios basados en suscripciones, el análisis predictivo ayuda a señalar qué clientes es probable que cancelen antes de que lo hagan realmente. Los patrones de uso, las interacciones de soporte y las señales de comportamiento (p. ej., menos inicios de sesión, menor compromiso) alimentan los modelos de tasa de abandono que puntúan el riesgo a nivel individual. A continuación, los equipos de marketing y soporte pueden intervenir de forma proactiva con ofertas de retención, mensajes dirigidos o acercamiento a la cuenta.

Recomendaciones de productos y personalización

Los sistemas predictivos suelen informar a los motores de recomendación que hay en Internet. Analizan los historiales de compra, el comportamiento de navegación y los datos demográficos para anticipar lo que un cliente probablemente va querer a continuación. Las plataformas de <i>e-commerce</i> utilizan estos modelos para recomendar los productos que cada cliente pueda comprar con más probabilidad. Las plataformas de medios de comunicación aplican una lógica similar para recomendar programas, listas de reproducción o artículos en función de los patrones de visualización e implicación previos.

Cuando se hace bien, esto puede impulsar la conversión y mejorar la experiencia del usuario.

Previsión de la demanda y planificación de inventarios

Los minoristas y las cadenas de suministro utilizan modelos predictivos para prever la demanda por productos, regiones, canales y plazos. Las tendencias históricas de ventas, la estacionalidad, los calendarios promocionales e incluso factores externos como las señales meteorológicas y macroeconómicas alimentan la predicción. Esta información puede impulsar unas compras de inventario, una planificación de almacenes y una logística de distribución más precisas.

El objetivo es evitar que se agoten las existencias, liberar capital en circulación y reducir el exceso de pedidos ajustando al máximo la oferta a la demanda prevista.

Mantenimiento predictivo

En sectores como la fabricación, la logística y la aviación, los modelos de mantenimiento predictivo son importantes para garantizar un elevado tiempo de actividad. Los sensores recogen datos sobre vibraciones, temperatura, horas de uso y otros indicadores de desgaste. Después, los modelos predictivos estiman la probabilidad de fallo y recomiendan el momento óptimo para el servicio.

Esto permite a los equipos dar servicio a la maquinaria justo antes de que surjan los problemas, lo que evita costosos tiempos de inactividad y un mantenimiento programado innecesario. Se trata de un cambio de las operaciones reactivas a las preventivas.