Las empresas modernas de éxito se basan cada vez más en los datos. Por ejemplo, los grandes bancos como JPMorgan Chase utilizan la analítica prescriptiva en sus modelos de detección de fraude para reducir los falsos positivos (es decir, las transacciones legítimas que se han marcado como fraudulentas) hasta en un 30 %. Las empresas de todos los tamaños se benefician de un uso eficaz de los datos, pero los líderes deben saber qué tipo de datos necesitan y qué intentan hacer realmente con ellos, ya sea prever la demanda, anticipar riesgos o fundamentar una decisión futura.

La analítica predictiva y la prescriptiva desempeñan una función diferente a la hora de ayudar a las empresas a hacer frente a la incertidumbre. Sin embargo, si no entiendes cómo funcionan o cuándo utilizarlas, podrías terminar con una previsión sobre la que no puedes actuar o una estrategia a la que le falta un contexto importante. A continuación, explicaremos cómo difieren estas dos formas de analítica, cuándo usar cada una y cómo permiten tomar decisiones más inteligentes en situaciones empresariales del mundo real.

Esto es lo que encontrarás en este artículo:

• ¿Qué es la analítica predictiva?
  
• ¿Qué es la analítica prescriptiva?
  
• Similitudes y diferencias entre la analítica prescriptiva y predictiva
  
• Cómo utilizan las empresas la analítica predictiva frente a la prescriptiva
  
• ¿Cuándo deberías usar la analítica predictiva frente a la prescriptiva?
  
• Casos de uso de la analítica predictiva frente a la prescriptiva
  
• Cómo puede ayudar Stripe Data Pipeline
  

¿Qué es el análisis predictivo?

Los análisis predictivos usan datos históricos para pronosticar resultados. Detectan patrones en los datos del pasado y, a continuación, aplican modelos estadísticos y de IA para estimar qué es probable que ocurra. El resultado es una probabilidad en lugar de una certeza, pero puede ser suficiente para ayudar a los líderes a tomar mejores decisiones empresariales.

Algunos ejemplos de análisis predictivo son:

• Un minorista que proyecta las ventas para la temporada festiva

• Un banco que señala las transacciones que podrían ser fraudulentas

• Una plataforma de suscripción que predice qué usuarios podrían cancelar su suscripción

¿Qué es el análisis prescriptivo?

Mientras que los análisis predictivos pronostican resultados probables, los análisis prescriptivos van más allá al recomendar acciones específicas basadas en esos pronósticos. Esto suele implicar sopesar múltiples escenarios posibles, ejecutar simulaciones y hacer ajustes para obtener resultados específicos bajo ciertas restricciones (p. ej., presupuesto, tiempo, recursos).

Por ejemplo, imagina que tu modelo predice un déficit de efectivo para el próximo trimestre. Un sistema prescriptivo podría recomendar recortar determinados gastos, ajustar tu presupuesto de marketing o renegociar las condiciones con los proveedores: acciones específicas para tu contexto y tus datos.

Similitudes y diferencias entre los análisis prescriptivos y los predictivos

Los análisis predictivos y prescriptivos representan los dos niveles más orientados al futuro de los análisis empresariales. Aunque a menudo se habla de ellos conjuntamente, cumplen funciones distintas, se basan en diferentes técnicas matemáticas y ofrecen resultados fundamentalmente distintos.

Similitudes

A pesar de sus diferencias funcionales, los análisis predictivos y prescriptivos comparten una base fundamental:

• Basados en datos de alta calidad
  Ambos dependen en gran medida de datos históricos estructurados y no estructurados, fuentes de datos en tiempo real y flujos sólidos de ingeniería de datos (ETL/ELT) para producir resultados precisos.

• Base algorítmica avanzada
  Ambos van más allá del análisis descriptivo («qué pasó») y el análisis diagnóstico («por qué pasó») al utilizar matemáticas avanzadas, modelos estadísticos y machine learning.

• Objetivo compartido de optimizar los resultados
  Ambos reducen la incertidumbre operativa, mejoran la calidad de las decisiones e impulsan el valor empresarial tangible, como aumentar los ingresos, reducir los costes o mitigar los riesgos empresariales.

• Pila tecnológica principal superpuesta
  Ambos se basan en herramientas de ciencia de datos y lenguajes de programación fundamentales. Los equipos de datos usan Python, R y SQL para limpiar, manipular y estructurar datos para modelos predictivos y prescriptivos. Además, ambos envían información a herramientas de inteligencia empresarial (BI) como Tableau, Power BI o Looker para elaborar informes visuales y paneles ejecutivos.

Diferencias

Los análisis prescriptivos y predictivos difieren marcadamente en su enfoque principal, metodología técnica, conjuntos de herramientas y aplicaciones empresariales prácticas. Los análisis predictivos responden a la pregunta «¿Qué es probable que ocurra?», mientras que los análisis prescriptivos responden a «¿Cuál es la mejor línea de acción que se puede tomar?».

Cómo usan las empresas los análisis predictivos frente a los prescriptivos

Comprender cómo operan estos modelos en escenarios empresariales del mundo real pone de relieve sus funciones complementarias, aunque distintas:

Toma de decisiones estratégicas y operativas

• Predictivo
  Mitiga la incertidumbre al ofrecer claridad direccional. Por ejemplo, un modelo predictivo podría pronosticar un aumento del 25 % en la demanda estacional de productos o identificar mercados objetivo potenciales de expansión.

• Prescriptivo
  Elimina la parálisis de decisiones evaluando las restricciones de capacidad, presupuesto y suministro para ofrecer pasos exactos. Calcula con precisión cuánto inventario pedir, dónde asignar el gasto de marketing o cómo desviar la logística para satisfacer esa demanda con el mínimo coste y la mínima interrupción.

Gestión de riesgos y advertencias de impago

• Predictivo
  Identifica señales de alerta temprana antes de que los problemas se agraven. Los prestamistas lo usan para identificar a los prestatarios con una alta probabilidad estadística de impago, mientras que los equipos de ciberseguridad lo emplean para detectar anomalías en la red que indiquen un ataque.

• Prescriptivo
  Recomienda protocolos exactos de mitigación de riesgos basados en puntuaciones de probabilidad. Para los solicitantes de préstamos de alto riesgo, un motor prescriptivo podría sugerir estructuras de crédito alternativas o tasas de interés ajustadas. Para las amenazas de seguridad, puede activar automáticamente pasos específicos de autenticación reforzada o aislar los nodos de red comprometidos.

Eficiencia operativa y asignación de recursos

• Predictivo
  Anticipa las interrupciones operativas antes de que ocurran, por ejemplo, pronosticando cuándo es probable que fallen las piezas de los vehículos de entrega, estimando el tráfico de personas en las tiendas de comercio minorista o prediciendo los volúmenes de fabricación regional.

• Prescriptivo
  Optimiza la programación y la distribución de recursos para maximizar los márgenes y minimizar el desperdicio. Indica a los administradores de flotas las ventanas exactas de mantenimiento para evitar el tiempo de inactividad sin realizar un mantenimiento excesivo, distribuye el inventario del almacén entre los centros regionales para minimizar los retrasos en los envíos y secuencia los horarios del personal por turno y nivel de habilidad.

Interacción con el cliente e hiperpersonalización

• Predictivo
  Categoriza el comportamiento del cliente para descubrir sus intenciones futuras, por ejemplo, identificando qué suscriptores tienen un 70 % de probabilidades de cancelar su suscripción el próximo mes o qué compradores están listos para una mejora.

• Prescriptivo
  Determina la mejor acción posible (siguiente mejor acción) para cada cliente particular en tiempo real. En lugar de enviar un correo electrónico promocional genérico, evalúa los márgenes de beneficio y el valor vitalicio del cliente (LTV) para recomendar si ofrecer un descuento específico, programar una llamada de seguimiento con un gestor de éxito o activar una recomendación de producto personalizada.

¿Cuándo debes utilizar el análisis predictivo frente al prescriptivo?

Los análisis predictivos y prescriptivos están diseñados para diferentes tipos de preguntas. Elegir el adecuado en cualquier situación depende del tipo de información que quieras obtener y del nivel de madurez de tus capacidades de datos.

Casos de uso de la analítica predictiva frente a la analítica prescriptiva

Mientras que la analítica predictiva ofrece previsión al calcular probabilidades y pronosticar tendencias, la analítica prescriptiva convierte esa información en una acción inmediata y optimizada. Así es como se aplica en diferentes sectores:

Comercio minorista y e-commerce

• Predictiva
  Identifica los aumentos estacionales en la demanda de productos y predice qué suscriptores de alto valor tienen probabilidades de cancelar.
  

• Prescriptiva
  Calcula los porcentajes de descuento óptimos, ajusta los precios web en tiempo real y activa ofertas de retención personalizadas.

• Impacto comercial
  Aumenta la retención, minimiza las rebajas de inventario y maximiza los márgenes de beneficio.

Salud y ciencias de la vida

• Predictiva
  Anticipa los picos de ingresos en urgencias durante la temporada de gripe e identifica a los pacientes con alto riesgo de reingreso hospitalario.

• Prescriptiva:
  Recomienda los niveles exactos de personal por turno y genera protocolos de tratamiento dinámicos basados en las métricas del paciente.

• Impacto comercial
  Reduce los tiempos de espera, previene el agotamiento clínico y mejora los resultados de los pacientes.

Servicios financieros y banca

• Predictiva
  Señala a los solicitantes de préstamos con probabilidad de impago y detecta patrones sospechosos de transacciones con tarjeta de crédito en tiempo real.

• Prescriptiva
  Recomienda estructuras de préstamo alternativas (p. ej., mayores requisitos de garantía) y activa automáticamente la autenticación progresiva.

• Impacto comercial
  Mitiga el riesgo de crédito, reduce las pérdidas por fraude y optimiza los rendimientos de la cartera.

Cadena de suministro y fabricación

• Predictiva
  Predice los períodos de fallo de los equipos de fábrica y estima los retrasos en el tránsito regional.
  

• Prescriptiva
  Redirige los vehículos de la flota en tiempo real y reprograma los plazos de mantenimiento de las máquinas para evitar cuellos de botella.

• Impacto comercial
  Elimina el tiempo de inactividad no planificado, reduce los gastos de transporte y mejora los plazos de entrega.

Energía y servicios públicos

• Predictiva
  Pronostica los picos de demanda de energía durante condiciones meteorológicas extremas y predice los resultados de la generación solar y eólica.

• Prescriptiva
  Redirige automáticamente la energía a través de microrredes y determina las horas óptimas para almacenar o liberar la energía de la batería.

• Impacto comercial
  Previene apagones, reduce los costes de generación y acelera la integración de las energías renovables.

Telecomunicaciones y medios

• Predictiva
  Identifica los cuellos de botella en el ancho de banda durante los eventos de transmisión en vivo y modela las tasas de abandono de los suscriptores.

• Prescriptiva
  Asigna dinámicamente la capacidad de la red a las celdas de alto tráfico y recomienda paquetes de contenido a medida.

• Impacto comercial
  Garantiza la calidad del servicio, optimiza el ancho de banda de la red y aumenta el valor vitalicio de los suscriptores.

Viajes, hostelería y aviación

• Predictiva
  Pronostica las interrupciones de los vuelos debidas al clima y predice los aumentos repentinos en las reservas de hotel durante los eventos regionales.

• Prescriptiva
  Ajusta dinámicamente los precios de los billetes y de las habitaciones en tiempo real, y reasigna a las tripulaciones de vuelo de los aeropuertos para minimizar los retrasos en cadena.

• Impacto comercial
  Maximiza el RevPAR (ingresos por habitación disponible), mejora la utilización de la flota y eleva la satisfacción del cliente.

Recursos humanos y gestión de la plantilla

• Predictiva
  Identifica a los empleados clave con alto riesgo de renunciar y pronostica los futuros déficits de habilidades en la plantilla.

• Prescriptiva
  Genera paquetes de compensación y crecimiento personalizados, y crea hojas de ruta de formación a medida para los empleados

• Impacto empresarial
  Reduce la costosa rotación de empleados, disminuye el gasto en contratación y desarrolla reservas de talento interno

Cómo puede ayudarte Stripe Data Pipeline

Stripe Data Pipeline permite a las empresas sincronizar sin esfuerzo los datos de la cuenta de Stripe directamente con los almacenes de datos o los proveedores de almacenamiento en la nube. Data Pipeline facilita la visualización de los datos de Stripe en combinación con otros conjuntos de datos.

Data Pipeline puede ayudarte a:

• Automatizar la entrega de datos a escala: Configura Data Pipeline en minutos sin programación y recibe automáticamente todos tus datos e informes de Stripe en Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks y soluciones populares de almacenamiento en la nube de forma continua.

• Evitar interrupciones y retrasos en los datos: Delega el mantenimiento continuo con un pipeline integrado en Stripe. Además, Data Pipeline no tiene límites de frecuencia de la API. Así que, sin importar cuántos datos tengas, siempre estarán completos y serán precisos.

• Cerrar los libros y obtener información más rápido: Centraliza tus datos de Stripe con otros datos de productos, clientes y marketing para conciliar los ingresos más rápido y analizar tus segmentos de mayor valor, el fraude y los costes de los pagos en un solo lugar. Además, accede a conjuntos de datos enriquecidos y precompilados exclusivos de Data Pipeline para empezar a analizar el MRR, las reglas de fraude personalizadas, el rendimiento de la recuperación de ingresos y mucho más, sin ningún modelado financiero complejo.

Obtén más información sobre cómo Stripe Data Pipeline puede ayudarte a aprovechar los datos de tu empresa, o empieza hoy mismo.