¿Qué es predictive analytics?
Predictive analytics consiste en la combinación de algoritmos estadísticos y técnicas de machine learning para identificar resultados posibles basados en datos históricos. La intención es analizar a fondo lo que ha pasado para anticipar qué podría suceder en un futuro.
Tecnología en auge
Esta y otras aplicaciones de la IA están viviendo un auge debido a varios factores, por ejemplo:
- El incremento de la capacidad para generar y almacenar datos.
- La disminución progresiva de los costos de la tecnología.
- El desarrollo de software cada vez más fácil de utilizar.
- La creciente competitividad que conduce a la necesidad de buscar diferenciadores en el mercado.
Aplicaciones
Algunos usos comunes de predictive analytics son:
Detección de fraudes
La combinación de diversos métodos de análisis puede ayudar a identificar actividad criminal cibernética.
Optimización de productos y campañas de marketing
Esta herramienta de IA es utilizada para prever el éxito que puede tener un nuevo producto o servicio, así como para diseñar campañas de publicidad a partir de predecir las posibles respuestas del público a ciertos contenidos y promociones.
Mejora de operaciones
Muchas compañías usan esta tecnología para generar modelos de precios y manejo de inventario a partir de proyectar la demanda. Por ejemplo, las aerolíneas la utilizan para establecer el costo de los boletos y los hoteles para anticipar el número huéspedes.
Reducir el riesgo
Este uso de predictive analytics tiene que ver con el análisis del score crediticio, por ejemplo, en burós de crédito o aseguradoras.
FUENTE:
https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/predictive-analytics.html