Es probable que no te encuentres muy familiarizado con el término “ modelo predictivo”. Esto es completamente normal, ya que no muchas personas conocen las herramientas que pueden potenciar al máximo sus negocios y sus emprendimientos.

Ahora, gracias a la explicación sencilla que te daremos y gracias a los consejos para poner en práctica el metodo de investigacion predictivo, lograrás aprender a utilizar esta increíble herramienta.

No es necesario que cuentes con conocimientos previos de marketing, aunque sí debes saber algo de matemáticas y de software para análisis de big data o también data mining para entender que es el metodo predictivo.

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En qué consiste un modelo predictivo

Hay muchos tipos de ejemplos de metodo predictivo, pero, en general, consisten en una serie de técnicas de análisis de estadísticas, aprendizaje automático (al estilo de las inteligencias artificiales) y minado de datos.

A través de todas estas áreas de diversas especialidades como el marketing y la matemática, se pueden proyectar tendencias y predecir determinados comportamientos o acciones con este metodo de desarrollo de software agil o predictivo.

Este tipo de modelos de análisis predictivo se utilizan mucho en el ámbito de los negocios para predecir las principales tendencias del mercado y acomodarse a ellas.

A su vez, los análisis predictivos permiten analizar patrones de comportamiento y se pueden aplicar de distintas maneras a datos desconocidos tanto en el pasado y el presente, como en el futuro.

Dónde se aplica el modelo predictivo

Existen muchas áreas de aplicación para este método. . Podemos ver algunos ejemplos de modelo predictivo en los siguientes sectores:

• Casinos y casas de juego (tanto virtuales como presenciales)
• Ciencia actuarial
• Comercio electrónico
• Finanzas empresariales y domésticas
• Áreas gubernamentales
• Industria farmacéutica
• Mercadotecnia o marketing
• Venta minorista o retailing
• Compañías de seguros
• Telecomunicaciones
• Asistencia sanitaria
• Viajes

 

Sin lugar a dudas, dentro de cada área se emplean estos recursos de distintas maneras y con diversos propósitos. Pero la versatilidad del modelo predictivo es tal que permite emplearlo en casi cualquier sector relacionado con las ventas y el mercado financiero global.

 

Para qué sirve el modelo predictivo

Las funciones de este metodo cientifico predictivo pueden ser muy variadas y, según cómo se apliquen o los datos que se procesen, pueden tener muchas funciones específicas. Algunas de estas funciones son las siguientes:

 

• Adaptar y mejorar las decisiones que se toman en un negocio para conseguir resultados óptimos

 

• Mejorar la manera en la que se almacena la información que se recopila de los clientes y aprovechar esta información para predecir sus comportamientos futuros

 

• Permite reducir costos innecesarios o excesivos y aumentar las ganancias totales a largo y mediano plazo

 

• Simplifica las reglas del negocio, que siempre parece tan impredecible, y permite mejorar notablemente la eficacia de todas las medidas implementadas.

 

Gracias a todas estas ventajas, cada vez más empresas optan por comenzar a proyectar sus datos recopilados con modelos predictivos. Esto implica un considerable número de beneficios y la obtención de ganancias con crecimiento exponencial.

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Tipos de modelos predictivos

Existen varios tipos de modelo predictivo con distintas maneras de emplear la información y proyectarla en resultados futuros. No todos son igualmente eficaces para cada tipo de empresa o de área específica, por lo que se deben conocer bien a fondo, a fin de utilizarlos de la mejor manera.

Árbol de decisiones

Es probable que hayas escuchado nombrar este tipo de modelo predictivo , ya que es uno de los más sencillos de implementar cuando deseas medir las consecuencias de acciones concretas o cuando deseas tomar una decisión. Gracias a los árboles de decisión, puedes reducir a simples variables procesos que parecen mucho más complejos e impredecibles.

Tal como lo indica su nombre, este tipo de modelo se grafica con la forma de un árbol. Se parte desde un nodo inicial en el que se bifurcan dos ramas de decisiones. Cada rama implica otras variables y, a su vez, esas variables implican resultados concretos.

Un árbol de decisiones se puede extender hacia el infinito, pero esto no sería tan eficaz. Por lo tanto, se determinan parámetros concretos, para poder obtener resultados dentro de las posibilidades que manejamos.

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Análisis de regresión

Este modelo de análisis predictivo es un tanto más complejo, aunque cuenta con dos variantes un tanto diferentes. La primera variante es la lineal, que proyecta datos de una variable independiente (graficada sobre el eje X de una función lineal) con variables dependientes (graficadas sobre el eje Y).

Este modelo también se puede extender hasta el infinito si se cuenta con suficientes datos sobre las variables. Pero no es recomendable seguirlo a tan largo plazo, porque las variables pueden cambiar repentinamente.

La segunda variante de los análisis de regresión son las regresiones logísticas. Su concepto es un tanto más complicado, pero es por esta razón que se utiliza en ámbitos muy concretos de la mercadotecnia y sirve para entender a que se refiere el metodo predictivo.

Su predicción se basa en predecir el resultado de una variable categórica, es decir, una variable asignada en un punto concreto de un rango indeterminado. Para lograr predecir este punto del rango, se emplean los datos recopilados sobre variables independientes o predictoras.

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Redes neuronales

El nombre de este tipo de modelo predictivo se inspira en la manera en la que funciona nuestro cerebro. Actualmente se emplea mucho en el big data y en el desarrollo de inteligencias artificiales que actúen de manera autónoma para realizar funciones determinadas.

El principio de aprendizaje de estas redes neuronales se basa en la manera en la que aprenden nuestros cerebros. Existe una gran interconexión de receptores que están anclados a una unidad funcional más reducida, las neuronas.

A medida que se actualiza la información y se recopilan nuevos datos, las redes se expanden y se guardan los conocimientos. De esta manera, es posible aprender mediante prueba y error cualquier tipo de tarea.

Una de las grandes ventajas de este tipo de modelo predictivo es que se ajusta automáticamente a las nuevas variables, por más impredecibles que sean, ya que esta es la manera en la que aprende.

Análisis bayesiano

Este modelo predictivo se basa fundamentalmente en la aplicación del teorema creado por el matemático Thomas Bayes. Consiste en un tipo de inferencia estadística en la que la recopilación de nuevos datos y las evidencias que brindan las observaciones nos permiten inferir la probabilidad de que una hipótesis sea cierta con este metodo predictivo.

Esto nos permite probar nuevas proyecciones dentro de un método de razonamiento aproximado en el que no existen variables definidas o concretas. De esta manera, nos acercamos a resultados cada vez más probables, aunque nunca completamente concretos debido a su naturaleza incierta.

Series temporales y data mining

Es probable que hayan escuchado mencionar el término data mining muy a menudo. Esto consiste en encontrar datos útiles para armar proyecciones y encontrar patrones dentro de un flujo continuo de información sin ordenar.

A través de las series temporales, se puede aprovechar los datos recopilados y los patrones encontrados para predecir nuevas tendencias que se llevarán a cabo. Sorprendentemente, las predicciones con este ejemplo de metodo predictivo son muy precisas, ya que aprovechan al máximo la capacidad de procesamiento de información de las computadoras modernas.

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Cómo empezar a realizar un modelo predictivo

Si no tienes idea en absoluto de cómo funciona la informática y cómo puedes profundizar en los conceptos de la mercadotecnia que expusimos anteriormente, puedes empezar a aplicar simples procesos para ordenar tus decisiones y tus acciones con el metodo predictivo.

Esto puede parecer un tanto complicado al principio, ya que ordenará de otra manera nuestras vidas. Pero, una vez que comenzamos a ver los resultados, no se puede dejar de aplicar estos métodos.

Inicialmente, debes comenzar a medir las variables que afectan tus decisiones a diario. Esto es más simple de comprender si se toma un ejemplo de metodo predictivo:

Supón que debes ir a trabajar todos los días a las 8 de la mañana. Hay muchas variables que pueden afectar la manera en la que te desplazas al trabajo. Si viajas en transporte público, debes contemplar varios medios, puede ser el subterráneo (también llamado metro), pueden ser los buses de pasajeros o puede ser cualquier otro tipo, como tranvía, etc.

A su vez, deberás contemplar el costo de cada uno de estos tipos de transporte y la relación con el precio. Si, por ejemplo, eliges el bus, el precio podría ser de dos tercios el costo del subterráneo, pero tarda el doble de tiempo. A largo plazo, deberás analizar los beneficios que podría implicar en bus con respecto a sus desventajas. Este modelo predictivo es clave para el día a día sin lugar a dudas.

Entre sus beneficios, puede estar el ahorro de dinero y, entre sus desventajas, el mayor tiempo, que implica levantarse más temprano y sentir mayor cansancio. Si esta tendencia se mantiene, es probable que ahorremos dinero, pero nos podríamos enfermar de estrés por dormir menos.

Por lo tanto, el costo final sería más elevado, ya que aparece el factor externo de un gasto médico. Obviamente, pensar todo esto puede resultar molesto, y mucho más si se hace para algo tan simple como elegir la manera de ir al trabajo.

Sin embargo, podemos acostumbrarnos a pensar de esta manera y logramos analizar a través del modelo predictivo las consecuencias que implicaría cada acción para sacar el mayor beneficio.

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Un cambio radical en tu vida

Podrás ver el impacto positivo que implica utilizar el modelo predictivo en un corto plazo y, mucho más, en un medio o largo plazo. Si empiezas a prever los resultados, podrás empezar a complejizar cada vez más las predicciones que realizas.

En caso de que te interese saber mejor cómo funcionan estos modelos predictivos, puedes aprender a realizarlos en cursos específicos. Hay una gran disponibilidad de talleres y asesores que pueden brindarte una introducción al mundo de las finanzas o del análisis de datos.

Comprobarás, con el transcurso del tiempo, que puede ser un ámbito muy prolífico y que puede ser de gran ayuda para todas las tareas que llevas a cabo. Tu negocio tendrá muchas más ventas y reducirás considerablemente tus gastos. A su vez, podrás ordenar mejor tu vida y podrás tomar decisiones importantes con mayor facilidad.

No es magia ni poder de adivinación, es un modelo predictivo aplicado a puntos concretos de la realidad y con un impacto real. La ciencia ha avanzado en gran medida, y está en nosotros aprovechar todas las herramientas que están disponibles.