En los negocios, el análisis predictivo es el proceso de usar datos históricos para analizar patrones pasados y predecir patrones futuros. Este proceso se utiliza en los negocios para descubrir oportunidades potenciales y evaluar sus posibles riesgos y recompensas. La base de la analítica predictiva es usar las relaciones entre varios tipos de datos para estimar el potencial o el riesgo de un conjunto dado de condiciones.
El análisis predictivo intenta explicar, analizar y predecir el comportamiento por medios matemáticos o científicos. Una empresa puede capturar y analizar los datos de sus clientes y, utilizando el reconocimiento de patrones, la teoría de juegos, el algoritmo de probabilidades o las estadísticas, intentar predecir el comportamiento futuro del cliente en función de lo que ese comportamiento ha sido en el pasado. Las técnicas de minería de datos han avanzado el campo al permitir que los datos se clasifiquen y clasifiquen de varias maneras. Cuanto mayor sea el nivel de granularidad con el que se pueden clasificar los datos, más útil y precisa será para predecir resultados futuros.
La gestión de relaciones con los clientes (CRM) se basa en análisis predictivos para comprender el comportamiento de compra de los clientes. Al utilizar los datos del cliente capturados en el momento de la venta y al aplicar las diversas técnicas estadísticas, las empresas pueden comprender mejor cómo comercializar y vender nuevos productos a los clientes existentes. También pueden entender la mejor manera de motivar a las personas que aún no son clientes a probar sus productos o frecuentar sus tiendas. Los segmentos comerciales minorista y de marketing directo han utilizado durante mucho tiempo las técnicas de CRM, y a menudo están a la vanguardia de las nuevas aplicaciones.
El análisis predictivo se usa comúnmente en industrias como los servicios financieros y los seguros. En los servicios financieros, las empresas utilizarán la calificación crediticia para predecir la probabilidad de que un consumidor no cumpla con un préstamo. La evaluación se basa en información sobre el historial de crédito del cliente y la solicitud de préstamo, en comparación con los mismos datos de clientes similares en el pasado. La industria de seguros intentará determinar la probabilidad de una pérdida, basándose en el perfil del solicitante y el desempeño pasado de clientes con perfiles similares.
Otras industrias que usan análisis predictivos para aumentar su rentabilidad incluyen la atención médica y farmacéutica, el comercio minorista, las telecomunicaciones y los viajes. Incluso el Servicio de Impuestos Internos emplea análisis predictivos para tratar de predecir e identificar el fraude fiscal. Las empresas de contabilidad utilizan este método para intentar identificar el fraude en los estados financieros de las empresas que auditan.
Además de predecir el comportamiento del consumidor, el análisis predictivo se puede utilizar para evaluar la demanda agregada a nivel de tienda, región o nacional. Se puede utilizar para predecir el rendimiento de toda una industria en determinadas condiciones económicas. El gobierno puede usarlo para predecir factores que afectan a toda la economía, como el desempleo o el inicio de la vivienda.
Inteligente de activos.