Corría el año 2002, cuando el equipo de marketing de Target (una de las grandes empresas minoristas en el mercado norteamericano) decidió sondear a un estadístico recién llegado a la empresa acerca de un plan como mínimo extraño. La idea era descubrir cuáles de sus clientes estaban embarazadas y, más específicamente, cuáles son las que habían entrado en el segundo trimestre de embarazo.

Pero ¿por qué razón una empresa como Target querría una información como ésta? El plan, aunque ingenioso, tenía un objetivo bastante sencillo: desarrollar anuncios específicamente pensados para mujeres embarazadas hace más de tres meses, altura a la que, según los entendidos, las gestantes comienzan a comprar productos como ropa prenatal o suplementos vitamínicos. Si son conquistadas en esta fase del embarazo, lo más probable sería que estas futuras madres se volvieran clientes fieles. 

Hasta aquí todo bien, pero, sin poderes o una bola de cristal en la mano, ¿cómo podría un grupo de grandes almacenes adivinar si sus clientes estaban embarazadas y más aún de cuántos meses?

En el caso de Target fueron utilizados datos de mujeres que se habían adherido a un programa de descuentos y ofertas para futuras madres y bebés, así como datos demográficos. Al cruzar esa información con el registro de compras de sus clientes, la empresa consiguió desarrollar un modelo capaz de prever con elevado grado de exactitud cuáles eran las que estaban embarazadas. Pero, sobre todo, en base al tipo o modelo de productos adquiridos, permitía, incluso, determinar cuál era el tiempo de gestación y, así, estimar una fecha aproximada para el nacimiento.

Este es quizás uno de los casos más candentes de uso de análisis predictivo, que fue conocido tanto por el éxito de los resultados obtenidos, como por el debate que provocó sobre la privacidad de los datos. Es también un ejemplo ilustrativo de cómo esta tecnología está transformando los procesos de negocio (y no es sólo para grandes empresas).

¿Qué es el Análisis Predictivo y cómo puede ser útil para las pequeñas empresas?

De manera sencilla, el análisis predictivo consiste en mirar hacia un conjunto de datos históricos (que ya conocemos) para intentar estimar un resultado futuro (que es desconocido).

Son varias las técnicas utilizadas en el análisis predictivo, incluyendo el data mining (buscar patrones en grandes cantidades de datos), la estadística y el machine learning (área de la inteligencia artificial en la que los sistemas aprenden de forma autónoma a través de datos).

Uno de los aspectos más importantes para comprender el análisis predictivo es el hecho de que éste depende de la creación de modelos de datos. Esos modelos permiten la construcción de un escenario de aquello que está pasando en el presente, para después hacer una previsión fundada de lo que podrá pasar en el futuro.

Volviendo al caso de Target, el modelo construido era alimentado por la base de datos del programa de descuentos para futuras madres y bebés, por datos demográficos y, también, por los registros de compras de sus clientes. Después de aplicar técnicas de Análisis Predictivo, el modelo permitió identificar cuáles eran las clientas que serían madres.

Al dar insights valiosos sobre lo que (probablemente) pasará en el futuro, el análisis predictivo contribuye a acelerar y mejorar nuestra comprensión sobre un determinado problema, ayuda en la toma de decisiones y a las empresas ganar ventaja competitiva.

Beneficios del análisis predictivo para las startups y pymes

A medida que el análisis predictivo se va haciendo más común y accesible, también las startups y pymes comienzan a utilizar la tecnología en su beneficio. Algunas de las ventajas más significativas del análisis predictivo para un pequeño negocio son:

• Segmentación y marketing direccionado. Comprender y prever la conducta de los consumidores permite desarrollar campañas más personalizadas y eficaces. Recurriendo al análisis predictivo es posible entender cuáles son los canales más adecuados para llegar a un determinado grupo de clientes, cuál es el momento correcto para hacerlo y cuáles son las ofertas más indicadas.
  
  
• Retención de clientes. Es sabido que sale más barato mantener un cliente actual que conquistar uno nuevo. A través del análisis predictivo es posible prever, mirando las alteraciones en los patrones de consumo, cuándo un determinado cliente está a punto de desistir de un servicio y tomar acciones anticipadamente para dar marcha atrás en esa situación (ofreciendo descuentos, por ejemplo).
  
  
• Previsión de búsqueda. Saber lo que los clientes van a querer y cuándo lo van a querer puede transformar la forma en que un negocio (grande o pequeño) funciona, no sólo porque facilita la gestión de inventario y ayuda a evitar riesgos innecesarios, sino también porque permite a las empresas planear sus ventas con antelación y ajustar los precios en función de las búsquedas y de la competencia. Por todo esto, ésta es considerada una de las grandes ventajas del análisis predictivo.
  
  

Jasmin: ¿y si fuera posible prever el futuro de su negocio?

Jasmin, recurriendo a modelos de Inteligencia Artificial, organiza e interpreta los datos que circulan en el sistema, alerta sobre el desempeño actual del negocio y prevé la evolución futura. Todo ello con mensajes dinámicos en su panel de control, de comprensión sencilla y rápida, sobre áreas como:

• Clientes y ventas
  
  Jasmin te muestra los clientes conquistados, los clientes rentables, los que dejaron de ser clientes o los resultados de las ventas y su respectiva comparación con periodos anteriores.
  
  
• Estado del inventario
  
  Te da también información sobre los artículos más o menos vendidos, los márgenes de ganancia de cada artículo o las salidas y entradas de stocks en comparación con otros periodos.
  
  
• Análisis de tesorería
  
  Te ofrece también información sobre los plazos medios de cobros y pagos, para que puedas organizar el plan de tesorería con rigor y sin sorpresas.
  
  
• Alcanzar los objetivos

  Te facilita también un punto de situación relativo al cumplimiento de los objetivos establecidos en cuanto a ventas, ingresos, gastos y resultados.

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