La aplicación de la Analítica Avanzada al ámbito del desarrollo de negocio goza de buena salud. La integración de soluciones de Inteligencia Artificial y machine learning en el análisis de datos permite ir un paso por delante en la planificación de las estrategias de venta e, incluso, de la definición de productos, y la C-suite de las grandes compañías es cada vez más consciente de su importancia. Así lo refleja el Advanced Analytics Market Size, Share & Trends Analysis Report, 2022-2030 de Grand View Research, que calcula que el valor global del mercado de soluciones de Analítica Avanzada crecerá a un ritmo anual del 21,1% entre 2022 y 2030.
La también denominada Advanced Analytics pone a disposición de las empresas distintas metodologías de análisis de datos, con la analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva como principal exponente. ¿En qué consiste cada una de estas ramas y qué aportan dentro de la estrategia digital?
Analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva
Los sistemas de analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva aportan sendas fórmulas para analizar los datos disponibles. Cada una de ellas sirve para extraer conclusiones distintas:
- La analítica descriptiva muestra lo que ha sucedido en el pasado o, en algunos casos, está sucediendo en tiempo real.
- La analítica predictiva avanza lo que es más probable que ocurra en el futuro: se adelanta a los acontecimientos.
- La analítica prescriptiva sugiere líneas de acción para intervenir a nuestro favor dentro de los posibles escenarios.
1. Analítica descriptiva
De las tres, la analítica descriptiva es la más extendida en entornos empresariales y en el ámbito del marketing digital. Los especialistas en esta disciplina usan como base los datos almacenados durante un determinado periodo de tiempo. Sobre estos, estudian las variaciones en una serie de métricas y KPI para obtener una descripción cuantitativa de lo que ha pasado. Las conclusiones se plasman por medio de gráficas, informes y dashboards para que resulten fácilmente comprensibles e interpretables por todos los departamentos de la organización.
A día de hoy, la tecnología permite aplicar la analítica descriptiva incluso en tiempo real. Las redes distribuidas, el avance del 5G, el edge computing y el Internet de las Cosas abren la puerta a una considerable reducción de la latencia en el procesamiento de los datos.
2. Analítica predictiva
La analítica predictiva también toma como base un conjunto de datos recogidos durante un tiempo concreto, pero se centra en determinar a partir de ellos lo que sucederá a continuación. Este tipo de analítica busca patrones en la sucesión que estudia, y los utiliza para crear un modelo predictivo. Es aquí donde entra en juego el machine learning: los data analysts manejan sets de datos (extraídos, por ejemplo, de los data lakes) para entrenar el modelo con el fin de mejorar su fiabilidad.
La analítica predictiva resulta extremadamente útil dentro del Business Intelligence. La previsión de la demanda con el fin de adaptar la oferta o la producción es uno de los ejemplos más asentados de este tipo de analítica, pero también se emplea, por ejemplo, para pronosticar el comportamiento individual de cada cliente mediante el estudio del Customer Lifetime Value. De este modo se pueden detectar oportunidades de upselling, estimular las compras recurrentes o retener suscriptores en riesgo de darse de baja con una mejora en las condiciones del contrato.
Dentro del ecosistema de Google, la sustitución de Universal Analytics por Google Analytics 4 supone una apuesta firme por explotar la analítica predictiva dentro del marketing digital. Analytics 4 permite implementar modelos de atribución basados en datos que van mucho más allá del last-click, lo que ayudará a identificar qué usuarios tienen más posibilidades de convertir y, de este modo, orientar con acierto la publicidad programática audiovisual o las campañas Performance Max.
3. Analítica prescriptiva
El poder de la analítica prescriptiva no solo reside en vislumbrar qué va a pasar, sino en determinar cómo influir en los acontecimientos para que discurran de manera beneficiosa para nuestros intereses. Este tipo de analítica valora el histórico acumulado, toma en cuenta las predicciones que se desprenden de las tendencias identificadas, y sugiere cómo actuar en consecuencia.
La analítica prescriptiva bebe tanto del first-party data almacenado por las organizaciones como de los datos no estructurados generados por otras fuentes o extraídos de la monitorización del comportamiento online de los usuarios. Uno de los ámbitos en los que este enfoque ha adquirido mayor madurez es el Revenue Management en el sector hotelero.
Analítica prescriptiva, ¿la llave para una estrategia digital más eficaz?
Desde el punto de vista de la estrategia digital, la analítica prescriptiva tiene mucho que ofrecer: puede aventurar cuándo poner en marcha una campaña, durante cuánto tiempo, en qué medios y qué inversión dedicar para maximizar los resultados. Un informe de Allied Market Research calcula que el mercado mundial de la analítica prescriptiva se revalorizará a un ritmo anual del 26,6% en los próximos años, hasta llegar a mover un volumen de más de 12.000 millones de dólares para 2026.
¿Quieres explorar todo el potencial de la Analítica Avanzada para impulsar tu negocio? En Labelium podemos acompañarte en la implementación de analítica descriptiva, predictiva y descriptiva dentro de tu organización. Habla con nosotros, ¡y nosotros haremos hablar a los datos!
