Será un cliente buen pagador? ¿Seguirá un alumno matriculado hasta el final del curso? ¿Tiene una persona el perfil adecuado para comprar un determinado producto? ¿Cuál es la proyección de ventas para los próximos seis meses? No necesitas una bola de cristal para responder a estas preguntas. La ciencia de datos (data science) puede ayudarte.

Anticipar respuestas es posible cuando se tienen datos históricos, conocimiento estadístico, experiencia y un buen software a mano, capaz de hacer el trabajo pesado de cálculo y cruce de información. Conocida como análisis predictivo, esta área del conocimiento permite a las empresas una mejor planificación y la toma de decisiones más precisas, incluso en escenarios confusos y en un mundo en constante transformación. El análisis predictivo no se centra solo en datos pasados, como ocurre con el área y los softwares de BI, sino que utiliza también modelos estadísticos para proyectar el futuro.

Qué se puede hacer con Data Science

En Stefanini Scala, nuestros especialistas crean modelos estadísticos con el apoyo de IBM SPSS, que incluye SVM – Support Vector Machine, un modelador capaz de mapear y categorizar datos a través de funciones matemáticas. Puede parecer complicado, pero lo importante es que podemos ayudarte a hacer:

• Forecast – anticipando el desempeño financiero de los próximos meses;
• Previsión de demanda, para una mejor planificación;
• Previsión presupuestaria, para garantizar la salud financiera de la empresa;
• Previsión de stocks, porque nadie quiere equivocarse en este punto clave;
• Previsión de desempeño de campañas de marketing, cuyos resultados parecen imposibles de anticipar;
• Detección de riesgo de fraude, ya sea en aseguradoras, en el retail online, etc.;
• Mantenimiento predictivo de equipos, anticipando qué equipos sufrirán averías;
• Previsiones estadísticas variadas, como el tiempo que una persona permanecerá ingresada en la UCI o cuál es la mejor oferta de producto para un determinado grupo de consumidores.
• Ciclo de vida del cliente.

EJEMPLOS

Todo el trabajo de Stefanini Scala comienza con la comprensión del negocio. Después, estudiamos qué datos son necesarios y cuáles están disponibles en bases de datos hasta llegar a modelos estadísticos que se implementarán.

Para definir el ciclo de vida del cliente, por ejemplo, estudiamos perfiles de clientes y las acciones de marketing capaces de mantenerlos activos durante el mayor tiempo posible, sin que se vayan a la competencia. Si conocemos al cliente, podemos ofrecer un determinado producto, un crédito, una inversión, preparar una oferta. Podemos hacer que consuman más.

El área de telecomunicaciones, por ejemplo, sufre con la migración de clientes a la competencia. El trabajo de análisis predictivo, en este caso, incluye puntuar a los clientes de forma que, cuanto mayor sea la puntuación, mayor será la probabilidad de perder a ese cliente en un determinado período de tiempo (churn rate o tasa de abandono de clientes). Monitorizar el churn rate es fundamental, ya que significa tener la oportunidad de crear ofertas especiales capaces de revertir el escenario de pérdida.

El análisis predictivo puede también determinar cuáles son los clientes oro, plata o bronce, basándose en el potencial futuro de compra. Y puede definir qué productos está cada grupo propenso a comprar. ¿Imaginan todo lo que es posible hacer?

Todas las áreas, ya sean Industria, Retail, Salud, Educación, pueden beneficiarse. Y en Stefanini Scala tenemos un equipo especializado, listo para ayudarle.

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