Modelos predictivos para la toma de decisiones

22 noviembre, 2019, publicado por: martin@reputaciondigital.info

Si tu objetivo es alinear y volver más eficientes los recursos y estrategias comerciales de tu startup, contar con un modelo predictivo propio es vital. Los modelos predictivos nos permitirán aproximar ventar futuras con una base proveniente de la ciencia de datos y el Machine Learning

Podrás predecir comportamientos en lanzamiento de productos o servicios, incluso como se desenvolverá la marca en un nuevo nicho de mercado.

Beneficios

  • Manejar el inventario de una manera eficiente
  • Establecer planes de crecimiento y lanzamiento de productos y servicios
  • Anticipar problemas potenciales
  • Mitigar riesgos

Beneficios que permiten una toma de decisiones inteligente en tu negocio.

Los modelos predictivos necesitan un mínimo de conocimiento de los datos del Big Data de su empresa para poder funcionar correctamente. No te preocupes, cualquier empresa, ya sea en sus sistemas o sus redes sociales posee Big Data para poder ser analizado.

Las preguntas que debemos responder:

¿Nuestro negocio está en una etapa de crecimiento o de recesión?
¿Se han implementado estrategias de Marketing?
¿Existen factores externos que impacten en el proceso de ventas (positiva o negativamente), tales como como nuevas regulaciones o leyes?
¿Cuál es la opinión del público respecto de mi producto? ¿Tenemos mediciones de NPS (Net Promoter Score)?
¿Cuál es la tasa de inserción de nuevos productos?
¿Con cuántos competidores contamos?
¿Tenemos identificada la variable estacional?

Con estos datos podremos determinar las variables esenciales para poder realizar las predicciones necesarias que sean requeridas por el negocio. Contar con datos históricos de ventas es el escenario ideal.

¿qué sucede cuando no tenemos estos datos?

Una alternativa es recurrir a predicciones históricas por analogía. Con el paso del tiempo, la información se va acumulando y sumando valor a nuestro modelo predictivo. Así, aumenta su capacidad de precisión. No contar con registros históricos puede tener impacto en 2 aspectos:

Cuantitativos: Puede llevar a un incorrecto uso de modelos matemáticos, debido a información faltante, de mala calidad o a datos no normalizados.

Cualitativos: Puede generar estimaciones demasiado optimistas, influenciadas por un sentimiento de lealtad hacia la empresa o por estimaciones subjetivas.

Construir un modelo predictivo por analogía supone realizar predicciones fruto de los atributos del producto, de los datos históricos de productos similares y del habla de los usuarios sobre los productos que impacten en nuestro análisis predictivos. De esta manera podremos definir un contexto que seaproxima a la realidad supliendo la falta de datos.

Se traducen en patrones de consumo y preferencias de usuarios o niveles de competencia similares. En estos casos también ayuda conocer la duración de los ciclos de venta y que la escasa información con la que se cuente esté curada y normalizada.

Otras variables que ayudan al modelo a predecir son la cantidad de vendedores disponibles y el tipo de producto.

Por ejemplo:

Un producto puede estar vendiéndose menos por un proceso de canibalización, que implica estar compitiendo contra nosotros mismos. Contar con un modelo predictivo propio nos permite detectar estos errores antes de lanzar un nuevo producto al mercado.

Niveles de precisión en las predicciones de venta
El resultado más o menos preciso de un modelo predictivo dependerá del método y de los datos involucrados. Una estimación sin historia tiene, claramente, menor precisión.

Mucha de la información que tomamos en un modelo por analogía puede estar asociada a productos que, si bien son similares, no se comportan de la misma manera. Será mejor conocer la estimación y su margen de error que manejarse ´a ciegas´.

Los beneficios de construir modelos con diferentes grados de posibilidad

Si contamos con diferentes posibilidades de armar el dataset para nuestra estimación, podemos realizarla con cierta anticipación, de modo de tener una primera versión del resultado. Esto aumentará la confiabilidad de la estimación.

A MAYOR ventana de tiempo (entre el momento de la estimación y el período de tiempo que queremos estimar), MENOR confiabilidad.

Por otra parte:

MEJOR calidad de datos + ventana de tiempo MENOR = MAYOR confiabilidad

Recomendamos siempre poder probar todas las alternativas, cuanto más pruebas y resultados obtengamos mas se nutrirá nuestro sistema de predicción y así es como podremos mejorar continuamente la precisión del mismo.

Desde Reputación Digital contamos con la tecnología y los profesionales para realizar predicciones, utilizando complejas tecnologías de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Marketing, Psicología y Despliegue Tecnológico para que su empresa pueda encontrar los problemas y las soluciones que frenan su crecimiento y la satisfacción de sus consumidores.

Gráfico de predicción de sentimiento de la audiencia de uno de nuestros clientes.

 

 

En el gráfico podemos observar cómo el sistema de Machine Learning ha realizado 2 predicciones basadas en los sentimientos positivos y negativos que los usuarios expresaron sobre la marca a través de todos los datos recolectados en redes sociales que se manifestaron a lo largo del 2019.

Se observa la ultima medición sin predicción del gráfico fué a mediados del mes de noviembre donde los valores negativos(rojos) se encuentran en un 3% en contra de los valores positivos(verdes) encontrados en un 97%. La predicción arroja que los sentimientos de los usuarios, en base a las acciones de comunicación a realizar tendrán un resultado final del 1% de sentimientos negativos Contra el 99% Positivo, mejorando un 2% Los Sentimientos que los usuarios expresarán hacia el mes de diciembre.

Con estos modelos podemos evaluar posibles altas y bajas en los consumos de los usuarios, así como también detectar anomalias y predicciones de comportamiento de factores que los seres humanos no podríamos identificar sin este tipo de tecnología.

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