El modelado predictivo es una técnica estadística comúnmente utilizada, como su nombre lo indica, para predecir el comportamiento futuro. Las soluciones de modelado predictivo son una forma de tecnología de minería de datos que funciona analizando datos históricos y actuales y generando un modelo para ayudar a predecir resultados futuros.

En el modelado predictivo, de acuerdo a Gartner, se recopilan datos, se formula un modelo estadístico, se realizan predicciones y el modelo se valida (o revisa) a medida que se dispone de datos adicionales. Por ejemplo, se pueden crear modelos de riesgo para combinar la información de los miembros de formas complejas con información demográfica y de estilo de vida de fuentes externas para mejorar la precisión de suscripción.

Los modelos predictivos analizan el desempeño pasado para evaluar la probabilidad de que un cliente muestre un comportamiento específico en el futuro. Esta categoría también abarca modelos que buscan patrones de datos sutiles para responder preguntas sobre el desempeño del cliente, como los modelos de detección de fraude. Los modelos predictivos a menudo realizan cálculos durante transacciones en vivo, por ejemplo, para evaluar el riesgo o la oportunidad de un cliente o transacción determinado para guiar una decisión. Si las aseguradoras de salud pudieran predecir con precisión las tendencias seculares (por ejemplo, la utilización), las primas se establecerían de manera adecuada, los objetivos de ganancias se cumplirían con mayor consistencia y las aseguradoras de salud serían más competitivas en el mercado.

Beneficios del modelado predictivo

Las organizaciones utilizan modelos predictivos para reducir el tiempo, el esfuerzo y los recursos necesarios para pronosticar los resultados comerciales. Estos son los principales beneficios de usar modelos predictivos:

• Minimizar el riesgo: el modelado predictivo puede predecir el potencial de una organización para ataques cibernéticos, transacciones fraudulentas y otros tipos de riesgos.
• Optimización de campañas de marketing: mediante el uso de modelos predictivos, las organizaciones pueden descubrir información de los clientes para adaptar y recalibrar sus campañas de marketing.
• Maximizar los márgenes de beneficio: el modelado predictivo se puede utilizar para predecir los ingresos por ventas, pronosticar el inventario y crear estrategias de precios.
• Priorización de recursos: Hay varias formas en que el modelado predictivo puede ayudar a priorizar los recursos de una organización. Por ejemplo, los equipos de ventas pueden recibir listas de prospectos esperados para convertir, lo que les permite asignar más tiempo y esfuerzo a estos prospectos de alta prioridad.

Uno de los desafíos o limitaciones del modelado predictivo es que los resultados son tan buenos como los datos utilizados para construir el modelo. Para garantizar que el modelado predictivo sea lo más efectivo posible, las organizaciones deben implementar herramientas de calidad de datos para mantener los datos precisos, seguros y confiables. También deben preparar los datos para uso comercial limpiándolos y formateándolos para las necesidades de modelos predictivos.

Cómo construir un modelo predictivo

Existen varias técnicas de modelado predictivo. Las dos técnicas más frecuentes implican el uso de redes neuronales y la regresión, respectivamente. En estadística, la regresión se refiere a establecer una relación entre variables de entrada y salida. El modelo predictivo puede ser lineal o no lineal, dependiendo de las variables.

En las redes neuronales, las herramientas de modelado predictivo utilizan nodos interconectados en niveles jerárquicos, un modelo inspirado en el cerebro humano. Estos nodos crean patrones y relaciones entre variables para establecer tendencias futuras. Más allá de estas dos técnicas de modelado predictivo más populares, las empresas también utilizan modelos de agrupación, valores atípicos y clasificación.

Tradicionalmente, el modelado predictivo lo manejaba manualmente un equipo de análisis de datos. Pero a medida que el proceso se ha vuelto más complejo y los esfuerzos de calidad de los datos han aumentado exponencialmente, el uso de software de computadora para el modelado predictivo se ha vuelto cada vez más popular. Como resultado, la mayoría de las organizaciones utilizan herramientas de modelado predictivo como Oracle Crystal Ball, RapidMiner Studio y SAP Predictive Analytics.

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