Analítica de datos:
La analítica de datos se refiere a la respuesta de preguntas o decisiones de negocio formuladas a partir de datos históricos o creados por medio de técnicas de modelamiento y análisis.
No es quien tiene los datos, es lo que haces con ellos y como los interpretas.
Más que estadística, la analítica de datos o big data es una oportunidad o problema de liderazgo…
- Requiere de decisiones de negocio.
- De resolver problemas reales.
- Resuelve problemas de inversión.
- La analítica debe ser planeada.
- Permite centrarse en la rentabilidad.
Beneficios de la analítica de datos:
- Se genera valor a partir de la información ya disponible.
- Decisiones inteligentes y con sustento más científico, menos intuición o ‘feeling’.
- Resolución de problemas basándonos en hechos reales.
- Comprensión de los datos para tomar decisiones.
- Transformar los datos en respuestas o decisiones de negocio (ahorro de dinero, productividad, tiempo).
- Agilidad estratégica.
- Permite idear y desarrollar iniciativas de negocio.
¿Cuál es el proceso de la analítica de datos?
- Definición de la decisión a tomar: oportunidad o problema de negocio, objetivo de la investigación.
- Determinar al equipo de seguimiento interno y externo.
- Conocer el contexto de la información disponible.
- Realización de la analítica: descriptiva, predictiva y prescriptiva.
- Determinar qué variables explican y cuales predecir.
- Seleccionar posibles modelos y algoritmos (formulas) a utilizar.
- Determinar el mejor modelo para predecir y encontrar respuestas.
- Resultados y toma de decisiones.
¿Por qué Ideas Frescas…?
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- Líderes de proyectos especializados en el tema, las decisiones y entorno de negocio.
- El modelo de negocio de pago por suscripción permite más ahorros para el cliente.
- Este modelo genera más de 80% de ahorro para el contratante.
- La suscripción permite trabajar y tomar decisiones de negocio basados en analítica de manera continua.
Ejemplos de la aplicación de la analítica de datos o big data | ||
1 | Ventas a crédito | Ayuda a conocer:
1. El perfil ideal quien solicita crédito. 2. Características que ayudan a predecir que el solicitante es buen candidato. 3. Características que ayudan a predecir que es mal candidato al crédito. 4. Calificación de quien aplica a crédito. 5. Rechazo a los malos candidatos en base a históricos. |
2 | Ventas de vivienda | 1. Da calificación predictiva de los candidatos o prospectos a comprar una casa.
2. Ayuda a predecir la calidad de los prospectos de vivienda: quien cumple con requisitos de comprador, quien es muy probable que no termine de pagar el enganche a plazos, quien no cumple los requisitos y mal prospecto. 3. Asigna los mejores candidatos a los mejores vendedores. 4. Estimar y predecir precios de vivienda en el mercado. 5. Determina las condiciones de mercado: si mejoran o empeoran con el fin de tomar decisiones de competitividad. 6. Predecir la mejor posición competitiva para el desarrollador. |
3 | Recursos humanos | 1. Determina las características del perfil presentes en los empleados o vendedores más productivos.
2. Mejora la eficiencia del reclutamiento. 3. Determina probabilidad y características de empleados a permanecer en la planta. 4. Que características del perfil del trabajador genera mayor productividad antes de contratar. |
4 | Ventas al detalle | 1. Determina el tamaño de mercado.
2. Identifica el potencial para nuevas sucursales en una nueva ciudad. 3. Identifica las características ideales que tienen las ubicaciones y sucursales exitosas. 4. Identifica las características presentes en sucursales de bajo desempeño. 5. Genera un semáforo para nuevas ubicaciones. 6. Ayuda a determinar el formato de sucursal con la ubicación seleccionada. |
5 | Hotelería | 1. Califica a los prospectos de tiempo compartido.
2. Predice el producto ideal para cada candidato. 3. Ayuda a predecir si el prospecto es buen comprador, mal prospecto, o bien, si es alguien que dejará de pagar. |
6 | Gasolineras | 1. Desarrolla una fórmula que ayuda a maximizar el precio.
2. Determina cuáles vendedores tienen efecto sobre las ventas de las bombas. |
7 | Inversión e impacto de medios | 1. Identifica cuáles son los medios que tienen mayor impacto e influencia en las ventas.
2. Ayuda a conocer qué medios no tienen influencia en las compras de los clientes. 3. Predecir cuál anuncio tiene más probabilidad de ser visto por algún cliente, y publicar el mejor. |
8 | Retención de clientes | 1. Predecir cuáles clientes son los más propensos a dejar de adquirir productos con nuestra empresa y tomar acciones para retenerlos |
9 | Producción y mermas | 1. Determina cuándo existe un cambio en la tendencia de mermas.
2. Ayuda a predecir y mejorar los programas de mantenimiento. |
10 | Identificación de riesgos de salud sin hacer pruebas médicas | Predecir quien de los aplicantes tiene alto riesgo de algunas enfermedades para calcular primas de seguro |
11 | Sector Alimentario | 1. Identificar y predecir patrones de consumo alimentario de los consumidores.
2. Medición del gasto en el consumo de alimentos y bebidas fuera del hogar. |
12 | Sector servicios (restaurants, bancos, supermercados) | 3. Predicción de llegada y salida de clientes dentro de un rango de tiempo. Útil para optimizar la cantidad de personal que atiende al cliente en el negocio. |
13 | Predicción de embarazo | Predecir cuáles clientas tendrán un bebé en los siguientes meses y hacerles ofertas relevantes. |
14 | Detección de fraude | Predecir cuáles transacciones o aplicaciones serán fraudolentas y hacer algo al respecto. |
Ejemplo: venta de inmuebles