Los mil usos del análisis predictivo

Los profesionales que sepan convertir las ingentes cantidades de datos dispersos en una ventaja competitiva directa y estratégica ocuparán un lugar destacado en la toma de decisiones

Los mil usos del análisis predictivo

30 octubre 2009

LA OPINIÓN DEL EXPERTO

La mejor manera de tomar una decisión correcta es contar con una base sólida de información; pero el crecimiento exponencial de las fuentes de datos que empresas y gobiernos han pasado a manejar en los últimos años requiere de herramientas que permitan clasificar y utilizar esa información de la manera más efectiva posible, para no terminar ahogados en un volumen ingobernable de feedback.

Por eso las herramientas capaces de optimizar su uso adquieren en las estructuras organizativas del siglo XXI una importancia creciente. La imagen del encargado de los números de una empresa como alguien que trabaja en su cubículo, aislado de todos los demás, es cosa del pasado: hoy los profesionales que sepan convertir grandes cantidades de datos dispersos en una ventaja competitiva directa y estratégica ocupan un lugar destacado en la toma de decisiones. De hecho, un reciente estudio sobre las mejores carreras profesionales elaborado por CareerCast.com sitúa la de matemático como la principal, seguida por la de estadístico en tercera posición.

Junto con esta nueva hornada de expertos, las herramientas especializadas están demostrando su valor creciente para entender, traducir y visualizar mejor el comportamiento futuro de clientes, miembros o empleados. En este terreno, PASW Statistics –antes SPSS Statistics- es una suite de software estadístico que permite convertir los datos en herramientas útiles para moverse entre una competencia cada vez más intensa.

Y son tan numerosas como variadas las empresas que pueden beneficiarse: los operadores de retail se juntan con los resorts vacacionales, los estudiosos del cambio climático o las ONG que combaten el abuso infantil. En el primer campo hay ejemplos como JCPenney, uno de los principales operadores de retail en Estados Unidos y Puerto Rico, o Boeing Employee Credit Union, la cuarta mayor entidad de servicios financieros de Estados Unidos, que utilizan este tipo de herramientas para analizar las encuestas de datos de sus clientes sobre satisfacción global y conocimiento de la marca.

La industria del ocio también se beneficia de las ventajas del software estadístico, según muestra el ejemplo de Hershey Entertainment & Resorts, que analliza del feedback que obtienen de sus huéspedes en cuanto a hábitos de viaje, preferencias u opiniones, lo cual les ha permitido introducir beneficios y mejoras. Otros usuarios han encontrado una eficaz herramienta para no perder el contacto con su clientela: la empresa de seguros para el área comercial y de negocios Premierline Direct, con base en el Reino Unido, analiza los datos de sus clientes, detectar aquellos más propensos a darse de baja, y los localiza individualmente con una llamada de teléfono. Una estrategia que les ha hecho incrementar un 16% su porcentaje de renovaciones en un periodo de seis meses; al mismo tiempo, al enfocar con más eficacia sus promociones, ha conseguido un retorno del 100% en sus campañas de marketing directo.

Los beneficios del software analítico en los nuevos campos de negocio quedan claros en ejemplos como Haddock Research & Branding, una agencia de investigación de mercados que centra sus esfuerzos en el cambio climático y en los negocios que se derivan de la reducción de las emisiones de carbono. La recogida de datos medioambientales es para ellos imprescindible, como lo es el análisis posterior para sus aplicaciones prácticas: por ello se emplean para medir los sentimientos del público sobre el fenómeno del cambio climático y la reducción de emisiones de carbono, y cómo puede usarse esta información para guiar acciones empresariales y políticas.

Existen, de todos modos, riesgos más inmediatos que el cambio climático: uno de ellos es el marco de la atención sanitaria, con entidades como el Hospital Amphia, uno de los mayores centros sanitarios de los Países Bajos, que emplea estadísticas para la predicción de riesgos clínicos y para emplear mejor sus recursos del centro; gracias a él han mejorado su estimación de las necesidades del personal y han evaluado con mayor precisión los riesgos asociados en intervenciones tan delicadas como la cirugía de bypass cardíaco.

Por último, más allá del entorno empresarial, hay ONG que han aprendido a sacar un buen provecho del análisis predictivo. En El Reino Unido, Beatbullying es la mayor organización de caridad creada para luchar contra el acoso infantil, y gracias al software predictivo pueden situar sus acciones y recursos en los lugares adecuados, llegando incluso a predecir, con una anticipación de diez años, las tendencias sociales que podrían reducir el número de niños con riesgo de sufrir acoso.

El conjunto de todas estas aplicaciones es un buen ejemplo de cómo ha evolucionado la importancia del software predictivo, trascendiendo el mundo empresarial al que parecía confinado en un principio. El manejo adecuado de datos no es algo confinado al entorno corporativo: está firmemente enclavado en las necesidades de nuestra sociedad.

Por Ana María Molina, responsable de márketing de SPSS España

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