Modelos predictivos: qué son y cómo aplicarlos a tu negocio

¿Qué es un modelo predictivo?

Un análisis predictivo es una herramienta que consta de varios procesos que, mediante técnicas computacionales, permiten predecir lo que puede ocurrir en el futuro y actuar frente a los imprevistos que puedan surgir. Así lo definen desde ESIC Business & Management School, desde donde añaden que “el objetivo es adelantarse para poder actuar con tiempo, así como encontrar nuevos mercados y oportunidades de negocio para la compañía”.
A través de estas predicciones, las empresas pueden identificar patrones de satisfacción, detectar posibles bajas, y personalizar la interacción con cada cliente. Esto permite a las organizaciones mejorar la retención de clientes, aumentar la lealtad y optimizar sus estrategias de marketing, asegurando una experiencia más satisfactoria y adaptada a las expectativas de cada cliente.
Más del 50% de las empresas ha adoptado la inteligencia artificial mediante el análisis de datos en, al menos, una función, según el informe global “El Estado de Inteligencia Artificial 2022”, de McKinsey & Company.

Tipos de Modelos Predictivos

Existen varios tipos de modelos predictivos que se utilizan según el objetivo y la naturaleza de los datos disponibles. 

• Modelos de regresión: Incluyen la regresión lineal y logística. Se utilizan para predecir valores continuos, como ventas o precios, y para calcular la probabilidad de ocurrencia de un evento discreto, como la retención de clientes.
• Árboles de decisión y bosques aleatorios: Ideales para la clasificación de datos y la identificación de patrones a partir de múltiples variables. Son útiles para segmentar clientes o predecir comportamientos basados en diferentes características.
• Redes neuronales: Parte del aprendizaje profundo, se utilizan para procesar grandes volúmenes de datos no estructurados y complejos, como imágenes, texto y reconocimiento de voz. Son efectivas para tareas como el reconocimiento de patrones y la predicción en entornos de datos complejos.
• Modelos de series temporales: Aplicados para hacer predicciones basadas en datos secuenciales o cronológicos, como las ventas mensuales. Ayudan a identificar tendencias y patrones a lo largo del tiempo.

Gracias al modelo predictivo, analizamos un conjunto extenso de datos (a través de estadística y algoritmos) y los interpretamos para detectar posibles patrones y obtener predicciones de nuestros clientes. 

Modelos predictivos aplicados a Experiencia de Cliente 

En un mercado cada vez más competitivo, la capacidad de prever y adaptarse rápidamente a las expectativas del cliente es una ventaja estratégica invaluable. Vamos a ver a continuación su aplicación en esta área:

• Anticipación de necesidades y comportamientos: Los modelos predictivos permiten a las empresas prever las necesidades y comportamientos de los clientes analizando datos históricos, como el historial de compras y la interacción con el servicio al cliente. Esto facilita la personalización de ofertas y comunicaciones, mejorando la satisfacción del cliente.
• Detección temprana de problemas: Estas herramientas son clave para identificar a tiempo posibles insatisfacciones o riesgos de abandono. Por ejemplo, en el sector de telecomunicaciones, los modelos predictivos pueden señalar clientes con alto riesgo de cambiar de proveedor, permitiendo a la empresa intervenir con ofertas personalizadas.
• Mejora de la personalización: Gracias a la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos, los modelos predictivos pueden segmentar a los clientes en función de sus preferencias y comportamientos, facilitando la creación de experiencias más relevantes y personalizadas para cada individuo.
• Incremento de la fidelización: Al utilizar modelos predictivos para mejorar la experiencia del cliente, las empresas pueden aumentar significativamente la lealtad del cliente, reduciendo la tasa de abandono y mejorando la retención de los clientes más valiosos mediante programas de fidelización.

Modelos predictivos aplicados a la Experiencia de Empleado

Los modelos predictivos están revolucionando la experiencia del empleado al anticipar sus necesidades y mejorar su bienestar en el entorno laboral. A continuación, analizamos cómo estas herramientas ayudan a optimizar la gestión del talento y aumentar la retención de personal.

• Optimización del entorno laboral: Los modelos predictivos ayudan a las organizaciones a analizar datos sobre rendimiento y satisfacción de los empleados, permitiendo la identificación de factores que contribuyen a la motivación y productividad, y ajustando el entorno laboral en consecuencia.
• Prevención del síndrome del burnout laboral: Mediante este tipo de análisis de patrones de ausentismo, resultados de encuestas de satisfacción y desempeño, los modelos predictivos pueden detectar señales tempranas de agotamiento o descontento, facilitando intervenciones oportunas, como ajustes en la carga de trabajo o programas de bienestar.
• Planificación de la gestión del talento: Estas herramientas son útiles para identificar empleados con alto potencial, ayudando a diseñar planes de desarrollo personalizados que aseguren su crecimiento y retención dentro de la empresa.
• Mejora en los procesos de onboarding: Al analizar datos de contrataciones anteriores, los modelos predictivos pueden prever qué candidatos tienen más probabilidades de éxito y de permanecer en la empresa, optimizando así el proceso de selección de personal.
• Aumento del compromiso y retención: Aplicar modelos predictivos a la experiencia del empleado permite crear un entorno de trabajo más positivo y productivo, lo que a su vez mejora el compromiso y retención de los empleados, proporcionando una ventaja competitiva en el mercado.

¿Cómo hacer un modelo predictivo paso a paso?

Como hemos analizado, esta predicción del comportamiento es muy útil para aplicarla tanto en nuestra estrategia de experiencia de cliente como en la de experiencia de empleado. Así, gracias a estas técnicas, podemos predecir desde la intención de baja de nuestros clientes, como la intención de salida de nuestros empleados. 

Por este motivo, es importante saber cómo se puede aplicar un modelo predictivo paso a paso o ir de la mano de alguien que pueda acompañarte en el proceso. De este modo, podremos paliar los principales miedos a la hora de abordar un proyecto de modelos predictivos:

1. Miedo al concepto: es normal tener miedo a lo desconocido, pero si lo desconocido se convierte en una ventaja competitiva, los miedos serán menores. 
2. Desconocimiento del potencial: muchas empresas poseen infinidad de datos con los que no saben qué hacer; contar con alguien que sea capaz de darles forma y convertirlos en insights accionables, cambiará nuestro concepto por completo.
3. Fracasos iniciales: es probable que muchas empresas no confíen en la fiabilidad del dato, por haber fracasado anteriormente; un buen partner que te acompañe en este proceso puede marcar un antes y un después en la manera de hacer las cosas.
4. Falta de pautas: al tratarse de algo tan específico, necesitamos expertos que puedan hacerse cargo de estos proyectos; contar con una metodología y unos pasos claros a seguir, nos ayudará a predecir con sentido y con éxito.

Ejemplos de Modelos Predictivos: Conoce sus casos de éxito

Como señalábamos al inicio, el uso de la IA en las empresas, en mayor o menor medida, se ha multiplicado en los últimos años. Esto ha hecho que contemos con ejemplos concretos de empresas que han conseguido darle la vuelta a sus resultados, apoyándose en la ciencia de datos.

Caso 1: Sistema de voz

Así, en un retailer con más de 50 tiendas y más de 2.000 empleados, cuyo reto era disminuir la rotación, analizamos qué empleados tenían más propensión a irse y qué hacer para lograr fidelizar a aquellos que era clave que se quedaran. Para ello, diseñamos un sistema de voz del empleado, incorporamos diferentes fuentes de voz internas y definimos un modelo de predicción continuo que nos permitió descifrar las cuatro claves para evitar la rotación y disminuimos la tasa.

Caso 2: Digitalización de los equipos

En otro caso, trabajamos con un grupo asegurador con más de 10.000 empleados que, durante la pandemia, necesitó trabajar la digitalización de sus empleados. El objetivo era buscar e identificar distintos arquetipos de empleados y saber qué era clave trabajar con cada uno de ellos para su adaptación y eficiencia en su día a día. 

A partir de ahí, llevamos a cabo un diagnóstico inicial de experiencia de empleado, incorporamos distintas fuentes de voz internas y realizamos un análisis de arquetipos y predicción por cada tipología que nos permitió entender las claves para trabajar con cada arquetipo y aumentar la satisfacción con las herramientas y la adaptación al proceso de digitalización.

Caso 3: Business intelligence

Por último, trabajamos con una energética que había hecho una segmentación con business intelligence para encontrar perfiles con propensión a la baja. Su propósito era reducir el churn rate, pero pese a hacer un gasto ingente, no lo conseguían. Como no daban con la tecla, creyeron que los clientes se les iban por precio e, incluso, estaban dispuestos a bajarlos, pero en el momento en el que preguntaron a los clientes de forma cualitativa y cuantitativa, vieron que el último de los elementos que impactaba en su baja era el precio. 

Lo que les segmentaba de verdad era el cuidado que recibían por parte de la empresa y si habían interactuado con ellos alguna vez o no. Pasaron de querer bajar los precios a querer retomar el contacto con los clientes. 

En definitiva, las posibilidades que nos ofrece la digitalización son infinitas. La clave está en saber hacer uso de ella, así como de los modelos predictivos, contar con acompañamiento especializado y adecuado, y atreverse a ello, entendiendo las ventajas que tiene para nuestro negocio.

Otros conceptos importantes: Ciencia de datos VS machine learning

Por último, para acabar de entender qué es un modelo predictivo y a qué campo pertenece, es necesario comprender otra serie de conceptos.

Al tratarse de un campo tan “experto” existe cierto desconocimiento generalizado acerca de los diferentes conceptos que engloban todo esto y las diferencias entre sí.

En este sentido, podríamos diferenciar dos grandes bloques (aunque con puntos en común entre sí), que serían el data science y el machine learning: 

• El machine learning se considera una rama de la inteligencia artificial que construye modelos matemáticos capaces de aprender de los datos (el aprendizaje empieza alimentando el modelo con datos y el propio modelo acaba identificando ciertos patrones que pueden ser utilizados para realizar predicciones). 

👉 Si quieres ampliar la información sobre qué es el machine learning, no te pierdas nuestro artículo. 

• La ciencia de datos es un campo interdisciplinar que une la inteligencia artificial, el conocimiento de un particular dominio, y la estadística (los científicos de datos usan diferentes métodos científicos, procesos y algoritmos para obtener conocimiento e “insights” de los datos).

A diferencia del aprendizaje automático, el objetivo de un estudio de ciencia de datos no tiene por qué ser la formación de modelos. Los estudios de ciencia de datos suelen tener como objetivo extraer conocimientos y perspectivas para apoyar el proceso humano de toma de decisiones sin crear un sistema de IA. Por lo tanto, aunque existe una intersección entre la ciencia de los datos y los otros campos adyacentes, la ciencia de los datos se diferencia de ellos, ya que no tiene que ofrecer un sistema inteligente o un modelo entrenado.