Modelos Predictivos: Análisis Predictivo para Optimizar Estrategias Comerciales en las Empresas

Summary

En este webinar, se discute cómo los modelos predictivos pueden apoyar estrategias comerciales exitosas. La empresa Predic, especializada en soluciones de datos y Big Data, presenta su experiencia en más de 15 industrias. Se explican casos de uso en diferentes sectores, destacando el análisis descriptivo y la transición hacia el análisis predictivo. Se resalta el uso de datos alternativos y la importancia de modelos precisos para tomar decisiones certeras, con ejemplos de proyectos en Colombia, Chile y México que aplican Machine Learning para optimizar la gestión de tiendas, la selección de productos y la identificación de mercados con alto potencial.

Takeaways

• 😀 La empresa Predic se dedica a desarrollar soluciones para problemas complejos utilizando datos alternativos, Big Data y técnicas de ciencia de datos e inteligencia artificial.
• 📈 Predic tiene más de 14 años de experiencia en más de 20 países, atacando problemas complejos en más de 15 industrias diferentes.
• 🔢 El análisis de datos es fundamental para tomar decisiones certeras en cualquier área de negocio, y las organizaciones suelen estar en diferentes etapas de madurez analítica.
• 📊 El análisis descriptivo permite generar conocimiento histórico sobre lo que ha pasado en el negocio, mientras que el análisis predictivo busca predecir futuros resultados.
• 🛍️ Los modelos predictivos son comunes en sectores como el financiero, y pueden mejorarse con el uso de información interna y externa, incluyendo datos alternativos.
• 🌐 Los datos alternativos, generados por la economía digital y plataformas digitales, ofrecen una nueva fuente de información desestructurada que puede ser incorporada a modelos de análisis.
• 🏪 Un caso de estudio involucró a una distribuidora colombiana que buscaba optimizar la disponibilidad de productos y la gestión del personal en tiendas.
• 📊 Se utilizaron datos de movilidad, censos, características de las tiendas y ventas para generar un modelo de Machine Learning que predice el personal óptimo por tienda.
• 📈 Otro proyecto en Chile identificó la combinación óptima de productos para puntos de venta locales, utilizando datos de movilidad y características socioeconómicas.
• 📉 En México, se creó un modelo para una empresa de venta por catálogo que detectaba zonas con poca cobertura de asociados pero alto potencial de venta.
• 💡 Finalmente, se generó un modelo para una empresa que exploraba un nuevo canal de ventas, mediendo el potencial de mercado en clínicas de belleza y Spa según características sociodemográficas.

Q & A

¿Qué es lo que se discute en el webinar mencionado en el guion?

El webinar trata sobre los modelos predictivos y cómo pueden ayudar a generar o sustentar estrategias comerciales exitosas.

¿Qué es Predignata y qué hace?

Predignata es una empresa dedicada a desarrollar soluciones a problemas complejos utilizando datos alternativos, Big Data y técnicas de ciencia de datos e inteligencia artificial.

¿Cuántos años de experiencia tiene Predignata en el desarrollo de soluciones de esta naturaleza?

Predignata tiene más de 14 años de experiencia en el desarrollo de soluciones de esta naturaleza.

¿En cuántos países ha trabajado Predignata?

Predignata ha trabajado para empresas y gobiernos en más de 20 países alrededor del mundo.

¿Cómo ayuda Predignata a las organizaciones a tomar mejores decisiones?

Predignata ayuda a las organizaciones a través del análisis descriptivo y la transición hacia el análisis predictivo, utilizando modelos de análisis predictivo para tomar decisiones más certeras.

¿Qué es el análisis descriptivo y cómo se utiliza en el contexto del negocio?

El análisis descriptivo es el proceso de analizar la información histórica para entender lo que pasó, utilizando dashboards y gráficos para visualizar problemas específicos y generar conocimiento.

¿Qué es el análisis predictivo y cómo difiere del análisis descriptivo?

El análisis predictivo es el empleo de información y conocimiento generado a partir del análisis descriptivo para modelar fenómenos y predecir resultados de negocio futuros, mientras que el análisis descriptivo se enfoca en entender lo que pasó.

¿Qué tipo de información se utiliza en el análisis predictivo según el guion?

Se utilizan datos internos de la organización, datos oficiales y datos alternativos, que incluyen información generada por la economía digital y plataformas digitales.

¿Cómo ayuda Predignata a las empresas a mejorar la gestión de personal en supermercados según el caso mencionado?

Predignata utiliza datos de movilidad, censos, características de las tiendas y datos de ventas para generar un modelo de Machine Learning que determine el número óptimo de personal para cada supermercado.

¿Qué desafío abordó Predignata para una empresa chilena en el ámbito de ventas en tiendas de barrio?

El desafío fue identificar qué combinación de productos tendría el mejor rendimiento en tiendas de barrio, considerando características del entorno, nivel socioeconómico y datos de ventas.

¿Cómo ayudó Predignata a una empresa de venta por catálogo a detectar zonas con poca cobertura de asociados y alto potencial de venta?

Predignata utilizó datos de movilidad, censos, información de la oferta inmobiliaria y datos de ventas para generar un modelo de Machine Learning que detectara áreas con alto potencial de venta y baja cobertura de asociados.