El término análisis predictivo se refiere al uso de datos, algoritmos estadísticos, inteligencia artificial y aprendizaje automático para proporcionar la mejor evaluación de resultados, tendencias, comportamientos y eventos futuros basados ​​en datos históricos de clientes. Las marcas a menudo usan análisis predictivos para comprender mejor las tendencias del mercado, los comportamientos de compra de los clientes y más.

Brian David Crane, fundador y CMO de Spread Great Ideas, un fondo de marketing digital, dijo a CMSWire que el análisis predictivo, como modelo computacional, utiliza IA para analizar el desempeño pasado y los modelos existentes para pronosticar posibilidades futuras y recuperar información procesable que se puede implementar. en un negocio “Puede descubrir patrones ocultos y el comportamiento de los usuarios que las empresas pueden implementar para mejorar la productividad y la rentabilidad”.

Este artículo analizará los pros y los contras del análisis predictivo y cómo la práctica está cambiando para mantenerse al día con la tecnología en evolución.

Análisis predictivo: la clave para obtener información útil para las marcas

Para 2026, Gartner predice que el 65 % de las organizaciones de ventas B2B pasarán de una toma de decisiones intuitiva a una basada en datos utilizando tecnología que une el flujo de trabajo, los datos y el análisis. El análisis predictivo hace posible que las marcas obtengan información útil a partir de los datos recopilados de todos sus canales.

“En los últimos años, los desarrollos tecnológicos han ampliado aún más el alcance y el alcance del análisis predictivo”, dijo Crane. “Hoy en día, los datos basados ​​en la ubicación y el análisis predictivo geoespacial se utilizan para diseñar ofertas para los clientes en función de dónde se encuentran y su comportamiento de compra”. Crane predice que el aprendizaje adaptativo es la próxima frontera, donde los datos continuos se alimentan a través de modelos computacionales de IA para comprender el comportamiento humano y modelar soluciones proactivas que atraigan a los consumidores sobre la marcha.

Ryan Fannon es el director de gestión de productos de UPS Capital, una división de servicios financieros de UPS. Fannon le dijo a CMSWire que entre los 260 millones de casos de piratería informática que ocurren cada año, el aumento de los casos de fraude en las entregas, la diversidad de productos que se venden en línea y el clima extremo, las prácticas de resolución de disputas en los envíos se han vuelto cada vez más complejas. Como resultado, la industria de la logística recurrió al análisis predictivo para descubrir datos relacionados con la dirección para determinar con mayor precisión las áreas de entrega de alto riesgo, riesgo promedio y bajo riesgo.

El análisis predictivo puede ayudar al negocio de Fannon a determinar los elementos de riesgo que tienen más probabilidades de ocurrir, permitiéndole minimizar el riesgo de su cliente. “Estos datos brindan a los comerciantes información sobre el nivel de riesgo de entregas específicas y si se justifican medidas de seguridad personalizadas (es decir, seguro elegido por el comerciante o el cliente, opciones de entrega alternativas o solicitud de firma)”, explicó. Fannon. “Tales medidas pueden proteger los resultados de una empresa y la entrega de un cliente, ofreciendo tranquilidad a ambas partes”.

Fannon sugirió que, si bien los minoristas de lujo y tecnología actualmente utilizan análisis predictivos, a medida que los servicios de datos se vuelven más accesibles, podemos esperar que las empresas minoristas, grandes y pequeñas, utilicen análisis de gestión de riesgos.

Según Bob Czechowicz, director sénior de innovación de GS1 US, un proveedor de códigos de barras auténticos, los minoristas ya utilizan análisis predictivos. “Mirando el segmento minorista, hay oportunidades para que los minoristas aprovechen, para influir en la demanda. El uso de análisis predictivos para guiar e influir en las decisiones de compra de los consumidores conduce a nuevas formas de aumentar los ingresos para los propietarios de marcas y otras partes interesadas”, dijo Czechowicz.

“En lugar de confiar en el análisis de ventas, el análisis predictivo ofrece la oportunidad de identificar patrones que conducen a estrategias de interacción con el cliente altamente personalizadas”. Czechowicz le dijo a CMSWire que en esta nueva era basada en datos, ya no se trata solo de que la cadena de suministro operativa lleve el producto al consumidor, sino que se debe considerar todo el ecosistema minorista para brindar una experiencia de consumidor específica.

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¿Por qué se está quedando atrás el análisis predictivo?

Cuando estuvo disponible por primera vez, el análisis predictivo fue aclamado como una panacea que ayudaría a las marcas a aprovechar sus propios datos y los de terceros. Muchos líderes han llegado a la conclusión de que el análisis predictivo se ha sobrevalorado en una industria que debería haberlo sabido mejor. Si bien las marcas más grandes pueden haber podido tener los volúmenes masivos de datos patentados necesarios para obtener información procesable, las empresas más pequeñas tuvieron que recurrir al uso de datos de terceros de menor calidad para llenar los vacíos. Como han aprendido los primeros innovadores de los modelos populares de IA generativa, para obtener resultados de calidad, debe tener datos de calidad.