¿Qué es la analítica avanzada y por qué es tan importante para las empresas?
Definimos la analítica avanzada como un conjunto de técnicas que se sirven de la estadística y los modelos matemáticos para descubrir patrones, obtener más conocimiento sobre aspectos del negocio y tomar mejores decisiones. En el proceso, se analizan grandes volúmenes de información y se procesan de tal manera que es posible extraer conclusiones prácticas y de valor.
Para las empresas, la analítica avanzada es una oportunidad. Proporciona a los responsables de cada departamento una visión global, amplia, precisa y profunda de sus operaciones, clientes, mercados y competidores. Como consecuencia, se toman decisiones más efectivas que corrigen y anticipan fallos, mejoran los procesos y lograr mayor rentabilidad.
Hay tres áreas que, en la actualidad, son clave en el campo de la analítica avanzada. Son las siguientes:
- Análisis predictivo
- Aprendizaje automático
- Modelos de lenguaje conversacional
Conozcamos un poco más a fondo cuáles son las implicaciones de cada una de estas áreas más específicas relacionadas con la analítica avanzada.
Tres campos para dominar la analítica avanzada
Veamos los pormenores de cada una de las áreas mencionadas en el apartado anterior y qué impacto pueden tener en tu negocio.
Análisis predictivo
El análisis predictivo influye positivamente en la competitividad. Esta es una técnica que puede optimizar al máximo la actividad de una organización. Por ejemplo, permite tomar decisiones rápidas, pero bien informadas, gestionar mejor los riesgos e incertidumbres y detectar de antemano posibles obstáculos en el desempeño de la operativa empresarial.
Adicionalmente, se trata de una metodología que favorece la retención y fidelización de clientes. ¿Cómo lo consigue? Principalmente, de tres maneras distintas:
- Identificación de patrones. Analizando datos de forma predictiva, es posible anticiparse a las necesidades del cliente revelando sus patrones de comportamiento. De esta manera, es más fácil poner en marcha campañas de marketing ajustadas a sus preferencias que aumenten su satisfacción y compromiso con la marca, por ejemplo.
- Conocimiento profundo del cliente. La analítica avanzada en su forma predictiva también revela más datos sobre cada uno de los clientes de la marca. Como consecuencia, es más fácil proporcionar una atención al cliente más personalizada.
- Descubrimiento del descontento. Un cliente puede no estar del todo satisfecho y todavía no haber considerado cambiar de proveedor o compañía. Con el análisis predictivo se logra detectar señales de que algo no marcha bien, como un descenso en los pedidos o un aumento en las quejas interpuestas al servicio de atención al cliente.
Cuando el análisis predictivo se trabaja en la nube, estos y otros beneficios se logran sin que sea necesario invertir y mantener una gran infraestructura, además de obtener acceso a los datos desde cualquier parte del mundo.
Aprendizaje automático
Otro campo destacable es el aprendizaje automático. ¿Por qué es tan necesaria esta técnica en el mundo de la analítica avanzada? Gracias a la inteligencia artificial, se logra automatizar y optimizar procesos, además de establecer modelos predictivos que son imposibles de obtener con el procesamiento humano. Y lo más importante, logramos una mejora continua de los procesos.
Para lograr un sistema de aprendizaje automático realmente efectivo, es imprescindible trabajar para la obtención de datos de calidad, la comprensión de los modelos y su implementación eficiente en una empresa. De igual modo, se trata de una técnica que requiere recursos de cálculo significativos, por lo que la mayoría de las empresas se valen de la infraestructura en la nube, que habilita potencia y escalabilidad según sus necesidades.
Entre las principales aplicaciones del aprendizaje automático destacan: el reconocimiento de imágenes y vídeos, la automatización de procesos (desde logística hasta producción, pasando por controles de calidad) o los vehículos autónomos. En conjunto, el aprendizaje automático impulsa la innovación y la eficiencia en las organizaciones, permitiendo además una mayor personalización y anticipación a las necesidades del mercado.
Modelos de lenguaje conversaciona
Abordamos ahora otra tecnología revolucionaria. La irrupción de los modelos de lenguaje conversacional está mejorando las comunicaciones y está reduciendo la carga de trabajo en algunos departamentos clave.
Esta tecnología, materializada habitualmente en forma de chatbot, se aplica con éxito en áreas como la atención al cliente y el servicio posventa, permitiendo una interacción más fluida y natural. De igual manera, los modelos de lenguaje conversacional tienen la capacidad de personalizar la experiencia del cliente, brindando respuestas precisas y relevantes a sus consultas y necesidades.
Finalmente, los modelos de lenguaje natural son capaces de interpretar el contexto y mantener conversaciones coherentes. Las empresas que aplican soluciones de este tipo se adaptan mejor a sus clientes y, al mismo tiempo, agilizan los procesos correspondientes.
Hemos visto recientemente cómo modelos de lenguaje conversacionales como ChatGPT han revolucionado el panorama de esos sistemas, llegando incluso a sobrepasar las capacidades de aprendizaje previstas en un primer momento. Estamos viendo una revolución que está influyendo ya en la mejora y agilidad de cualquier área de la empresa, no solo la atención al cliente.