¿Qué es el análisis El análisis predictivo es una forma de análisis que examina datos o contenido para pronosticar lo que
probablemente ocurrirá en el futuro. Utiliza datos históricos, inteligencia artificial y aprendizaje
automático para predecir resultados futuros.
La base de las soluciones de análisis predictivo son herramientas lista ejecutiva de nivel c estadísticas como el análisis de
regresión, el modelado de datos, la previsión y la estadística multivariante, todas ellas combinadas en
un análisis complejo. El software de una amplia gama de sectores ofrece ahora algún tipo de funciones
de análisis predictivo, incluyendo aplicaciones CRM , sistemas de seguimiento de candidatos y aplicaciones de contabilidad .
¿Cuáles son los principales beneficios de utilizar análisis predictivo?
El análisis predictivo identifica patrones en los datos para ayudar a los líderes empresariales a tomar
decisiones más informadas. Por ejemplo, un análisis predictivo de las actividades de segmentación de
clientes puede ayudar a su empresa a cuenta con excelentes capacidades de crm que permiten analizar determinar qué clientes potenciales cualificados tienen más probabilidades de convertirse en clientes de pago.
Los beneficios clave incluyen:
Operaciones optimizadas , como una mejor gestión de la cadena de suministro debido a pronósticos industriales más precisos.
Aumento de los ingresos , gracias a la identificación de nuevas oportunidades y una mejor comprensión de las necesidades de los clientes.
Ventajas competitivas , debido a pronósticos más precisos del sector
¿Cuáles son algunos ejemplos reales de análisis predictivo en acción?
El análisis predictivo permite encontrar soluciones a diferentes desafíos empresariales.
A continuación, se presentan algunos ejemplos reales de cómo algunas empresas convirtieron el
análisis predictivo en una herramienta para la caja de vida triste resolución de problemas:
Reducir la pérdida de clientes mediante ofertas personalizadas ¿Qué es el análisis
Coyote, proveedor de servicios de información vial en tiempo real, buscaba fortalecer su cartera de clientes mediante un programa de fidelización eficaz. La empresa buscaba segmentar a sus clientes, calificar los datos entrantes y cuantificar el uso de dispositivos.