Cómo utilizar el análisis prescriptivo

Dado que las empresas hoy en día tienen acceso a grandes cantidades de datos, las empresas están adoptando soluciones analíticas destinadas a desenterrar significados y conclusiones, ayudando a mejorar su proceso de toma de decisiones. Como un practicante de analítica prescriptiva, trataría de optimizar su; esfuerzos de planificación de ventas, analizar los datos históricos de una empresa y pronosticar lo que puede suceder o no en el futuro. Eso promueve la organización impulsada por los datos. Y como resultado, las empresas pueden optimizar sus costos operativos, cadena de suministro, ingresos y servicio al cliente para experimentar enormes ROI (retorno de la inversión).

Explorar las opciones analíticas es una tarea abrumadora. Teniendo esto en cuenta, se dividen en tres niveles distintos. Las tres categorías se complementan entre sí, y no podemos decir que una sea más importante que la otra. Si un negocio desea tener una visión general de su industria y desea descubrir cómo una empresa puede competir de manera efectiva en el mercado, entonces necesita tener un entorno analítico sólido. Las tres categorías analíticas incluyen:

• Analítica descriptiva proporciona información sobre lo que sucedió en el pasado
• Analítica predictiva utiliza técnicas y herramientas para comprender lo que sucederá en el futuro.
• Analítica prescriptiva utiliza algoritmos para recomendar posibles resultados y explicar qué se debe hacer para promover un negocio.

Simplemente pon, analítica prescriptiva proporciona recomendaciones que puede utilizar para ayudar a que sus objetivos comerciales se conviertan en realidad. Para lograr esto, debe reconocer la forma correcta de hacer: preguntas adecuadas, definir sus objetivos y optimizarlos para el éxito. Algunos de estos ejemplos de modelos prescriptivos incluyen:

• Comprender el efecto del precio en la cantidad.
• Formas de maximizar los ingresos.
• Maneras de maximizar las ganancias.
• Aprovechar al máximo la publicidad de determinados productos o servicios.

Casi todas las empresas de hoy tienen un sitio web, o al menos algún tipo de foro o actividad digital. Por lo tanto, se ha vuelto más fácil recopilar y analizar datos con la intención de obtener más conocimientos y patrones de compra que tienten a los clientes. Dado que los emprendedores están muy ocupados en sus propias operaciones comerciales diarias, no pueden utilizar estas tecnologías de datos. En este caso, se puede contratar un equipo de análisis de datos como subcontratar proveedor de servicios de datos. Este equipo puede gestionar y manejar todos los datos relacionados con las tareas técnicas.

Algunas empresas tienen una mayor necesidad de análisis prescriptivo que otras. La analítica prescriptiva puede ser beneficiosa tanto para las empresas como para sus empleados. Con la formación adecuada en análisis prescriptivo, las empresas pueden mejorar sus resultados en tiempo real.

Si bien algunos departamentos de marketing se consideran más analíticos que otras corrientes comerciales, analítica prescriptiva está ganando popularidad lentamente en otros negocios. Algunas empresas que se están beneficiando gradualmente de la analítica prescriptiva incluyen; operaciones, R&D, RRHH, ventas y otros. El análisis prescriptivo también incluye la optimización de la cadena de suministro, ya que las empresas necesitan saber con quién asociarse y elegir socios adecuados que tengan un mayor potencia de precisión. El análisis prescriptivo simplifica y acelera todo el proceso. También ayuda a identificar los mejores planes estratégicos que una empresa debe seguir.

La mayoría de los emprendedores quieren soluciones comerciales rápidas y listas para usar cuando sea necesario. En caso de emergencias, necesitan soluciones rápidas y conocimientos basados ​​en los datos disponibles. Analítica prescriptiva puede ayudar a operar mejor una empresa sin invertir demasiado tiempo y habilidades. Los ejecutivos de negocios, por ejemplo, que buscan una solución inmediata a sus problemas, encontrarán la analítica prescriptiva bastante atractiva y útil.

La analítica prescriptiva le permite prescribir una variedad de posibles acciones que se requieren para lograr un objetivo o encontrar una solución. La analítica prescriptiva se trata de dar consejos. Al usar análisis prescriptivo, le permite calcular los efectos que una decisión futura puede inducir. Es útil para advertir posibles resultados antes de tomar una decisión final. En el mejor de los casos, esta rama de la analítica prevé no solo lo que puede suceder, sino también las razones para ello. Además, aplica sugerencias sobre cómo una empresa debe dar su siguiente paso.

La analítica prescriptiva va más allá de la analítica predictiva y descriptiva al sugerir posibles planes de acción para situaciones futuras. Se utilizan varias herramientas y técnicas para lograr este propósito, que incluyen: algoritmos, reglas comerciales, aprendizaje automatizado y procedimientos de modelado. Puede utilizar dichas técnicas con la entrada de diversos conjuntos de datos, incluidos big data, feeds de datos en tiempo real, datos transaccionales e históricos.

Al principio, la analítica prescriptiva puede parecer bastante compleja tanto de usar como de administrar. Muchas empresas aún no los utilizan en sus cursos comerciales diarios. Pero si se implementa correctamente, puede dejar un gran impacto en su proceso de toma de decisiones y, en última instancia, en su el crecimiento y el progreso general de la empresa. Muchas empresas a gran escala están aplicando con éxito análisis prescriptivos para optimizar su: programación, producción e inventario en términos de cadena de suministro. El análisis prescriptivo les permite entregar el tipo correcto de producto en el momento perfecto, mejorando a su vez la experiencia del consumidor.

Analítica prescriptiva es una combinación de planes de acción generados por máquinas y procesos de toma de decisiones humanas. Se basa en el equilibrio entre el sentido común y los cálculos algorítmicos. Si bien lograr el equilibrio correcto puede ser complicado, considere estos consejos para lograr el éxito:

• Las plataformas de análisis prescriptivo no son todas iguales. Algunos pueden ser adecuados para ciertos tipos de negocios, mientras que otros pueden ser mejores para otros. Por lo tanto, al elegir un software de análisis prescriptivo, es necesario investigar para asegurarse de que cumpla con sus requisitos comerciales particulares.

• Independientemente del software que elija, asegúrese de que todos los miembros de su organización comprendan el funcionamiento del sistema y cómo los beneficiará. A veces, los datos generados por el software pueden no coincidir con la perspectiva de los humanos. Al recomendar el software a sus empleados, el razonamiento detrás de él debe ser claro.

• Las funciones de todas las empresas se basan en un conjunto de reglas. Por otro lado, los sistemas de aprendizaje generados por máquinas son bastante diferentes. Se desarrollan con el tiempo y requieren grandes cantidades de datos. También se requieren datos nuevos para tener una idea de un estado actual. Si va a utilizar el análisis predictivo para su negocio durante mucho tiempo, entonces necesita monitorearlo constantemente. Asegúrese de que los resultados recibidos no solo sean productivos, sino también morales y éticos, en paralelo con la credibilidad que desea para su negocio.

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