¿Estás pensando en predictivo?

Octubre de 2018 Afi Escuela de Finanzas propone un Máster para aprender a analizar el «Big Data» y así convertirte en un(a) «data sciencist», profesión que permite a las empresas predecir el comportamiento de sus clientes a partir de los datos, para optimizar el negocio.

Nos encontramos inmersos en lo que muchos definen como un entorno VUCA, es decir, entornos con elevados niveles de incertidumbre, volatilidad, complejidad y ambigüedad. La palabra es un acrónimo inglés formado por los términos Volatility, Uncertatinty, Complexity y Ambiguity. Nuevos agentes y nuevos avances tecnológicos llegan constantemente para desafiar el statu quo vigente en el mercado, lo que conlleva que las estrategias de negocio deban ser mucho más ágiles e innovadoras. Pero la cuestión es, ¿qué es innovar?

Según la Real Academia Española, innovar es mudar o alterar algo mediante la introducción novedades. Pero a la empresa no le sirve de nada introducir novedades que no reporten un valor. Es preciso entender que cuando se pide a los profesionales y a las compañías innovar lo que se está pidiendo es, precisamente, predecir las necesidades y demandas del mercado para estar preparado para ofrecer una solución. Innovar es por tanto, predecir.

¿Cómo predecir en un entorno VUCA?

A través de la analítica de datos. Cientos de informes publicados en internet señalan al data science como la disciplina y, por ende, la profesión más sexy del siglo XXI. Y es que la analítica de grandes volúmenes de datos puede dar respuesta a preguntas de negocio esenciales reduciendo las probabilidades de error. Se trata de innovar con garantías.

Gracias al análisis de grandes volúmenes de datos se puede predecir la respuesta a preguntas como:

• ¿Cómo debo hacer la segmentación de mi cartera de clientes?
• ¿Cuál es la mejor oferta que puedo hacer?
• ¿Cuál es el precio óptimo de mi producto?
• ¿Cuál es la competencia de mi empresa?
• ¿Cuál va a ser la demanda de mi producto mañana?
• ¿Qué riesgo corro de que mi cliente haga un impago?

Esto permite detectar futuros riesgos y ser conscientes de nuevas oportunidades.

Casos reales de estrategias predictivas

Los negocios basados en datos -data driven business- permiten basar las estrategias de producto en la predicción y personalización de la experiencia del usuario. Amazon es uno de estos ejemplos, que en su caso tiene por objetivo programar las entregas, sobre todo en el sector agroalimentario, antes de que el usuario pida el producto. En base a una analítica de comportamiento basada en los datos de compra y navegación de cada usuario, establecerá cuándo vas a necesitar zumo, detergente, café...

Netflix es otro de los casos más sonados. El problema real que quería resolver la empresa era predecir si a una persona le iba a gustar o no una serie. En esta ocasión, la compañía lanzó un reto a la comunidad data science con un premio de un millón de euros para aquellos que consiguieran generar un algoritmo que predijera cuántas estrellas va a asignar un cliente a una serie.

Otro objetivo de las estrategias predictivas es detectar cuándo el producto no está satisfaciendo al cliente, lo que permite proporcionarle una solución antes de que se dé de baja del servicio, para optimizar los modelos upsell y cross-sell y las campañas de marketing.

¿A quién afecta?

A todas las industrias y sectores. El data science no ha sido nombrada la profesión más codiciada y sexy, según los informes de empleo, por nada. Las empresas invierten esfuerzos y recursos en encontrar a estos profesionales que no solo entienden de sistemas de ficheros distribuidos, entornos virtuales, Cloudera, Hadoop, Spark, etc. sino que también están orientados al negocio y a la generación de estrategias basadas en pensamiento predictivo.

Las técnicas y tecnologías necesarias para implementar estas estrategias y responder a las demandas que han de ponerse las empresas para poder sobrevivir y crecer en un entorno complejo y atender a un consumidor cada vez más exigente, se imparten en los másteres Afi Escuela de Finanzas. El Máster en Data Science y Big Data proporciona:

• Una inmersión de elevado nivel técnico en Big Data, disciplina que proporciona las herramientas tecnológicas a los data scientists para abordar eficientemente problemas en las bases de datos actuales, tan ricas en información y variedad.
• Ahondar en las técnicas de analítica modernas desde la perspectiva de aplicación aterrizada a negocio.

Además, para dar los primeros pasos en el mundo del data, Afi Escuela de Finanzas organiza este mes de octubre el curso online gratuito Introducción a Data Science en R para aprender a utilizar ese lenguaje, identificar sus características y manejar eficientemente los datos.