14 - Análisis prescriptivo
Lección 14 del curso Introducción a la Ciencia de Datos.
Tabla de contenido
Introducción
En la lección anterior vimos los diferentes aspectos del análisis predictivo y de como este toma datos históricos para predecir comportamientos de los datos a futuro.
En esta lección hablaremos del análisis prescriptivo, que se encarga de tomar la información extraída de análisis previos para apoyar el proceso de toma de decisiones al interior del negocio.
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Definición
En el análisis descriptivo y exploratorio comenzamos por entender nuestros datos y encontrar posibles patrones y su relación con el problema del negocio. Y luego vimos que podemos usar el análisis predictivo para analizar tendencias e intendar determinar comportamientos a futuro.
En el análisis prescriptivo vamos un paso más allá y lo que intentamos es enlazar este proceso de análisis con los objetivos del negocio.
Así que podemos definir el análisis prescriptivo como el uso de los datos para determinar la ruta más adecuada a seguir buscando alcanzar los objetivos del negocio.
Veamos varios ejemplos que nos permitirán entender esta definición.
Calificación de clientes potenciales (lead scoring)
Es muy usado en las estrategias de marketing digital. Un cliente potencial es alguien que podría adquirir el producto o servicio que ofrece nuestro negocio.
Y este cliente potencial se podría encontrar en diferentes fases de este proceso: puede estar simplemente realizando una búsqueda de productos o servicios en internet, o puede haber ya visitado el sitio web de la empresa, o puede haber abierto un email que le enviamos o puede incluso haber respondido a este email, o puede haber descargado un producto como un e-book o una guía del sitio web de la empresa.
Lo que podemos hacer es cuantificar todas estas interacciones con lo cual podemos establecer un ranking de clientes y de esta forma, a través del análisis prescriptivo, definir diferentes tipos de estrategias dirigidas a diferentes clientes ubicados dentro de este ranking.
Recomendación de contenido
Compañías como Amazon o Netflix, así como las redes sociales como Facebook y YouTube, usan lo que se conoce como los sistemas de recomendación para incrementar las ventas (en el caso de Amazon) o incrementar el tiempo de permanencia en la plataforma (como Netflix, Facebook y YouTube).
Para ello hacen uso del análisis predictivo en combinación precisamente con el análisis prescriptivo. El análisis predictivo lo usan para determinar los gustos del usuario y lo combinan con el análisis prescriptivo para definir el tipo de contenido o productos que se ajustan a los intereses del usuario y que no sólo mejorarán su satisfacción sino que incrementarán los ingresos del negocio.
Detección de fraudes
En este caso tenemos podemos tener sistemas automatizados que combinan el análisis predictivo con el prescriptivo para prevenir fraudes en transacciones bancarias.
Así, muchas entidades lo que hacen es analizar grandes volúmenes de transacciones bancarias para entrenar modelos capaces de predecir si una transacción determinada es o no fraudulenta.
Y luego diseñan un sistema de análisis prescriptivo que por ejemplo, al determinar que se trata de una transacción fraudulenta, genera un bloqueo de la tarjeta de crédito o envía un aviso tanto al usuario como a la entidad bancaria con información sobre lo ocurrido.
Desarrollo y mejora de productos
Cuando una empresa está desarrollando un nuevo producto, o mejorando uno ya existente, puede recolectar información de sus clientes, llevar a cabo pruebas de uso o realizar investigaciones de mercado.
Y luego puede analizar todos estos datos para definir las características de ese nuevo producto que satisfagan las necesidades y el interés de los clientes.
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Conclusión
Muy bien y con este concepto del análisis prescriptivo cerramos esta tercera sección del curso.
Hasta este punto ya hemos visto un panorama general de la Ciencia de Datos y hemos hablado precisamente de los datos y de las diferentes técnicas que podemos usar para analizarlos.
Así que lo que nos queda en la última parte del curso es discutir los elementos que debemos tener en cuenta en nuestra formación para convertirnos en Científicos de Datos.
Entonces en la próxima lección comenzaremos hablando precisamente de la ruta de aprendizaje que sugiero llevar a cabo para quien quiera convertirse en Científico de Datos.