Análisis prescriptivo: Definición, métodos y ejemplos
El análisis prescriptivo es uno de los tipos más importantes y principales de análisis de negocios en el mundo del marketing. Ha demostrado sus beneficios muchas veces al ser utilizado en muchas áreas, desde marketing hasta finanzas. Logró este éxito al ir más allá del análisis predictivo y descriptivo con sus ideas accionables.
El análisis prescriptivo trabaja con muchos tipos de modelos de análisis de datos. Utiliza la modelización estadística de IA para mostrar cómo funcionan los procesos empresariales. Logra esto con conjuntos de datos dados y produce resultados deseados de alto nivel. Ahora, para más detalles, puedes revisar los siguientes encabezados, que explicarán exactamente qué es el análisis prescriptivo y cuáles son sus beneficios y métodos.
¿Qué es el análisis prescriptivo?
El análisis prescriptivo es un método de investigación empresarial desarrollado como un tercer paso después del análisis descriptivo y predictivo.
Cuando pones la capacidad de interpretar en la cima del análisis predictivo, obtienes el análisis prescriptivo. O, es el análisis prescriptivo el que te guía en la evaluación de los resultados del análisis inicial. Es por eso que a menudo es referido por los científicos de datos como el "final" tipo de análisis. Pero como verás, el análisis prescriptivo significa mucho más que todas estas definiciones.
Ventajas del análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo contribuye en muchas áreas y en muchas situaciones. Es un método innovador ya que a menudo ofrece una perspectiva diferente más allá de otros tipos de análisis. Por ejemplo, solo puedes usar análisis narrativo en escenarios específicos, pero el análisis prescriptivo no es así.
Ya sea que lo use en marketing, satisfacción del cliente o financiamiento, aún podrá beneficiarse de él. Para explicar aún más las contribuciones del análisis prescriptivo, puede observar las siguientes ventajas clave:
Beneficios del análisis prescriptivo
- Mejor planificación: El análisis prescriptivo agrega una nueva dimensión a la planificación estratégica al ver más allá de lo que es y lo que podría ser. Es una herramienta invaluable para comprender a las personas de una manera humana. Debido a que evalúa los elementos comerciales de la misma manera que las personas evalúan los eventos diarios y producen escenarios. Como resultado, los escenarios guían la planificación de las organizaciones.
- Mejora de la toma de decisiones: Otra ventaja crítica es que no tiene una perspectiva estrecha, a diferencia de otros tipos de análisis. No debe olvidarse que una estructura dinámica, como un negocio, se compone de muchos factores, no de un solo factor. El análisis prescriptivo es útil para las empresas en la comprensión de estos multifactor y la toma de decisiones en consecuencia.
- Ajuste de las estrategias de precios: Regular los precios en el momento adecuado y con el movimiento correcto es de vital importancia para las empresas. Por esta razón, incluso cuando no hay problemas, se deben hacer predicciones y decidir qué acciones tomar en posibles escenarios con anticipación. Aquí, el análisis prescriptivo es una herramienta esencial para proporcionarle consejos de precios tanto con anticipación como en tiempo real.
- Reducir riesgos: Es impredecible cuándo una empresa encontrará riesgos. Por lo tanto, hacer análisis prescriptivos lo ayuda haciendo predicciones y soluciones sobre el futuro.
- Aumento de la eficiencia: Tal vez uno de los aspectos más llamativos del análisis prescriptivo sea acelerar el proceso de análisis. Los análisis que solían realizarse a través de procesos manuales ahora están acelerando el flujo de trabajo con la ayuda de la IA. Cuando el flujo de trabajo se acelera, el negocio naturalmente tiene más tiempo para otros problemas o innovaciones.
Métodos de análisis prescriptivo
De hecho, los métodos de análisis prescriptivo son bastante amplios, y la mayoría de ellos están estrechamente relacionados con la inteligencia artificial. Así que no te sorprendas al ver análisis basados en IA entre los métodos. En lugar de todas las herramientas de análisis prescriptivo, se explicarán algunas de las más utilizadas.
Métodos de análisis prescriptivo
1. Modelos de programación
Puedes utilizar el método de programación para producir soluciones matemáticas a problemas empresariales complejos. Puedes lograr esto mediante el uso de uno de los tipos de programación, como la programación no lineal o lineal.
Ejemplo: Quieres expandir tu línea de producción en una fábrica. Puedes lograr esto con un modelo de programación que tenga en cuenta la compra de nuevas máquinas de producción, mano de obra y requisitos de materia prima.
2. Simulación
La simulación se crea en el análisis prescriptivo para imitar escenarios del mundo real. Es un área adecuada para probar las decisiones que tomará una empresa y las estrategias que creará. Puede ofrecer una solución efectiva, especialmente cuando se utiliza en un problema multifactorial.
Ejemplo: Vas a abrir una tienda y necesitas una idea sobre la disposición de los productos en la tienda. Sabes que hay una lógica en la disposición en lugar de colocarlos al azar, pero no sabes exactamente cómo hacerlo. Con una simulación, puedes examinar muchos factores, como la condición de la tienda en clientes abarrotados o qué estantes pasarán los clientes mientras caminan por tu tienda.
3. Algoritmos de aprendizaje automático
Es un método de análisis que te informa sobre las precauciones e iniciativas que puedes tomar en posibles escenarios utilizando el algoritmo de IA. La IA es útil porque llega a los datos de manera más rápida y completa, que a menudo no están disponibles para los humanos de forma manual.
Ejemplo: Desea evaluar sus ventas según la demografía de los clientes y brindar un servicio personalizado. Diseñar un modelo de aprendizaje automático para esto y alimentarlo con suficientes datos de su análisis de negocios es el paso básico que debe tomar. Luego, la IA le proporcionará excelentes comentarios.
Preguntas frecuentes sobre análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo es una rama que aún se está desarrollando porque surgió más tarde que el análisis descriptivo y predictivo. Por lo tanto, a menudo puede confundirse con otros tipos de análisis, o puede convertirse en un problema de qué es exactamente y por qué usarlo. Si tiene preguntas como estas en su mente, puede consultar las respuestas a las preguntas frecuentes a continuación.
El análisis predictivo y el prescriptivo son etapas diferentes en el examen de los datos. El análisis predictivo de datos realiza una predicción estadística sobre el futuro añadiendo muy poca interpretación a un fenómeno. Sin embargo, el análisis prescriptivo de datos es una cuestión de interpretación más allá de la estadística.
Es un método de sugerencia para alcanzar los objetivos deseados. En otras palabras, el análisis predictivo te dice lo que va a pasar, pero no te lleva a la acción; es el análisis prescriptivo el que lo hace.
Como todo análisis, el análisis prescriptivo tiene sus defectos. Por ejemplo, la insuficiencia e incoherencia de los datos puede ser un aspecto negativo, y el gasto que supone su mantenimiento puede ser otro aspecto negativo.
Para responder brevemente, la IA utiliza ambos tipos de análisis. Para dar una respuesta larga a esta pregunta, por ejemplo, el análisis predictivo se utiliza de la siguiente manera: La IA analiza datos históricos, extrae patrones y realiza una predicción sobre el futuro utilizando estos patrones. En el análisis prescriptivo, la IA crea escenarios basados en patrones utilizando un algoritmo diferente. Por lo tanto, utiliza el análisis predictivo como primer paso y luego utiliza el análisis prescriptivo para interpretarlo.
Esta pregunta es muy general, y para responderla en general, se puede utilizar en muchos ámbitos, desde la sanidad hasta los negocios, la inteligencia artificial y la economía. Se utiliza porque ayuda a las personas a hacer buenas elecciones en el proceso de toma de decisiones. En otras palabras, es un método estratégico para alcanzar sus objetivos o superar un problema.
El análisis prescriptivo es un método de representación de soluciones. Permite evaluar predicciones futuras y respuestas adecuadas a posibles problemas. En esto, la IA se utiliza sobre todo porque la IA tiene la capacidad de analizar más que las predicciones y los patrones que los humanos son capaces de hacer.
Palabras finales
Hoy, en casi todos los negocios, los datos de análisis y los mecanismos de toma de decisiones están en contacto cercano. La razón de esta inevitabilidad se debe a los beneficios que brindan los análisis. Se ha indicado que los principales tipos de análisis utilizados son descriptivos y predictivos. Más allá de estos, el análisis prescriptivo recién emergido se ha convertido en el favorito de las empresas, ya que ofrece métodos de solución de mayor escala y orientados a la solución.
Se ha explicado que en esta era de competitividad, las empresas necesitan análisis prescriptivos para mantenerse al día con situaciones en constante cambio. Por lo tanto, tomar este tipo de análisis como guía allanará el camino hacia el éxito para usted y su negocio.
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