Business intelligenceModelos predictivos: de la videncia al Business Intelligence

abril 29, 2014
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Adivinar, vaticinar, pronosticar, augurar, presentir, revelar… Las ansias del ser humano por predecir eventos futuros es un mantra que se repite a lo largo de la historia. Videntes y chamanes han estado desde tiempos inmemoriales en nuestra sociedad como oráculos a los que recurrir para arrojar luz sobre la incertidumbre. Pero, dados los tiempos que corren, ¿y si utilizamos las técnicas de inteligencia de negocio para anticiparnos a los acontecimientos, y empleamos ese conocimiento en beneficio de nuestra marca?

El Business Intelligence ya se está implementando en las principales empresas mundiales para incrementar ingresos, reducir costes y generar una oferta de productos a la medida de sus clientes. Tal es así, que una encuesta que la consultora Accenture realizó el pasado año, reveló que el 69% de las empresas utilizaba ya modelos predictivos, a fin de pronosticar actitudes, hábitos y preferencias de sus clientes. Además, la revolución del Big Data está favoreciendo que las empresas utilicen esos datos para aplicarlos a problemáticas actuales, como prevenir accidentes de tráfico, delitos o hábitos de salud. Por ello, desde Quantic te vamos a mostrar dos ejemplos de tecnologías predictivas aplicadas.

Ford y Google te guían mientras conduces

En 2012, y sin hacer mucho ruido, Google lanzó al mercado Google Prediction API como un primer indicio de por dónde iba a discurrir la tecnología en un futuro. Como añadido, en mayo de 2013, Ford reveló al mundo que comenzaría a trabajar exhaustivamente con Google para experimentar con técnicas predictivas en la conducción. De tal manera que un coche podría recopilar información acerca de los hábitos al volante de su conductor para optimizar la ruta y el gasto.

Para probar esta práctica se empleó un Ford Focus Híbrido que combinaba energía eléctrica o gasolina en función del posicionamiento geográfico. Por ejemplo, a medida que regreses a casa, se activaría la energía eléctrica, ya que el propio automóvil sabría que va a ser enchufado a la corriente, ahorrando así combustible. No sólo eso, sino que si tu rutina es parar en una cafetería de camino al trabajo cada mañana, el coche sería capaz de automatizar la ruta o indicar la manera más corta de llegar a ella. ¡Toda una maravilla!

Bing Travel: ¡Justo a tiempo!

¿A quién no le ha pasado que el día después de reservar un vuelo, de repente se encuentra con que el precio se desploma? Sin duda es algo que resulta realmente frustrante. Sin embargo, desde 2009, Bing Travel ha estado usando la tecnología de predicción para ayudar a determinar el momento para adquirir un billete de avión. Todo ello ha sido posible gracias a la observación de 175 millones de pasajes aéreos. Al realizar una búsqueda, una intuitiva flecha te mostrará si el vuelo es propenso a subir o a bajar de precio. A día de hoy, desde Bing, se está mejorando este sistema, con el fin de afinar más en sus predicciones.

Utilizamos una combinación de Data Mining, análisis estadísticos y aprendizaje de máquinas para diagnosticar cómo el histórico de tarifas incide en los precios actuales, y en base a eso, hacer recomendaciones para los usuarios sobre lo que esperamos que suceda en el futuro”, reconoce Hal Bond, gerente de producto de Bing. La verdadera piedra angular de este sistema es el desarrollo de programa informáticos que simulan lo que sucederá con los precios de los vuelos basado en una gran cantidad de pasajeros imaginarios que compran billetes de avión, y por supuesto, y teniendo en cuenta las limitaciones económicas del mundo actual.

Todo este entramado está fundamentado en el análisis de una combinación de 2.500 destinos de EE.UU diferentes, con el que Bing concluyó que alrededor del 75% de todas las transacciones tuvieron como resultado una adquisición más económica del billete de avión, propiciando un ahorro de unos 50$ por persona y pasaje. Lamentablemente, en España aún no se encuentra disponible este servicio. No en vano, empresas como Kayak comienzan a implementar estas tecnologías predictivas en su modelo de negocio.

Y tú, ¿crees que incurrir en tecnologías predictivas dotará de valor a las empresas?

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