Analítica Predictiva
Analítica predictiva y modelos de datos
Desarrollamos modelos que transforman los datos de la organización en previsiones aplicables a la gestión: volumen de demanda, precios de referencia, comportamiento de clientes y concentración del riesgo. Cada modelo se entrena con información propia y se valida antes de su incorporación a los procesos de decisión.
Ámbitos de aplicación
Modelos que anticipan volumen por producto, canal y periodo, incorporando estacionalidad, promociones, efectos de calendario y las variables externas relevantes en cada sector.
Ajuste de precios en función de la demanda, la competencia, el inventario y la elasticidad estimada, con las reglas de negocio y los límites que la organización determine.
Modelos de probabilidad de impago, fraude o incumplimiento, con la explicabilidad y la trazabilidad que requiere su uso ante clientes, órganos internos y supervisores.
Predicción de abandono, propensión a la compra y valor esperado del cliente, aplicada a orientar el esfuerzo comercial hacia las oportunidades de mayor conversión.
Sistemas de vigilancia de las métricas relevantes que informan de las desviaciones en el momento en que se producen, sin depender de la revisión manual de informes.
Entregamos las previsiones en cuadros de mando de lectura directa, integrados en las herramientas de reporting que la organización ya utiliza.
Modelos validados y explicables
El valor de un modelo predictivo reside en la confianza con la que sus resultados pueden incorporarse a la gestión. Nuestros desarrollos se validan sobre datos independientes del entrenamiento, identifican las variables que determinan cada predicción y se entregan con la documentación técnica que acredita su comportamiento. Es el nivel de exigencia que permite fundamentar decisiones sobre sus resultados.
Validación sobre datos independientes
El rendimiento de cada modelo se acredita sobre periodos históricos ajenos al entrenamiento, con las métricas obtenidas documentadas y revisadas conjuntamente.
Explicabilidad de los resultados
Cada predicción identifica las variables determinantes y su contribución, lo que permite su revisión técnica y su justificación ante terceros.
Aportación cuantificada
El modelo se contrasta con el procedimiento vigente en la organización, de modo que su aportación quede cuantificada desde el inicio del proyecto.
Sectores de especialización
La solidez de un modelo predictivo se apoya en el conocimiento del ámbito en el que se aplica. Concentramos nuestra actividad en sectores en los que contamos con experiencia acreditada, lo que permite identificar las variables determinantes y las particularidades regulatorias de cada entorno desde el inicio del proyecto.
Banca y servicios financieros
Scoring de riesgo, detección de fraude, previsión de morosidad y análisis de cartera, con los requisitos de trazabilidad y explicabilidad propios de un entorno regulado.
Energía
Previsión de demanda y de precios en mercados mayoristas, optimización de la contratación y análisis del impacto de variables meteorológicas y regulatorias.
Medios y distribución
Previsión de audiencia y de consumo, optimización de precios e inventario publicitario, y modelos de rotación y reposición en punto de venta.
Metodología de trabajo
Definición del objetivo de negocio
Determinamos qué decisión se pretende mejorar, con qué periodicidad se adopta y qué indicadores permitirán evaluar la aportación del modelo.
Preparación de los datos
Consolidamos las fuentes de información, homogeneizamos los criterios y construimos el histórico sobre el que se entrenará el modelo.
Entrenamiento y validación
Evaluamos distintos enfoques y seleccionamos el que acredita mejor rendimiento sobre datos independientes, documentando las métricas obtenidas.
Integración y seguimiento
Incorporamos el modelo al flujo de trabajo y establecemos la monitorización y las revisiones periódicas que mantienen su rendimiento en el tiempo.
FAQs
Preguntas frecuentes sobre analítica predictiva
¿Qué datos se necesitan para desarrollar un modelo predictivo?
Trabajamos con la información que la organización ya genera: histórico de ventas, operaciones, clientes o registros operativos, complementada cuando procede con fuentes externas de mercado. En la fase inicial determinamos qué información resulta relevante para el objetivo planteado.
¿Cómo se acredita la fiabilidad del modelo?
Mediante validación sobre periodos históricos independientes del entrenamiento y comparación con el procedimiento vigente en la organización. Las métricas obtenidas se documentan y se revisan de forma conjunta antes de la puesta en producción.
¿Trabajáis con datos repartidos entre distintos sistemas?
Sí. La consolidación e integración de fuentes forma parte habitual del alcance del proyecto, incluidos los datos procedentes de hojas de cálculo, sistemas heredados y aplicaciones sectoriales.
¿Quién adopta la decisión final?
El modelo emite una recomendación y la decisión corresponde a la organización. Los desarrollos incorporan los controles, los límites y el registro de actuaciones necesarios para mantener la gobernanza sobre el proceso.
¿Se incluye el mantenimiento del modelo?
Sí. Establecemos las métricas de seguimiento y el calendario de revisión que corresponden a cada caso, y asumimos las actualizaciones necesarias para mantener el rendimiento a lo largo del tiempo.
¿Cómo se integran las previsiones en nuestros sistemas?
Las previsiones se entregan en el formato que resulte operativo para la organización: cuadros de mando, integración directa en el ERP o el CRM, o acceso mediante API para su consumo desde las herramientas existentes. La integración forma parte del alcance del proyecto.
ALS Innovation
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