La información que no está en el retrovisor

Recientemente, una empresa retail comenzó a enviar publicidad relacionada a productos de maternidad a una adolescente. Esto enervó al padre de la joven y fue a hacer el reclamo respectivo argumentando que la tienda estaba fomentando esta situación en su hija. A los pocos días, el padre regresó a la tienda a pedir disculpas dado que se había enterado recién que su hija efectivamente estaba embarazada de pocos meses. No es que el retail le haya preguntado el estado a la adolescente, a través de una encuesta o método alternativo. Esta información la obtuvo analizando los productos que compró y comparándolos con los productos que compra el perfil de una mujer gestante. Punto para la predicción analítica. 

Los datos generan información. Esta premisa, que se enseña en los cursos básicos de la universidad, no subordina a que los Sistemas de Información (que justamente tienen como finalidad organizarla, procesarla y presentarla) estén destinados a sólo procesar transacciones diarias, emitir reportes operativos o mostrar de manera descriptiva la posición actual del funcionamiento de un negocio. Saber qué ha pasado o qué es lo que está pasando en el negocio es información muy relevante para los ejecutivos, sin embargo, siempre es una mirada al retrovisor; necesaria pero incompleta. 

En la actualidad, la ciencia de datos ya cuenta con mecanismos concretos para generar predicciones de lo que puede pasar en ciertas situaciones de negocio y le permite al ejecutivo anteponerse y tomar decisiones más acertadas, pues cuenta con más información. Es como prender las luces altas de un carro en un camino oscuro; esta acción nos aclara el camino de lo que viene o lo que puede venir.

El análisis predictivo es una ciencia moderna que combina la estadística, la matemática, la informática y la psicología. Sin embargo, a pesar de lo útil de su aplicación a los negocios, su incursión viene siendo aún incipiente en el mercado local. Existen muchos ejemplos en los que se puede utilizar el análisis de datos para predecir comportamientos en clientes, usuarios, alumnos o empleados que sería muy valioso que sea conocido y entendido por áreas de negocio, tales como comercial, operaciones, recursos humanos, entre otras, para mejorar sus estrategias y enfocarse.

Algunos ejemplos:

  • Customer Analytics: saber cuál es el perfil del cliente que compra un conjunto de productos específicos, permitiría hacer campañas comerciales enfocadas.
  • Desertion Analytics: saber cuál es el perfil del alumno que se va ir de la universidad, permitiría tomar medidas de retención previas a la fuga y reducir los índices de deserción.
  • Talent Analytics: Saber cuál es el perfil del vendedor que mejor desempeño tiene en una empresa, me permitiría reclutar de manera enfocada. 

Si bien la mayoría hemos recibido publicidad enfocada, seguro como resultado de un estudio preliminar de nuestro comportamiento basado en datos, algo no está funcionando. Generalmente no tenemos un buen recuerdo de esta experiencia de aproximación. Normalmente cortamos la conversación con un abrupto: “No estoy interesado por el momento!”, lo cual indica que nos estudiaron mal. Pero qué pasaría si justo me llaman en el momento en el que estoy pensando comprar y me ofrecen eso que necesitaba. Cierra los ojos y piensa en ese viaje que quieres hacer de vacaciones. Imagínate que justo te llaman en el momento preciso, a ofrecerte un paquete con un descuento imperdible a ese sitio, en las fechas adecuadas, en el tipo de hotel que quisieras y considerando además el tipo de familia que tienes (soltero, casado, con hijos). Seguro que compraríamos.                                                  

El reto es muy grande, dado que se necesita ser muy preciso en la predicción para que sirva al negocio, y esto requiere ciencia. Pocas empresas cuentan con equipos especializados en estos temas y también son pocos los asesores de negocio que tienen esta capacidad técnica. Lo favorable es que esta ciencia va madurando y se irá democratizando. Ya existen iniciativas interesantes como kaggle.com que es una web en la que una empresa puede colocar su problema de negocio y premiar al equipo/persona que construya el mejor modelo de predicción. Los premios más grandes pueden estar en el orden de los US$200,000 y los equipos pueden ser armados en cualquier parte del mundo. Este tipo de esfuerzos indican que la búsqueda de información de futuro es algo muy valorado (y cada vez lo será más) dado que nos permite ver directamente delante del parabrisas.