¿Puede predecirse el futuro?

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Por Sean Catlin, CTO de Canopy.

 

A pesar de que la inteligencia predictiva ha estado presente entre nosotros desde hace tiempo, sólo de forma reciente las empresas más en vanguardia han comenzado a aprovechar al máximo su potencial. Gracias a ella, las corporaciones pueden ser más ágiles, al identificar patrones emergentes de ventas y ser capaces de predecir las preferencias del cliente, adaptando en consecuencia los productos y campañas para anticiparse a las demandas del mercado. Al mismo tiempo, estamos ante un modelo de consumidor cada vez más conectado a Internet y más exigente en cuanto a lo que a experiencias digitales intuitivas se refiere.

 
¿Pero se puede realmente predecir el futuro a partir de los datos?

 
Las empresas usan herramientas de inteligencia predictiva tanto para identificar y retener clientes que se pueden perder, como para aumentar las oportunidades de venta cruzada. La conducta del cliente se analiza y se sigue a lo largo del tiempo mediante la interpretación de los datos de ventas, con técnicas como el análisis ABC y estudios de satisfacción del cliente. Esto ofrece una panorámica clara de las ventas proyectadas, permitiendo a las empresas hacer una estimación de la demanda del producto y de los niveles óptimos de inventario.  

 
Otros están utilizando la inteligencia predictiva para mejorar la experiencia del cliente. Así, un gran fabricante europeo de automóviles utiliza el Big Data para migrar desde una cadena de suministro Just-in-time a una monitorización de las piezas en tiempo real. Los sensores incorporados en las piezas le dirá al fabricante en qué momento se cumple la expectativa de duración del componente. La empresa podrá entonces ponerse en contacto con el cliente y avisarle de antemano de posibles reparaciones o chequeos a realizar próximamente.

 
Un equipo de la Universidad de Hagenberg, en Austria, ha dado un paso más en el desarrollo de la inteligencia predictiva con el desarrollo de una aplicación llamada Evergreen. Esta app calcula la duración de los ciclos de los semáforos en toda una ciudad, de forma que los conductores pueden circular a una velocidad que, en un escenario ideal, les evite tener que parar nunca en un semáforo en rojo. Proporciona al conductor información sobre cuánto tiempo tendrá que esperar en los semáforos, de forma que puedan reducir las emisiones de carbono y ahorrar dinero en combustible, y en piezas como las pastillas de frenos, ya que evita la necesidad de acelerar y frenar con tanta frecuencia.

 
Está claro que hay muchas oportunidades que permiten a las empresas usar este tipo de predicciones en su beneficio, y el sector del automóvil es solo un ejemplo. Sin embargo, lo que queda por ver es cuantas empresas serán capaces de liberar realmente el máximo potencial de la inteligencia predictiva, y situarse así un paso por delante de sus competidores en la era digital.
 

 

 

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Sean Catlin es CTO de Canopy, la plataforma Cloud de Atos desarrollada en colaboración con EMC y VMware. Sean es un abanderado del Cloud, y un business technologist motivado, cuya misión es ayudar a los clientes en su transformación hacia el negocio digital. Durante los últimos dos años, ha estado creando algunas de las plataformas Cloud híbridas globales más avanzadas, además de trabajar en el establecimiento de algunas de las plataformas de desarrollo de Big Data, Analítica y de Nueva Generación más avanzadas del sector.  

 

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