Definición rápida
Predictive Analytics (Análisis Predictivo) es el uso de datos históricos, algoritmos estadísticos y técnicas de machine learning para predecir eventos futuros. Permite a startups anticipar el churn, la demanda, el riesgo crediticio y el comportamiento del cliente antes de que ocurran.
¿Qué es Predictive Analytics?
El Predictive Analytics (o Análisis Predictivo) va un paso más allá del Business Intelligence tradicional. Mientras el BI responde «¿qué pasó?», el Predictive Analytics responde «¿qué pasará?». Combina estadística, Machine Learning y Big Data para construir modelos que predicen probabilidades de eventos futuros basándose en patrones históricos.
El concepto no es nuevo —la estadística actuarial que usan los seguros desde hace siglos es una forma de análisis predictivo— pero la explosión de datos y el poder computacional actual han democratizado y potenciado enormemente estas técnicas.
La diferencia clave con la inteligencia artificial general: el Predictive Analytics se enfoca específicamente en predicciones cuantificables de eventos futuros, generalmente con una variable objetivo clara (¿se irá este cliente? ¿cuánto comprará? ¿pagará su crédito?).
¿Cómo funciona Predictive Analytics en la práctica?
El proceso típico de un proyecto de Predictive Analytics tiene seis etapas:
- Definir el objetivo de predicción: ¿Qué exactamente quieres predecir? (Ej: «probabilidad de churn en los próximos 30 días»)
- Recopilar y preparar datos: Extraer datos históricos relevantes, limpiarlos y transformarlos
- Feature engineering: Crear variables predictoras a partir de los datos brutos
- Construir y evaluar modelos: Probar distintos algoritmos (regresión logística, XGBoost, redes neuronales) y seleccionar el mejor
- Desplegar el modelo: Integrar las predicciones en los sistemas operativos de la empresa
- Monitorear y actualizar: Los modelos se deterioran con el tiempo. Requieren monitoreo y re-entrenamiento periódico
Ejemplos reales en LATAM
Rappi (Colombia)
Rappi usa Predictive Analytics para anticipar la demanda de restaurantes y productos según hora, clima, eventos y patrones históricos, permitiendo pre-posicionar a repartidores en zonas de alta demanda antes de que lleguen los pedidos. Esto redujo los tiempos de entrega en 20-30%.
Creditas (Brasil)
La fintech brasileña de crédito garantizado usa modelos predictivos de riesgo crediticio que analizan cientos de variables para predecir la probabilidad de default. Sus modelos propietarios le permiten ofrecer tasas más bajas a buenos pagadores que los bancos tradicionales.
Cencosud (Chile)
El retailer chileno usa Predictive Analytics para gestión de inventario: predice cuándo se agotará cada producto en cada tienda y automatiza las órdenes de reabastecimiento, reduciendo el desabastecimiento y el exceso de inventario simultáneamente.
Tipos de Predictive Analytics
| Tipo | Qué predice | Ejemplo startup |
|---|---|---|
| Churn Prediction | Probabilidad que un cliente se vaya | SaaS, telcos, bancos |
| Demand Forecasting | Cuánto se venderá de cada producto | Ecommerce, delivery |
| Credit Scoring | Probabilidad de impago | Fintechs de crédito |
| Lead Scoring | Probabilidad de conversión de un lead | B2B SaaS |
| Fraud Detection | Probabilidad que una transacción sea fraude | Pagos, ecommerce |
| Price Optimization | Precio óptimo para maximizar revenue | Hoteles, aerolíneas, retail |
Errores comunes en Predictive Analytics
- Overfitting: El modelo funciona perfecto en datos históricos pero falla en datos nuevos porque «memorizó» el pasado en lugar de aprender patrones.
- Data leakage: Incluir información futura en el modelo de entrenamiento que no estaría disponible en el momento de hacer la predicción real.
- Ignorar el cambio de distribución (concept drift): Los patrones cambian con el tiempo. Un modelo entrenado antes de la pandemia puede ser obsoleto para predecir comportamiento post-pandemia.
- No medir el impacto de negocio: La métrica del modelo (AUC, precision, recall) importa menos que cuánto dinero/tiempo/retención mejoró gracias al modelo.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Predictive Analytics es lo mismo que Machine Learning?
Machine Learning es la tecnología; Predictive Analytics es la aplicación. El Predictive Analytics usa ML como herramienta, pero también incluye técnicas estadísticas más simples como regresión lineal o series de tiempo. Además, el Predictive Analytics se enfoca específicamente en predicciones de negocio, mientras que ML tiene aplicaciones más amplias.
¿Cuántos datos necesito para empezar con Predictive Analytics?
Como regla general: al menos 1,000 observaciones para modelos simples, 10,000+ para modelos más complejos. Lo más importante es que los datos sean relevantes y de calidad. Con 500 clientes bien documentados puedes construir un modelo de churn inicial útil. No esperes tener «suficientes datos» para empezar: empieza con lo que tienes.
¿Qué herramientas se usan para Predictive Analytics?
Python (con scikit-learn, XGBoost, LightGBM) es el estándar de la industria. Para equipos sin ingenieros de ML, herramientas como Google AutoML, AWS SageMaker Autopilot, y DataRobot democratizan los modelos predictivos. Para análisis más exploratorio, R sigue siendo popular en equipos académicos y de investigación.
