Hoy en día las empresas recurren a diferentes métodos de recolección de información valiosa, que aporta datos estratégicos en su carrera por alcanzar nuevos negocios. Es así, como las nuevas metodologías de investigación se abren paso dentro de los diferentes estudios de mercadeo, para posicionarse y entregar resultados más acertados y conseguir mejoras en las industrias. Por ejemplo, la inteligencia de negocio, es necesaria hoy en día para recoger el mayor número de datos posible de los usuarios y así lograr con esta información una estrategia de mercados más eficiente. Los datos que este tipo de estudio nos puede suministrar se clasifican en dos (2) estados, datos estructurados y no estructurados. Los datos estructurados nos permiten ordenar y tratar perfectamente la información recolectada, por ejemplo, algunos de los datos que logramos agrupar y tratar son variables comunes como la edad, género, estado civil, nivel de ingresos, etc. Para los datos no estructurados encontramos que son aquellos que no se pueden ordenar y clasificar, dentro una estructura clara, como sí sucede con los estructurados, por ejemplo, los contenidos en las redes sociales, incluso elementos que se pueden derivar de sus contenidos, como pueden ser comentarios positivos o negativos hacia un producto o el sentimiento de los usuarios por alguno de estos.
Es de esta manera, y a través de los datos necesarios que este tipo de investigaciones nos aporta, que podremos averiguar o anticiparnos a resultados y/o comportamientos, que nos permitan ser pro activos en la toma de decisiones cruciales para una compañía, ahí está radicada la diferencia del valor de la información previamente recolectada y el buen uso que se le puede llegar a dar. Esto es una gran ventaja, ya que podremos tomar decisiones de cómo llegar a actuar en determinado caso, basándose en datos y no en suposiciones. Así la analítica predictiva o, el análisis predictivo, va más allá y nos sugiere acciones que podemos poner en marcha de manera inmediata, basándose en las predicciones y sus implicaciones.
Pero para nada sirve conocer que va a ocurrir con algo, si paralelamente no se estudia qué habría que hacer para que ese comportamiento cambie y sea el ideal para la promoción de un nuevo producto o servicio. Por tanto, podríamos decir que el análisis predictivo no tiene como objeto último conocer qué puede llegar a pasar, si no crear modelos de análisis predictivos que se construyan usando técnicas de investigación de mercado, que permitan inferir en el comportamiento futuro de un individuo, basando estos estudios en las variables recolectadas y en función de una predicción acertada de los caminos a seguir.
En conclusión, las compañías pueden obtener los resultados que buscan por medio del análisis predictivo y de su correcta aplicación, ya que, al comprender los probables escenarios de resultados futuros, la toma de decisiones y el anticipo de las acciones a tomar, mejora de manera representativa los resultados a obtener.
