Análisis predictivo
Análisis predictivo para empresas
¿Qué es el análisis predictivo y para qué sirve en una empresa?
El análisis predictivo usa el histórico de una empresa, como ventas, clientes, cobros o pedidos, para estimar qué va a pasar: cuánto se venderá, qué cliente se irá o cuándo entrará el dinero. MB Soluciones construye estos modelos a medida en Python y SQL, los conecta al ERP o al CRM y los entrega con su margen de error medido.
Qué se puede predecir
¿Qué puede predecir una empresa con sus propios datos?
Una empresa puede predecir con sus propios datos las variables que más mueven su margen y su caja: cuánto va a vender, qué clientes se van a ir, cuándo va a cobrar y qué plan de comisiones le deja más margen. Cada página explica qué datos hacen falta, un ejemplo y qué precisión esperar.
Previsión de demanda y de ventas para empresas
Previsión de demanda y de ventas a partir de tu histórico: por producto, cliente o zona, con su margen de error y conectada a tu ERP.
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Modelo de predicción de bajas de clientes: puntúa el riesgo de cada cliente con tus datos para actuar antes de que se vaya. Caso real en producción.
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Cómo calcular las comisiones de tus comerciales con datos: se simulan varios esquemas sobre tu histórico de ventas, margen y cobros antes de cambiar nada.
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Previsión de tesorería a 13 semanas que aprende cuándo paga de verdad cada cliente, a partir de tus datos contables, y avisa antes del descubierto.
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Análisis predictivo para grandes empresas: prueba de concepto de un caso concreto sobre vuestros datos y plataforma, con el código documentado.
Ver cómo trabajamos¿Qué otras variables se pueden predecir?
Además de las anteriores, MB Soluciones trabaja otras predicciones que dependen de los datos de cada empresa: el stock necesario por referencia, el riesgo de impago de clientes empresa, el valor de vida de cada cliente, la probabilidad de cerrar una oportunidad comercial y el precio dinámico, como el modelo de deep learning desarrollado desde cero para fijar el precio de cada plaza de parking de Clübo.
¿Qué datos hacen falta para empezar un proyecto predictivo?
Para empezar un proyecto predictivo hace falta un histórico de lo que se quiere predecir, con fecha, en cantidad suficiente: ventas, bajas, cobros o pedidos, según el caso. Lo habitual es pedir uno o dos años. No hace falta que los datos estén ordenados: en casi todos los proyectos el primer trabajo es juntarlos desde el ERP, el CRM y las hojas de cálculo y limpiarlos, como se hizo en FidelyA antes de construir sus modelos.
¿Qué diferencia hay entre análisis predictivo y Business Intelligence?
El Business Intelligence muestra lo que ha pasado y lo que está pasando, en paneles e informes; el análisis predictivo estima lo que va a pasar. Se complementan: la previsión se suele ver dentro del mismo panel de Power BI que ya usa el equipo. Lo explicamos en la guía Business Intelligence vs. automatización con IA y en el servicio de consultoría de Business Intelligence.
¿Cómo trabaja MB Soluciones un proyecto predictivo?
MB Soluciones trabaja los proyectos predictivos en cinco pasos: un diagnóstico gratuito para ver qué datos hay y qué decisión se quiere mejorar; una auditoría y limpieza de esos datos, porque un modelo sobre datos sucios predice mal; el modelo, validado con meses que no ha visto; la integración con el ERP, el CRM o Power BI, para que la predicción llegue a quien decide; y un seguimiento del error una vez en marcha. No hay precio público: cada propuesta depende de los datos de partida.
¿Sirve igual para una pyme que para una gran empresa?
El análisis predictivo sirve a pymes y a grandes empresas, pero se plantea distinto. En una pyme sin equipo de datos, MB Soluciones monta el modelo completo y lo deja funcionando dentro de las herramientas que ya se usan. En una gran empresa con equipo de datos, lo habitual es una prueba de concepto de un caso concreto sobre su plataforma, con el código documentado; se explica en análisis predictivo para grandes empresas.
¿Qué proyectos predictivos ha hecho MB Soluciones?
MB Soluciones ha llevado modelos predictivos a producción en cuatro proyectos publicados: previsión de demanda en Congelados Dalai, modelos sobre el histórico de ventas en Redexis, predicción de bajas de clientes integrada con el ERP y el CRM en FidelyA y precio dinámico con deep learning en Clübo. La demo del panel de KPIs muestra cómo se ve una previsión dentro de un cuadro de mando.
¿Qué dice el Reglamento europeo de IA sobre el análisis predictivo?
El Reglamento europeo de IA trata como de alto riesgo los sistemas que deciden sobre personas en ámbitos como el empleo o la solvencia de personas físicas. Prever la demanda, las bajas de clientes empresa o la tesorería no entra en esa categoría; evaluar a trabajadores concretos, sí. Cuando un caso se acerca a esa línea, se revisa antes de empezar; más detalle en la formación sobre el AI Act.
¿Qué te gustaría poder prever?
Cuéntanos qué decisión quieres tomar con más antelación y dónde están tus datos, y te decimos si se puede predecir y con qué margen.
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