Los desafíos de la analítica predictiva

  • Predictive Analytics

Analitica_analisis_datos_1

Uno de los mayores problemas que enfrentan las marcas es que hay tantos datos distribuidos en múltiples canales, y analizarlos manualmente es casi imposible.

El mayor desafío al crear modelos de análisis predictivo es el acceso a cantidades masivas de datos. Necesitaría analizar miles, si no millones, de interacciones para construir un sistema que pueda generar resultados procesables. 

Hacer que las personas reconozcan los beneficios de la analítica predictiva mientras se mantienen expectativas realistas puede resultar abrumador. También es un desafío intentar establecer expectativas con una tecnología como esta. El análisis predictivo puede ser una gran herramienta en la caja de herramientas, pero está diseñado para ser direccional y debe usarse como tal. Nada reemplazará nunca las interacciones humanas derivadas de los centros de llamadas, pero aprovechar el análisis predictivo puede ayudar a agilizar y optimizar el trabajo de los agentes.

Otros desafíos incluyen una falta general de habilidades y experiencia de alto nivel que se requieren para el uso preciso y efectivo de aplicaciones analíticas predictivas. Las aplicaciones y plataformas de análisis predictivo generalmente están diseñadas para ser utilizadas por científicos de datos que tienen un conocimiento profundo de la IA, el modelado estadístico, R y Python. Muchas marcas terminan contratando a una persona o un equipo completo de científicos de datos para obtener los mejores resultados de las aplicaciones analíticas predictivas. Sin embargo, esto está comenzando a cambiar, ya que se están diseñando nuevas plataformas analíticas predictivas para ser utilizadas por prácticamente cualquier persona, y se están integrando en otras soluciones como las plataformas CDP, creando una plataforma unificada que no requiere que los usuarios cambien de una independiente. aplicación a otro.

Mediante el uso de análisis predictivos junto con análisis prescriptivos, las marcas pueden determinar la siguiente mejor acción a tomar durante las interacciones del centro de llamadas con los clientes. Las marcas ahora pueden utilizar plataformas consolidadas como CDP para unificar datos omnicanal.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.