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Inicio » Análisis predictivo en publicidad: qué es y cómo llevarlo a cabo
Marketing

Análisis predictivo en publicidad: qué es y cómo llevarlo a cabo

By Redactor V27/06/2024
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Linda Colorado, Head Of Data & Analytics de Alkemy
Linda Colorado, Head Of Data & Analytics de Alkemy
Linda Colorado, Head Of Data & Analytics de Alkemy. comparte en el siguiente texto información clave acerca del análisis predictivo en publicidad, y explica cómo implementarlo para potenciar una estrategia de marketing digital.

El análisis predictivo es una técnica empleada en diferentes áreas e industrias, que consiste en estudiar datos históricos y actuales para hacer predicciones sobre resultados futuros. Es una mezcla de técnicas matemáticas, estadísticas y de machine learning para poder procesar y analizar los datos, y con esto obtener información del comportamiento futuro del fenómeno analizado.

Una empresa que cuenta con un equipo de analistas capaces de poder ejecutar este tipo de análisis tiene una gran ventaja competitiva, ya que será capaz de tomar decisiones futuras con base en la información adecuada.

Tipos de análisis

De manera general, se pueden realizar 4 tipos de análisis de datos, cada uno con un fin en concreto:

  • Análisis descriptivo: se usan datos históricos y sirve para identificar que ocurrió en el pasado.
  • Análisis de diagnóstico: se usan datos históricos y sirve para explicar el por qué ocurrió algo en el pasado.
  • Análisis predictivo: se usan datos históricos y actuales para predecir futuras tendencias con base en patrones encontrados en los datos.
  • Análisis prescriptivo: este tipo de análisis avanzado sugiere estrategias y acciones óptimas para lograr ciertos objetivos.
¿Cómo ejecutar un análisis predictivo?

Predecir comportamientos futuros es fundamental para poder tomar decisiones acertadas. Cuando se conoce el posible comportamiento de un fenómeno se pueden tomar decisiones en torno a este que nos brinden ventajas competitivas.

Este proceso se puede resumir en 8 pasos principales:

  1. Recolección y preparación de datos. Se recopilan los datos históricos relevantes para entrenar al modelo.
  2. Exploración de datos. Se hace un análisis descriptivo para entender mejor a los datos, se crean gráficos y diagramas para identificar patrones o relaciones iniciales.
  3. Selección de características a analizar. Se identifican las variables que tienen mayor impacto en el resultado.
  4. Selección del tipo de modelo. Se hace una selección del tipo de modelo que se ejecutará, acorde al tipo de datos y variables que se tienen disponibles, los más comunes:
    • Algoritmos estadísticos: Modelos lineales, no lineales, regresiones logísticas, etc.
    • Algoritmos de aprendizaje automático: Árboles de decisión, redes neuronales, clustering, etc
    • Modelos de series temporales: ARIMA, SARIMA, modelos de suavización exponencial, etc.
  5. Validación y evaluación. Se emplean técnicas como división de datos y validación cruzada para evaluar la robustez y precisión del modelo.
  6. Implementación del modelo. En este punto el modelo de despliega en sistemas productivos para hacer predicciones en tiempo real. Se hace monitoreo a lo largo del tiempo para seguimiento del rendimiento y actualizar en caso de ser necesario.
  7. Interpretación de resultados. En este punto es cuando se presentan los resultados obtenidos a los interesados, de manera comprensible según el objetivo al que va dirigido el modelo.
  8. Optimización y mejora continua. Es importante mantener los modelos actualizados con nuevos datos para mejorar su precisión y relevancia.
Ejemplos de análisis predictivos en marketing

En Alkemy LATAM, este tipo de análisis lo empleamos para toma de decisiones en tiempo real, y futuras, que ayuden a nuestros clientes a lograr sus objetivos. En Alkemy, contamos con un equipo de expertos dentro del área de Data Analytics. Este es uno de nuestros Competence Centers más relevantes a nivel global y el que ha mostrado mayor crecimiento.

Gracias al volumen de datos que se tienen disponibles en marketing digital se pueden emplear este tipo de modelos con diferentes fines.

Optimización del mix de medios. Conociendo los resultados previos del mix de medios se puede crear un modelo capaz de predecir resultados con base en cambios en la distribución.

Predicción de resultados de engagement según el tipo de comunicación en redes sociales. Se pueden generar modelos para diseñar la parrilla de contenido de una marca con base en los resultados previos de las publicaciones según los pilares de comunicación.

Optimización de formatos en display. Se puede optimizar el mix de formatos utilizados según los resultados que han obtenido, apuntando a un objetivo específico como ventas o leads.

Optimización de costos en compra programática. Se pueden crear algoritmos que determinen la puja idónea de acuerdo con la temporalidad asociada a una campaña con objetivos específicos.

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