¿Por qué la predicción del comportamiento del cliente es un problema?

Una nueva puesta en marcha, Grokr, se encuentra en la fase beta de un servicio de búsqueda móvil que espera con el tiempo ayudar a que la búsqueda móvil sea “autónoma, predictiva y personalizada con el fin de proporcionar a las personas la información que necesitan saber, sólo cuando lo necesitan”. 

El análisis predictivo está de moda. Pueden hacer cosas asombrosas: mejorar los pronósticos meteorológicos, buscar minoristas y encontrar intentos de fraude antes de que el robo se produce realmente, identificar nuevos mercados potenciales para un producto.

Y, sin embargo, como todo, puede suscitarle algún inconveniente por confiar demasiado en la tecnología. Tomemos el ejemplo Grokr, por un momento. Las aplicaciones encuentra cosas para usted lo que puede ser un ahorro de tiempo. Google lo hace en una escala mucho más grande. Facebook utiliza el análisis predictivo para tratar de determinar qué anuncios pueden apelar más a un usuario determinado.

Pero la predicción es aún una ciencia difícil y se vuelve aún más difícil cuando se trata de reducir el campo de lo que se la persona quiere, frente a un resultado probable de una mayoría de un grupo grande de personas. Está centrado en el individuo, las peculiaridades más individuales pueden complicar las cosas. Los métodos estadísticos comienzan a descomponerse. Además, dependiendo demasiado en el análisis predictivo puede significar que sus clientes pierda las ventajas en otros aspectos.

La puesta en práctica de un análisis es difícil incluso para los expertos en la materia. Estamos hablando de un parque infantil para los doctorados en matemáticas y ciencias de datos. Muchos empresarios desean utilizar el análisis predictivo para mejorar sus negocios y añadir un borde cortante a sus productos y servicios. Sin embargo, conseguir la ayuda adecuada puede ser difícil en el mejor de los casos.

Como alguien en la industria me decía el otro día, no hay suficientes expertos en el campo para satisfacer toda la demanda. Sí, hay herramientas de sistema cada vez más expertas que pueden hacer gran parte del trabajo, pero su uso es como tratar de hacer estadísticas con una hoja de cálculo Excel. Puede que las cosas funcionen, pero conseguir que funcione bien significa saber realmente lo que está haciendo.

No se equivoque, esta es una tecnología potente que todo emprendedor debe aprender. Sólo tenga cuidado de no subestimar lo mal que las cosas pueden salir y la cantidad de experiencia y conocimientos necesarios para dirigirla de manera correcta.

Fuente: http://www.inc.com

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