Cómo funcionan los modelos predictivos
Los modelos predictivos se basan en la premisa que dice que si ocurre X, pasará Y. En otras palabras a partir de lo sucedido intenta predecir lo que sucederá.
¿Por qué pasó? ¿Qué podría pasar?
Por ejemplo:
Repasemos el caso de Target. Andrew Pole es un Data Scientist de la cadena que, analizando los patrones de compra de 25 productos, pudo crear un modelo predictivo. De esa forma pudo determinar, con una exactitud de más del 80%, si las consumidoras estaban embarazadas y qué mes iban a dar a luz.
El objetivo: Identificar a las consumidoras embarazadas y sus hábitos de compra para entender qué productos debía ofrecerles Target.
Los datos recopilados: nº de socio de Target e historial de compras. Con ellos, el modelo de datos se programó para aislar las consumidoras femeninas (o parejas asociadas) que comenzasen a comprar productos como calcio, zinc, lociones sin olor, desinfectantes o bolsos mucho más grandes.
El momento en que empezaban a comprar cada uno de estos productos también coincidía con los meses de embarazo por lo que el modelo de datos final asignaba un “porcentaje natal” a cada usuaria, siendo 100% el momento estimado del parto.
¿Qué opinás? ¿Conocías este caso?
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Cómo funcionan los modelos predictivos
Fuente: https://www.datacentric.es/blog/insight/customer-analytics-modelos-fidelizacion-retencion-rentabilidad-clientes/
