Análisis Predictivo que Transforma Decisiones
Machine Learning para predecir tendencias, detectar patrones y tomar decisiones basadas en datos reales.
Problemas que resolvemos
Estos son los errores más comunes que vemos. Nosotros los evitamos desde el día 1.
Decisiones a ciegas
Tomas decisiones basadas en intuición, no en datos. No sabes qué va a pasar mañana.
Datos sin explotar
Tienes terabytes de datos pero no sabes qué hacer con ellos. Información valiosa sin usar.
Análisis reactivos, no predictivos
Ves qué pasó ayer, pero no qué pasará mañana. Siempre vas un paso por detrás.
Modelos que no escalan
Excel y dashboards manuales. No puedes procesar millones de registros en tiempo real.
Falta de precisión
Predicciones con 40% de error. No confías en los resultados y sigues usando tu intuición.
Sin integración con sistemas
El modelo vive aislado. No se integra con tu ERP, CRM ni herramientas de negocio.
Nuestra Metodología: ML que Funciona
Discovery de Datos
Analizamos tus datos, identificamos fuentes y definimos qué predecir.
Entregables:
Feature Engineering
Preparamos y limpiamos datos para entrenar modelos precisos.
Entregables:
Desarrollo de Modelos
Entrenamos y optimizamos modelos de ML para tu caso específico.
Entregables:
Integración y Deploy
Integramos el modelo con tus sistemas y lo desplegamos en producción.
Entregables:
Monitoreo y Mejora
Monitoreamos el modelo y lo reentrenamos cuando baja la precisión.
Entregables:
Tipos de Análisis Predictivo
Diferentes técnicas para diferentes necesidades:
| Forecasting | Clasificación | Recomendación | |
|---|---|---|---|
| Uso principal | Series temporales Ventas, demanda, tráfico | Categorización Churn, fraude, calidad | Personalización Productos, contenido |
| Precisión típica | 85-95% Depende de datos históricos | 90-98% Con datos balanceados | 70-85% Métricas de relevancia |
| Complejidad | Media Requiere datos históricos | Alta Feature engineering crítico | Media Colaborative filtering |
| Time to market | 6-8 sem | 8-12 sem | 4-6 sem |
| Ejemplos | Ventas, demanda | Churn, fraude | Netflix, Amazon |
Forecasting
Cuándo: Necesitas predecir valores futuros (ventas, demanda, tráfico)
Ejemplos: Retail, logística, energía, finanzas
Clasificación
Cuándo: Necesitas categorizar o detectar eventos (churn, fraude, calidad)
Ejemplos: Banca, seguros, e-commerce, SaaS
Recomendación
Cuándo: Quieres personalizar experiencia (productos, contenido)
Ejemplos: Streaming, e-commerce, medios, educación
Preguntas frecuentes
Todo lo que necesitas saber antes de empezar
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