Tipos de análisis de datos: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo

En un entorno donde cada decisión cuenta, el análisis de datos se ha convertido en un activo estratégico para empresas de todos los tamaños. Pero no basta con tener información: hay que saber interpretarla correctamente.

Existen distintos tipos de análisis de datos, cada uno con un enfoque distinto, aplicable a diversas etapas del negocio. En este artículo te explicamos los cuatro principales, con ejemplos prácticos y cómo pueden ayudarte a tomar mejores decisiones en áreas como marketing, programas de lealtad o contact centers.

¿Por qué es importante conocer los tipos de análisis de datos?

Porque cada tipo responde a una pregunta diferente. Entender para qué sirve cada uno te permite aplicar el método adecuado según tu objetivo:

Tipo de análisis	Pregunta que responde
Descriptivo	¿Qué ocurrió?
Diagnóstico	¿Por qué ocurrió?
Predictivo	¿Qué podría pasar?
Prescriptivo	¿Qué debo hacer al respecto?

Tipos de análisis de datos

1. Análisis descriptivo: el punto de partida

Este tipo de análisis resume y organiza los datos para mostrar lo que ya sucedió. Es el primer paso para cualquier estrategia basada en datos.

Ejemplo práctico en lealtad:
Revisar cuántos usuarios redimieron puntos el último trimestre o cuál fue el producto más canjeado.

Herramientas comunes: dashboards, tablas dinámicas, gráficos, informes de desempeño.

✅ Ideal para monitorear KPIs, evaluar resultados y detectar patrones iniciales.

2. Análisis diagnóstico: buscando causas

Va un paso más allá del descriptivo. No solo dice qué pasó, sino por qué pasó. Se basa en correlaciones, comparaciones y patrones de comportamiento.

Ejemplo práctico en call centers:
Descubrir que el aumento en quejas se debe a cambios en el proceso de atención o una promoción mal comunicada.

Herramientas comunes: análisis de cohortes, segmentación, cruces de variables.

✅ Es útil para detectar cuellos de botella o causas raíz de problemas de negocio.

3. Análisis predictivo: anticiparse al futuro

Utiliza datos históricos y modelos estadísticos para predecir comportamientos o tendencias futuras.

Ejemplo práctico en programas de lealtad:
Predecir qué usuarios tienen mayor probabilidad de abandonar el programa y enviarles una campaña de retención personalizada.

Herramientas comunes: algoritmos de machine learning, scoring, regresiones, clustering.

✅ Potente para planificar acciones preventivas y tomar decisiones proactivas.

4. Análisis prescriptivo: la guía para actuar

Este es el más avanzado: no solo predice lo que puede pasar, sino que recomienda qué hacer para lograr el mejor resultado.

Ejemplo práctico en CRM:
El sistema sugiere enviar una promoción específica a un segmento con alta intención de compra, en el canal que más usan y en el momento más efectivo.

Herramientas comunes: inteligencia artificial, automatización, simulaciones de escenarios.

✅ Clave para tomar decisiones automatizadas, optimizar recursos y maximizar resultados.

¿Cuál necesitas para tu empresa?

No todos los negocios requieren llegar al análisis prescriptivo desde el inicio. Lo importante es comenzar con lo básico (descriptivo y diagnóstico), e ir evolucionando conforme tu base de datos crece y tus decisiones necesitan más precisión.

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Preguntas frecuentes

Artículo escrito por: Daniel Velasco Rallo
Estrategia & Fidelización – Loyalty Marketing Services