La herramienta permite realizar análisis predictivos sin necesidad de contar con analistas de datos ni conocimientos estadísticos. El objetivo de Next Best Target (NBT) es, según sus creadores,  revolucionar la forma en la que las empresas toman decisiones de negocio y aumentan la capacidad de su fuerza de venta.

La nueva herramienta, que realiza análisis predictivos de forma automática y en tiempos de ejecución muy reducidos, permite a cualquier compañía obtener información de alto valor para la toma de decisiones sin necesidad de contar con un departamento de Data Science.

Esto es posible gracias a una potente e intuitiva interfaz de análisis predictivo que calcula más de 60 modelos o patrones a raíz de datos históricos y que, además, es capaz de identificar el que más conviene a cada cliente. Es decir, automatiza todo el proceso que va desde la recogida de datos hasta su transformación en información de valor para la toma de decisiones de una organización.

La empresa VASS, que ha adquirido una participación minoritaria de NBT a cambio de brindarle toda la plataforma industrial necesaria para que la startup pueda crecer en el marcado nacional, será la única compañía que pueda comercializar esta solución.

Según indica  NBT, la principal ventaja de la solución es que ofrece servicios para la toma de decisiones de negocio, haciendo transparente la analítica predictiva a usuarios que, dado el elevado precio de contar con este tipo de perfiles profesionales en su propia empresa, toman, según manifiesta NBT, decisiones vitales para su negocio en base a conocimientos teóricos o corazonadas en lugar de cimentarlos en pronósticos certeros como los que posibilita la disciplina del Data Science.

En ese sentido, NBT “automatiza todas las etapas que son automatizables y permite que usuarios sin conocimientos estadísticos puedan aprovechar las ventajas de los últimos algoritmos predictivos que se están desarrollando en la actualidad”. Por ejemplo, a partir de datos históricos sobre si ocurrió un evento o no, NBT es capaz de encontrar de manera automática los patrones que, con alta probabilidad, determinan que ese evento ocurriera o no en el pasado. Una vez detectados, busca “gemelos de esos patrones en el presente para predecir si se repetirá o no en el futuro”, comenta Borja Torres, CEO de NBT.

Toda esta información de valor puede ser usada por las empresas para saber a qué clientes se debe hacer una oferta para retenerlos y, sobre todo, cuándo; o cuáles pueden estar interesados en comprar un segundo artículo en su web o qué precio máximo es el que están dispuestos a pagar.

De este modo, las compañías pueden identificar a cada uno de sus clientes y ofrecerles de forma personalizada una oferta, producto o mejora.