Los modelos predictivos son utilizados para dar respuesta a las altas tasas de entregas, cumplir los tiempos de entrega y asegurar la eficiencia operacional. Los datos demuestran que analizando el big data y mediante el uso de los modelos predictivos repercuten de forma positiva en los resultados obtenidos por la empresa.

Para una óptima aplicación de los modelos predictivos es imprescindible conocer los usos y las aplicaciones que éstos tienen. Entre las aplicaciones más comunes destacan las siguientes:

En primer lugar, encontramos la función de mantenimiento. Analizando los datos recogidos en las operaciones de transporte podemos reducir los costes en algunas operaciones. Un ejemplo, podría ser la detección y reparación de averías en los vehículos antes de que se produzcan y así evitar contratiempos o costes adicionales. Mediante el uso de modelos predictivos podremos conocer que componentes de un vehículos se avería con mayor frecuencia, con el objetivo de ir revisando las piezas y componentes buscando señales de desgaste.

En segundo lugar, los modelos predictivos facilitan recopilar y analizar datos históricos y clasificar perfiles de consumidores, generar indicadores económicos y extraer información de datos del mercado. En el transporte, estos modelos permiten anticipar predicciones sobre la demanda de un producto y además trazar rutas de reparto más eficientes.

Finalmente, los modelos predictivos ayudan a localizar claramente los problemas y al mismo tiempo a buscar una solución práctica para ellos. Por ejemplo, trazar rutas de reparto óptimas y eficientes repercutirá a la empresa de forma positiva, reduciendo la distancia recorrida conseguiremos ahorrar tiempo y combustible, lo cual conlleva un aumento de los beneficios.