En nuestro mundo conectado, donde la interacción digital está presente prácticamente en cada momento de la vida de una persona, los especialistas en marketing, como vendedores, deben contar con las herramientas para mirar hacia el futuro, y así poder analizar hacia dónde va su negocio.
El análisis predictivo, es el proceso por el cual se usan datos para prever los resultados, la actividad, el comportamiento y las tendencias de la base de consumidores. Esta es la clave que está haciendo que las empresas puedan llegar a tener tengan éxito.
Actualmente, las empresas que están preparadas para crecer en el mercado actual tan hipercompetitivo, están utilizando análisis predictivos para obtener una comprensión profunda de la base de cliente. De este modo, están consiguiendo maximizar los ingresos, la eficacia de los presupuestos de marketing y, por supuesto, las ganancias.
Estas son algunas de las herramientas predictivas clave y cómo se pueden implementar los análisis predictivos para ayudar a su negocio:
1) Modelado predictivo del comportamiento del cliente
Utilizando los datos obtenidos de campañas anteriores (particularmente, aquellos datos que nos ayudan a comprender qué funcionó y qué no), además de toda la información demográfica conocida sobre su base de clientes, puede crear modelos predictivos para establecer correlaciones para vincular el comportamiento y la demografía del pasado.
Este modelo se esfuerza por calificar a cada cliente de acuerdo con su probabilidad de comprar ciertos productos, y proyecta cuándo y cómo acercarse mejor a este individuo. En su naturaleza, es posible que haya visto tácticas como los productos sugeridos que se le ofrecen durante su compra en línea. Este es un ejemplo de cómo funciona este modelo en ejecución.
2) Calificación y priorización de leads
La aplicación de análisis predictivos al modelado de clientes potenciales puede brindar una mayor seguridad en la “inversión” hacía este tipo de clientes. Utiliza un algoritmo para calificar quienes son los clientes potenciales según el interés conocido, la autoridad para comprar, la necesidad, la urgencia y los fondos disponibles.
El algoritmo, que usa información pública y patentada, analiza, compara y contrasta a los clientes que se convirtieron en potenciales con los que no lo hicieron, y luego encuentra «iguales» entre los posibles futuros clientes potenciales entrantes.
Las perspectivas de mayor puntuación deben dirigirse a las ventas u ofrecer incentivos inmediatos para la conversión; las puntuaciones medias merecen una campaña de goteo. Y las puntuaciones bajas es mejor olvidarlas.
3) Segmentación y más segmentación de clientes
Entre el uso más común de análisis predictivo, la segmentación y la orientación al cliente adopta tres formas básicas: El análisis de afinidad se refiere al proceso de segmentación de clientes de acuerdo con los atributos que tienen en común; El modelo de respuesta analiza el estímulo pasado para predecir la probabilidad de enfoque futuro y así obtener una respuesta positiva; La tasa de deserción (o análisis de abandono) proporciona un vistazo al porcentaje de clientes perdidos durante un cierto período de tiempo, así como el costo de oportunidad perdidos con su partida.
Con el uso deliberado de estas herramientas de análisis predictivo, además de otras, una empresa puede predecir el valor de por vida del cliente. Y así lograr clientes más rentables a lo largo del tiempo, tendencias de gasto de adquisición en torno a las actividades que generan el mejor ROI, y tipos de clientes que son leales (rasgos de retención).
Finalmente, debemos tener en cuenta que el futuro del análisis predictivo se basa en la ética, ya que en lugar de «infiltrarse» en la tecnología de las personas para seguir sus comportamientos, el análisis predictivo se basa en involucrar a los consumidores para que compartan sus preferencias. Todo parecen ventajas.
