Tres formas de utilizar el análisis predictivo para hacer crecer su negocio

La bola de cristal, de la que a menudo se habla en términos folclóricos, pero nunca disponible cuando la necesitas, ha entrado en el reino de las posibilidades. En nuestro mundo encendido, donde la interacción digital está presente prácticamente en cada momento de la vida de una persona, nosotros, como especialistas en marketing, ahora tenemos las herramientas para mirar hacia el futuro utilizando datos, no cristalinos, para ver hacia dónde se dirige nuestro negocio.

El análisis predictivo, el proceso de usar datos nuevos e históricos para prever el resultado, la actividad, el comportamiento y las tendencias de nuestra base de consumidores, es la clave que hace que los negocios exitosos sean exitosos.

Las empresas preparadas para crecer en el mercado hipercompetitivo actual están utilizando análisis predictivos para obtener un conocimiento profundo de la base de clientes para maximizar los ingresos, la eficacia de los presupuestos de marketing y, por supuesto, las ganancias.

Entonces, ¿cómo puede aprovechar los beneficios de la analítica predictiva para su negocio? Veamos algunas de las herramientas predictivas clave y cómo se pueden implementar para ayudar a su empresa:

1) Modelado predictivo del comportamiento del cliente

Utilizando puntos de datos obtenidos de campañas anteriores (en particular, 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 construir modelos predictivos para establecer correlaciones para vincular el comportamiento pasado y la demografía.

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 esta persona.

En la naturaleza, es posible que haya visto tácticas como productos sugeridos que se le ofrecen durante el proceso de pago de su compra en línea. Este es un ejemplo de cómo funciona este modelo en ejecución.

2) Calificación y priorización de leads

Buscar un cliente potencial que probablemente no se convierta puede resultar caro. La aplicación de análisis predictivos al modelado de clientes potenciales puede obtener más beneficios por su inversión de clientes potenciales. Utiliza un algoritmo para puntuar clientes potenciales según el interés conocido, la autoridad para comprar, la necesidad, la urgencia y los fondos disponibles.

El algoritmo, que utiliza información pública y patentada, analiza, compara y contrasta a los clientes que realizaron una conversión con los que no, y luego encuentra "similares" entre los clientes potenciales entrantes.

Cuanto mayor sea la puntuación, más calificado será el cliente potencial. Los prospectos con la puntuación más alta deben dirigirse a las ventas u ofrecer incentivos inmediatos para la conversión; las puntuaciones medias merecen una campaña de goteo; puntuaciones bajas ... olvídalo.

3) Orientación y segmentación de clientes

Entre los usos más comunes de la analítica predictiva, la segmentación y la focalización de clientes adopta tres formas básicas:

• El análisis de afinidad se refiere al proceso de agrupación / segmentación de la base de clientes de acuerdo con los atributos que tienen en común, lo que facilita la focalización de "sintonía fina";
• El modelo de respuesta analiza los estímulos pasados ​​presentados a los clientes, así como la respuesta generada (convertida o no) para predecir la probabilidad de que un determinado enfoque obtenga una respuesta positiva;
• La tasa de deserción (o análisis de abandono) proporciona una mirada al porcentaje de clientes perdidos durante un cierto período de tiempo, así como el costo de oportunidad / ingresos potenciales perdidos con su partida.

Con el uso deliberado de estas herramientas de análisis predictivo (y otras), una empresa puede predecir el valor de vida útil del cliente (CLV). Esta medición analiza varios aspectos del comportamiento histórico para identificar:

• los clientes más rentables a lo largo del tiempo,
• tendencias de gasto en adquisiciones en torno a qué actividades generan el mejor ROI, y
• tipos de clientes leales (rasgos de retención).

Este modelo luego agrega una estimación de la retención esperada a la ecuación como un medio para estimar el valor futuro. Una vez que comprenda el CLV, puede dimensionar correctamente el costo de adquisición y su presupuesto de marketing para alcanzar el ROI deseado.

Una ultima nota

Al aplicar análisis predictivos, es absolutamente fundamental probar A / B sus enfoques para informar su salida. Conocido como inferencia casual, las pruebas A / B de la misma audiencia objetivo nos permiten inferir el POR QUÉ detrás del QUÉ están haciendo los clientes.

Con estos pasos y medidas en su lugar, se ha ganado su papel de adivino, supervisando una verdadera organización de análisis predictivo. Este es un barco estrecho, donde el marketing, las ventas, las operaciones y las finanzas trabajan de la mano, proporcionando constantemente retroalimentación en el ciclo de “análisis de resultados de datos”.

Finalmente, el futuro de la analítica predictiva se basa en la ética. Sí ética. En lugar de "colarse" en la tecnología de las personas para seguir sus comportamientos e interrumpir su patrón de compra para aumentar la participación de mercado, el futuro de la analítica predictiva es involucrar a los consumidores para que COMPARTAN sus preferencias.

Eso es lo que le permitió a Nike adquirir AI Platform Company Celect, con sede en Boston. Al incorporar algoritmos predictivos en su propio sitio web y aplicaciones, Nike podrá predecir mejor qué modelos están ganando terreno, dónde los consumidores quieren comprarlos y cuándo es probable que los compren.

Recuerde, todo comienza con la articulación clara de la estrategia empresarial. Con todas las partes alineadas, las fichas deben colocarse en su lugar:

• el modelado predictivo del comportamiento del cliente ayuda a educar a las campañas para impulsar la lealtad o generar clientes potenciales;
• el modelado de calificación de clientes potenciales ayuda al equipo de ventas a concentrarse en los clientes más probables para comprar / cerrar las ofertas;
• Ambos juntos ayudan a las finanzas a comprender el CLV y educar a toda la organización sobre el costo aceptable de adquisición de clientes para impulsar el ROI objetivo.

Si no está prediciendo, está perdiendo terreno.

Adriana Lynch es CMO de Chief Outsiders , una firma líder de CMO fraccional centrada en el crecimiento de empresas medianas. Trabaja con empresas para diferenciarse, impulsar la lealtad de los clientes y generar un crecimiento rentable.