El análisis predictivo como herramienta para aumentar la eficiencia del marketing

La creciente capacidad de recopilar y almacenar datos ha brindado a las empresas capacidades mejoradas para el análisis retrospectivo y en tiempo real. Ahora podemos trazar patrones y sacar conclusiones sobre fallos para no pisar el mismo rastrillo. O podemos identificar las soluciones más exitosas y repetir nuestro éxito.

El análisis predictivo siempre es más efectivo que el análisis retrospectivo o en tiempo real a largo plazo, al igual que la prevención es más efectiva que la atención médica urgente. El análisis retrospectivo es esencialmente una autopsia, un análisis de un error que no se puede deshacer. El análisis en tiempo real es una ambulancia que responde aquí y ahora, y el análisis predictivo es medicina preventiva que lo salva de la enfermedad en primer lugar.

Como dijo Thomas Davenport, nadie tiene la capacidad de recopilar y analizar datos del futuro. Pero tenemos la oportunidad de predecir el futuro utilizando datos del pasado. Esto se llama análisis predictivo y, de hecho, muchas empresas ya lo están utilizando. Puede usar datos del pasado para:

1. calcular el valor de por vida de un cliente (CLV). Este indicador lo ayudará a comprender qué valor aportará un cliente a su empresa a lo largo de su vida, incluidas las ganancias futuras.
   
2. desarrollar recomendaciones óptimas basadas en los datos de comportamiento de los usuarios de su sitio web.
   
3. predecir qué productos o servicios es probable que compre un cliente en el futuro.
   
4. predecir la rotación de clientes.
   
5. desarrollar un plan y pronóstico de ventas en el próximo trimestre/seis meses/año.

Todas estas son formas simples de análisis predictivo. Veamos los métodos populares de análisis predictivo.

Podemos identificar las siguientes etapas del modelado predictivo:

• Recopilación de datos primarios
• Formación de modelos estadísticos
• Pronóstico
• Comprobación/revisión del modelo a medida que se disponga de datos adicionales

Los modelos predictivos analizan el comportamiento pasado de un usuario para evaluar la probabilidad de que muestre cierto comportamiento en el futuro. Este tipo de análisis también involucra modelos que encuentran patrones sutiles en los datos, como para detectar fraudes.

A menudo, los modelos predictivos realizan cálculos inmediatamente cuando un usuario pasa por el embudo de conversión en camino a realizar una acción de conversión, por ejemplo, para evaluar la probabilidad de que un usuario logre un objetivo. Con datos precisos sobre la probabilidad de una transición de un paso a otro en el embudo, una empresa puede gestionar mejor los factores que impiden o ayudan a los usuarios a moverse por el embudo y puede describir con mayor precisión los patrones de comportamiento de las diferentes categorías de clientes.

El usuario promedio tiene aproximadamente 50 aplicaciones en su teléfono inteligente. Cada uno de ellos recibe, transmite y genera datos. Estos datos se almacenan en diferentes servicios y en diferentes formatos. Si bien a primera vista esto puede parecer un factor positivo para los especialistas en marketing, trabajar de manera efectiva con tal volumen de datos estructurados y no estructurados es un problema.

Veamos algunos ejemplos de empresas que han aplicado con éxito los resultados del análisis predictivo.

… para recomendar productos y servicios a los usuarios en función de su comportamiento anterior. Según algunos informes, tales recomendaciones representan hasta el 30% de las ventas de Amazon. Además, Amazon tenía planes para desarrollar una herramienta que, en función de las previsiones, entregaría productos en las zonas en las que se esperaban pedidos incluso antes de que dichos pedidos se realizaran en el sitio, lo que reduciría el tiempo de entrega de productos a los clientes.

El equipo de Macy's aprovechó el análisis predictivo para lograr un marketing directo más preciso. En el transcurso de tres meses, la empresa aumentó sus ventas en línea del 8 % al 12 % mediante la captura de datos sobre las categorías de productos exploradas por los usuarios y el envío de correos electrónicos personalizados en consecuencia.

… para dirigirse a clientes potenciales, atraer clientes potenciales y cerrar tratos. Identifican a los clientes potenciales más valiosos que están listos para realizar una compra. Luego, un representante de ventas se pone en contacto directamente con estos clientes potenciales y los guía a través del proceso de ventas para encontrar la oferta más adecuada.

StitchFix es otro minorista con un modelo único de ventas basado en pronósticos.
Al registrarse en StitchFix, los usuarios completan una encuesta sobre su estilo. Luego se aplican modelos analíticos predictivos para ofrecer a los clientes la ropa que es más probable que deseen. Si a los clientes no les gusta la ropa que reciben, pueden devolverla con envío de devolución gratuito.

… y proporcionar de forma preventiva la información necesaria sobre cómo retenerlos. La IA de Sprint predice lo que quieren los clientes y les ofrece ofertas cuando corren el mayor riesgo de abandonar la empresa. Desde la introducción de este sistema de inteligencia artificial, la tasa de abandono de Sprint se ha desplomado y los clientes han otorgado a la empresa calificaciones excelentes por el servicio personalizado y las ofertas dirigidas. Como puede ver, pronosticar la rotación de clientes es una tarea factible para el análisis predictivo entre las empresas de comercio electrónico y SaaS.

Aquí hay una lista de las métricas más populares dentro del ámbito del análisis predictivo:

1. Ratio de salida de clientes (tasa de abandono)
   
2. Pronóstico del plan de ventas
   
3. Valor de por vida del cliente
   

Introducir la analítica predictiva es imposible sin la colaboración de los departamentos de marketing y analítica, entendiendo los objetivos del estudio y el orden establecido en los datos. La realización de análisis predictivos es la siguiente:

1. Define tu hipótesis
   
2. Recopile datos interna y externamente para construir un modelo
   
3. Defina métricas para medir la precisión de su modelo
   
4. Use un servicio ya hecho o desarrolle uno propio:
   1. Construye un MVP
      
   2. Entrene el modelo en términos de falta de parámetros de precisión para lograr una versión de trabajo estable
      
   3. Crear una interfaz o informe
      
   4. Actualizar o volver a entrenar el modelo para cumplir con los nuevos requisitos
      

En la etapa de recopilación de datos, asegúrese de haber configurado el análisis de extremo a extremo, ya que sin él, la implementación del análisis predictivo suele ser ineficaz.

El porcentaje de decisiones comerciales basadas en análisis de marketing alcanzó un pico a principios de 2019 (teniendo en cuenta los datos de los últimos seis años) según el informe CMO Survey: Spring 2019 de Deloitte. Según un estudio de MarketsandMarkets, el mercado de análisis predictivo crecerá de $ 4 mil millones a más de $ 12 mil millones en 2022

El interés en el análisis de marketing en general, y en el análisis predictivo en particular, alienta a las empresas a desarrollar soluciones y servicios fáciles de usar que hacen que el análisis predictivo sea más accesible para las empresas.

Estos son algunos de estos servicios:

• Un producto OWOX BI que ayuda a las empresas a alcanzar los objetivos de marketing y crecer un 22 % más rápido que el promedio del mercado.
  
• Líder en las clasificaciones de primavera y verano de 2019 de G2 Crowd en las categorías de "Software de marketing: análisis" y "Software para análisis en comercio electrónico".
  
• Envía pronósticos sobre la implementación de su plan de marketing directamente a su correo electrónico.
  

BI OWOX:

• Combina datos de marketing de varias fuentes y los pone a disposición para su análisis en Google BigQuery.
  
• Determina el valor del paso de cada usuario mediante su propio modelo de atribución basado en embudos.
  
• Crea automáticamente informes para analizar la eficacia del marketing.
  
• Muestra cómo se implementará su plan de ventas, cuáles son sus áreas de crecimiento y debilidades, y cómo está cambiando su participación de mercado.
  

Puede probar OWOX BI ahora mismo utilizando el período de prueba gratuito:

Puedes conocer más sobre OWOX BI en nuestro artículo sobre cómo predecir áreas de crecimiento y riesgos en un plan de marketing basado en datos.

Los modelos predictivos que ofrece Infer lo ayudarán a combinar todas sus fuentes de datos para obtener una imagen completa de la posición de sus clientes potenciales en el embudo de ventas. Infiera señales de seguimiento de fuentes en línea y bases de datos públicas, luego cree modelos predictivos basados ​​en cuentas principales anteriores y las reglas que establezca. Los datos obtenidos por Infer serán útiles para los especialistas en marketing y ventas tanto para encontrar clientes potenciales que probablemente se conviertan en clientes en el futuro como para optimizar el embudo de ventas en su conjunto.

Radius ofrece varios servicios de análisis de datos con un enfoque en el marketing B2B predictivo. Las características clave incluyen:

• Radius Customer Exchange (RCX), que compara el perfil de su empresa con el de otras empresas que tienen la misma audiencia, brindándole la oportunidad de trabajar juntos y crear sus propias listas de marketing.
  
• Radius Connect: envíe datos predictivos a Salesforce.
  

La plataforma Radius también ayuda a los especialistas en marketing a intercambiar datos entre departamentos y encontrar nuevas cuentas en bases de datos internas. Al igual que Infer, Radius es un sistema basado en la nube.

Basado en las reglas del modelado predictivo, BOARD funciona en una interfaz adaptable con paneles en tiempo real.

Esto significa que puede modelar varios escenarios y analizar los posibles resultados sin tener que crear un nuevo modelo cada vez.

BOARD viene con varios conectores integrados, por lo que puede extraer datos de casi cualquier fuente: su sistema ERP, base de datos en la nube, cubo OLAP e incluso archivos planos. También puede convertir sus pronósticos en aplicaciones personalizadas utilizando las herramientas de BOARD.

TIBCO Data Science es un producto relativamente nuevo, anunciado en septiembre de 2018. Creado como una plataforma única, TIBCO Data Science combina las capacidades de generaciones anteriores de servicios de TIBCO: TIBCO Statistica, Spotfire Data Science, Spotfire Statistics Services y TERR.

El servicio de ciencia de datos ayuda a las organizaciones a innovar y resolver problemas complejos más rápido, convirtiendo rápidamente los pronósticos en soluciones óptimas.

SAS tiene una participación del 33% en el mercado de análisis predictivo y 40 años de experiencia; proporcionan a los usuarios capacidades avanzadas de análisis de datos basadas en muchos editores visuales. La funcionalidad principal de SAS Advanced Analytics se basa en gráficos, un mapa de procesos automático, código integrado y reglas de tiempo automáticas.

Según las reseñas de los usuarios, SAS Advanced Analytics hace un excelente trabajo al predecir y analizar el movimiento general y puede procesar grandes conjuntos de datos con relativa rapidez. SAS proporciona demostraciones gratuitas de sus productos y una base de conocimientos para ayudarlo a comenzar a trabajar con ellos.

Este software le permite automatizar la creación de informes basados ​​en intervalos de tiempo. Puede importar sus propios conjuntos de datos y exportarlos a otros programas gracias a más de 60 integraciones integradas.

Las extensiones brindan una mayor flexibilidad (detección de anomalías, procesamiento de textos, minería web), pero es posible que no estén incluidas en el precio de suscripción básico

Aunque RapidMiner fue creado para científicos de datos, es fácil de instalar y comenzar.

IBM SPSS utiliza análisis y modelado de datos basados ​​en estadísticas. Este software funciona con datos estructurados y no estructurados. Está disponible en la nube, localmente o a través de una implementación híbrida para cumplir con cualquier requisito de seguridad y movilidad.

Puede utilizar sus datos existentes para crear modelos predictivos en el editor visual de SPSS y en los paneles de modelado. El soporte premium para datos no estructurados incluye tecnología lingüística y procesamiento de lenguaje natural, por lo que puede incluir datos de redes sociales y otras fuentes basadas en texto en sus modelos.

SAP HANA proporciona bases de datos y aplicaciones de forma local o en la nube. Este software reduce el tiempo necesario para crear modelos con conectores adicionales para grandes conjuntos de datos externos y visualizaciones intuitivas.

También puede conectar bibliotecas de análisis predictivo (PAL) a SAP HANA para obtener información adicional de grandes conjuntos de datos. Para las industrias centradas en el cliente, este software ofrece análisis de datos de texto y redes sociales para predecir el comportamiento futuro del cliente y recomendar productos basados ​​en el comportamiento pasado.

SAP HANA es compatible con el lenguaje de programación R, por lo que no necesitas aprender un nuevo idioma para configurar tus consultas. Cuando su sistema integra suficientes datos internos, los modelos predictivos proporcionan automáticamente nuevos conocimientos.

El análisis predictivo en marketing es una poderosa herramienta de ciencia de datos cuyas capacidades no se pueden cubrir en un artículo. Háganos saber en los comentarios sobre qué aspectos del análisis predictivo le gustaría obtener más información en nuestros próximos artículos.

Como recordatorio, estos son los tres mandamientos del análisis predictivo:

• Comience con lo básico: verifique la calidad de sus datos y recopile automáticamente para eliminar el error humano. La calidad de tu modelo entrenado depende de la calidad de tus datos de entrenamiento.
  
• Nunca te alejes del objetivo de tu investigación, ya que no es el proceso lo que importa, sino el resultado.
  
• Observe los requisitos de precisión. Recuerde que los resultados de su pronóstico solo se pueden validar midiendo la precisión del modelo probado cuando se aplica a sus datos.
  

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