La bóveda de análisis predictivo del comercializador B2B: impulsores clave y significado comercial para 2021 y más allá

Predecir actividades futuras es importante para los especialistas en marketing B2B, ya que les ayuda a planificar para la crisis que se avecina o para adaptarse mejor a las condiciones dinámicas de B2B. Pronosticar con precisión factores como operaciones, presupuestos, suministros o demanda de productos es fundamental para el éxito de cualquier organización. La capacidad de un especialista en marketing para pronosticar el costo final de una póliza determina la precisión con la que comercializan y cotizan su producto y la medida en que se puede evitar una selección adversa.

El análisis predictivo ha evolucionado rápidamente como la mejor práctica de la industria y los especialistas en marketing B2B utilizan cada vez más técnicas de análisis predictivo para dirigirse a clientes potenciales, determinar precios más precisos e identificar clientes potenciales que muestren una mayor intención de conversión.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es un término amplio que describe una variedad de técnicas estadísticas y analíticas para desarrollar modelos que predicen eventos o comportamientos futuros. La forma de estos modelos predictivos varía según el comportamiento o el evento que predicen. La mayoría de los modelos predictivos generan una puntuación con una puntuación más alta que indica una mayor probabilidad de que ocurra el comportamiento o evento dado.

Los ejemplos más predictivos de modelos predictivos utilizados por tres agencias de crédito incluyen Experian, Equifax y TransUnion para desarrollar puntajes de crédito para individuos. Cuanto mayor sea el puntaje de crédito, más probable es que el individuo pague su deuda.

La minería de datos es un componente del análisis predictivo que implica el análisis de datos para identificar tendencias, patrones o relaciones entre los datos. La información se puede utilizar para desarrollar un modelo predictivo.

El análisis predictivo, junto con la mayoría de los modelos predictivos y las técnicas de minería de datos, se basan en métodos estadísticos cada vez más sofisticados, incluidas técnicas de análisis multivariado, como la regresión avanzada o los modelos de series temporales. Tales técnicas permiten a las organizaciones determinar tendencias y relaciones que pueden no ser evidentes, pero aún así les permiten predecir mejor eventos o comportamientos futuros.

Impulsores del análisis predictivo

El análisis predictivo no es nuevo para las empresas y, aunque las empresas durante muchos años han empleado el análisis predictivo, varios impulsores han aumentado su prevalencia en el sector B2B.

No hace falta decir que con el avance de las técnicas analíticas digitales y la proliferación de la transformación digital, especialmente en la era posterior a la pandemia, han evolucionado las técnicas analíticas predictivas en todo el mundo; sin embargo, los impulsores clave del análisis predictivo siguen siendo los mismos, incluidos:

• Avances tecnológicos
• Disponibilidad de datos
• Un deseo de crecimiento en mercados lentos, y
• Una búsqueda de ventaja competitiva

Avances tecnológicos

Las técnicas estadísticas utilizadas en el análisis predictivo son computacionalmente intensivas. Dependiendo de la cantidad de datos utilizados por las empresas, algunas pueden requerir la realización de miles o millones de cálculos.

Los avances en la transformación digital y el diseño de software han llevado al desarrollo de paquetes de software que realizan rápidamente dichos cálculos, lo que permite a los especialistas en marketing analizar los datos de manera efectiva y producir y validar nuevos modelos predictivos.

Disponibilidad de datos

La validez de cualquier modelo predictivo depende de la calidad y cantidad de datos disponibles para desarrollarlo. La conversión de datos a un formato utilizable puede llevar mucho tiempo y ser costosa.

Existen numerosas fuentes de datos de terceros que los especialistas en marketing pueden utilizar para desarrollar modelos predictivos. Estas fuentes incluyen oficinas de calificación, empresas de modelos predictivos y otras organizaciones de recopilación de datos.

Un deseo de conquistar los mercados lentos

Los mercados lentos a veces parecen invencibles para ganar. Durante esos momentos, algunas ideas predictivas pueden funcionar. Los especialistas en marketing B2B pueden usar análisis predictivos para desarrollar precios más precisos y mejorar la forma en que orientan sus servicios. Por lo tanto, los especialistas en marketing B2B que usan análisis predictivos pueden usar esta información para reclamar participación de mercado a sus competidores menos eficientes.

Una búsqueda de ventaja competitiva

El uso de análisis predictivos se ve impulsado aún más debido a la búsqueda de ventajas competitivas por parte de los especialistas en marketing. El análisis predictivo proporciona a los especialistas en marketing información sobre los grupos de audiencia objetivo que sus competidores no poseen.

Los especialistas en marketing pueden definir de manera eficiente un mercado objetivo, desarrollar precios con mayor precisión y pueden realizar muchas otras tareas que brindan una ventaja competitiva sobre los competidores que no utilizan análisis predictivos.

Cómo el análisis predictivo beneficia a las organizaciones B2B

Ya sea que una organización sea una empresa de gestión de patrimonio o activos o una empresa de tecnología B2B, el análisis predictivo presenta una forma innovadora de capitalizar los datos que una empresa tiene sobre sus prospectos y clientes. Estos datos se pueden utilizar para ofrecer una canalización predecible y rentable de nuevos negocios.

La investigación de Forrester confirma que las iniciativas de marketing predictivo han estado en marcha durante algún tiempo y están dando resultados excepcionales:

1. El 97% de los usuarios de análisis predictivos se benefician de los análisis predictivos
2. El 83% de los usuarios predictivos afirman que han experimentado un impacto comercial considerable o alto al usar análisis predictivos, y
3. El 58 % de los encuestados ha superado sus objetivos de marketing empresarial.

Las capacidades analíticas predictivas se están convirtiendo cada vez más en una prioridad operativa para los especialistas en marketing, especialmente en el momento de la crisis pandémica. Estos son algunos de los beneficios que ofrecen las técnicas analíticas predictivas para los especialistas en marketing B2B:

1. Priorización de clientes potenciales: la inteligencia predictiva facilita un aumento de dos dígitos en las conversiones de ventas al analizar y descifrar las necesidades e intereses emergentes de los compradores a medida que investigan y consumen contenido en los sitios de los clientes. Uno puede aprovechar las señales de los tomadores de decisiones y predecir cuándo van a comprar y qué van a comprar.
2. Nuevos clientes potenciales netos: al comprender los atributos comunes de los clientes potenciales más exitosos y de mayor valor, el análisis predictivo ayuda a los especialistas en marketing a analizar algunos atributos en cualquier audiencia nueva que interactúe con su mensaje de marketing. Esta técnica es particularmente útil para mejorar los clientes potenciales de un proveedor externo de datos de clientes.
3. Datos de clientes aumentados: cuanta más información esté disponible sobre los compradores, más fácil les resultará adaptar sus mensajes y comunicaciones a los puntos débiles de los compradores.

Combinar la información de los compradores con el análisis predictivo permite a los especialistas en marketing rastrear los patrones o rasgos correctos, incluidas las necesidades emergentes o los rasgos de los compradores.

4. Segmentación de CRM en tiempo real: los datos de CRM están creciendo para las empresas día a día, trascendiendo los detalles firmográficos a las necesidades en tiempo real. Esto permite una segmentación más sofisticada que luego da como resultado un enfoque láser en los clientes potenciales correctos con el mensaje correcto. La segmentación en tiempo real hace que las campañas sean más exitosas, ya que el presupuesto y los recursos se centran en quiénes están dispuestos a comprar en el mercado.
5. Recomendación de contenido: el análisis predictivo permite a las empresas analizar el siguiente mejor contenido que se puede mostrar a los grupos de audiencia objetivo. La recomendación de contenido proviene de la personalización algorítmica, al pasar las reglas de automatización preestablecidas arduas y poco sofisticadas que normalmente impulsan la automatización de marketing y la recomendación de contenido.
6. Retargeting: Retargeting basado en datos predictivos significa que las organizaciones posiblemente puedan volver a comercializar a sus audiencias de Internet en función de su posible intención de compra, en lugar de simplemente trabajar sobre la base de datos predictivos.
7. Identifique las necesidades de los compradores: saber dónde están sus compradores le permite orientar su presupuesto para obtener resultados óptimos. Los eventos predictivos le permiten determinar los eventos en los que participar, a dónde ir a continuación con su estrategia de contenido e incluso cómo mejorar sus resultados de marketing digital.

Envolver

Predecir el futuro en realidad puede darle más control sobre él, haciéndolo alcanzar nuevas alturas comerciales, especialmente durante los tiempos inciertos que siguieron a la crisis pandémica.

Esto le ayudará a desarrollar su negocio de forma sostenible, así como a optimizar sus objetivos de ingresos. Los especialistas en marketing B2B deben utilizar los datos predictivos para sus respectivas ventajas a fin de aumentar la cartera de proyectos y el compromiso de los compradores al mismo tiempo que reducen las complejidades del marketing.