5 razones por las que tu negocio necesita analítica predictiva

¿Tu empresa ha cometido errores alguna vez? Entonces sabrás lo útiles que son los errores, pues se puede usar el conocimiento obtenido de esas experiencias para predecir lo que ocurrirá si vuelves a tomar esas mismas decisiones. Si los has cometido tú personalmente, es posible que también hayas adquirido la capacidad de anticipar situaciones similares para evitar que tengan el mismo desenlace.

Simplificando mucho, esos mismos beneficios aporta la analítica predictiva a las organizaciones. Se utilizan los datos para realizar conexiones relacionadas con la experiencia pasada, y se hace uso de esta información para predecir qué y cómo afectará a la compañía en el futuro.

¿Cómo funciona la analítica predictiva? Se trata de una variedad de técnicas estadísticas de modelización, aprendizaje automático y minería de datos que se aplican en aquellos procesos organizacionales en los que participan un alto nº de sujetos (clientes, empleados, productos, recursos, etc.). Tras analizar los datos correspondientes a cada uno de ellos, la analítica predictiva ofrece como resultado final un valor o probabilidad para una determinada acción.

Los resultados de emplear analítica predictiva pueden ser asombrosos, y muchos directivos están empezando a asumir que es una solución indispensable para permanecer a la cabeza del mercado. El 17% de las organizaciones ya lo han adoptado y el 40% lo hará en los próximos tres años.

El 17% de las organizaciones ya ha incorporado técnicas de analítica predictiva #management Click Para Twittear

Estas son algunas de las razones por las que la analítica predictiva está siendo adoptada desde el más alto nivel del management:

1) Diferenciarse de la competencia

La analítica predictiva es muy eficaz a la hora de detectar las fortalezas de tu compañía y las debilidades de la competencia. Seleccionando datos relacionados con las actividades operacionales, se obtienen insights únicos sobre cómo es su desempeño. Estos insights ofrecen información detallada acerca de dónde radica la ventaja de la competencia frente al resto del sector.

Esto es especialmente relevante, por ejemplo, para los departamentos de marketing, ya que al analizar todo el universo de clientes se puede realizar una evaluación completa de su forma de actuar, teniendo en cuenta que se han visto expuestos a las campañas promocionales tanto de la organización como de la competencia.

Así, la modelización predictiva permite distinguir entre quienes escogieron a la compañía frente a los que prefirieron a la competencia, detectando qué factores se vieron envueltos en la decisión.

2) Impulsar las ventas y retener clientes

La analítica predictiva proporciona a las compañías la información necesaria para dirigirse a los clientes con el mensaje adecuado, en el momento oportuno. Por ejemplo, obtener predicciones acertadas sobre cuál será su próxima acción (comprar o abandonar) resulta muy útil para optimizar el gasto en comunicaciones con ellos.

Así, se pueden recortar gastos de marketing e incrementar el ratio de respuesta haciendo un mayor esfuerzo por convencer a aquellos que están dudando entre compañías. Otro ejemplo sería ofrecer códigos descuento solo a aquellos clientes que estén dudando entre nuestros productos y los de la competencia, ahorrando así el coste de ponerlos a disposición de los consumidores fieles que comprarían el producto de todos modos.

3) Mejorar las competencias clave del negocio

El siguiente paso de optimización, aparte de ver un incremento en las ventas, es mejorar la oferta central de tu empresa y la forma en que se comunica. Esto puede significar diferentes cosas dependiendo del sector, pero básicamente, todas se reducen a una sola: usar la analítica predictiva para optimizar su enfoque de management.

4) Cumplir con las expectativas de los clientes modernos

Recientes informes apuntan a que el 60% de los consumidores tienen expectativas más altas hacia los servicios de atención al cliente que hace un año.

Cuando las expectativas no coinciden con la realidad, surge la frustración. Por ejemplo, a los clientes les desagrada recibir emails que son irrelevantes para ellos, sobre todo si no los han solicitado.

En lugar de ello, prefieren comunicación personalizada: los departamentos de CX deben segmentar al máximo los mensajes que envían a sus clientes atendiendo a sus intereses, su grado de relación con la empresa, productos y servicios contratados, etc. La analítica predictiva ayuda, además, a determinar aspectos antes mencionados como cuál es el mejor momento para enviar esos mensajes.

El 60% de los clientes tienen expectativas más altas hacia el #CustomerService que hace un año Click Para Twittear

5) Para aprender del pasado, no solo evaluarlo

La mayor parte de los métodos para analizar el desempeño de una compañía, se limitan a establecer si han sido éxito o fracaso. Sin embargo, la analítica predictiva puede crear conocimiento a partir de experiencias pasadas, trazando tendencias matemáticas y patrones en los datos, y utilizándolos para anticipar futuras posibilidades, algunas inesperadas.

Sectores que ya han incorporado analítica predictiva

Algunas industrias ya están utilizando con éxito la analítica predictiva para optimizar sus operaciones e incrementar los beneficios:

  • Finanzas y bancos: identificar y reducir el fraude, ejecutar campañas de marketing eficaces, medir el riesgo de crédito, maximizar las oportunidades de venta cruzada y retención de clientes.
  • Fabricación: Reconocer factores que llevan a fallos de producción, mejorar los recursos de servicio y distribución.
  • Seguros: Fijar los precios de primas de seguros, detectar fraudes, planificar mejor los procesos de reclamaciones, retención de clientes, aumentar la rentabilidad y optimizar campañas publicitarias.
  • Petróleo y gas natural: Mejora de la predicción de necesidades futuras de recursos, disminución de riesgos de seguridad y fiabilidad, aumento del rendimiento.
  • Retail: Evaluar el éxito de los eventos y campañas promocionales, predecir qué ofertas son las más convenientes para los consumidores, decidir de qué productos abastecerse, desarrollar la lealtad de marca.
  • Salud: Predecir la efectividad de nuevos procedimientos, medicamentos y pruebas médicas, mejorar los servicios o resultados mediante una atención prudente y eficaz al paciente.

Analítica predictiva y Customer Experience: FEM®

La metodología FEM ® desarrollada por EMO Insights es un ejemplo de analítica predictiva, en este caso aplicada al Customer Experience y a la medición de emociones.

Los datos son obtenidos a partir de investigaciones cualitativas y cuantitativas, que combinan técnicas procedentes del ámbito de la psicología con tecnologías de medición neurocientífica: medidores de atención, galvanómetros, medición de ritmo cardíaco, etc.

Estos datos son clasificados y desgranados para detectar la incidencia de cada emoción a lo largo del Customer Journey del cliente, de forma que se puede conectar cada emoción con una acción posterior, y también con el acontecimiento que la generó.

En última instancia, a través de procesos de modelización, la metodología FEM® ha demostrado capacidades predictivas probándose en el sector bancario más certera que índices tradicionales como el Net Promoter Score (NPS).

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