El 89% de las empresas B2B ya está considerando la inclusión de análisis predictivo para mejorar los resultados de sus compañías. ¿Se puede tomar decisiones basadas en probabilidades de éxito?
El análisis predictivo ha cobrado mucha fuerza en los últimos años y no es para menos. Cada vez son más los casos de éxito en los cuales la búsqueda de patrones que permiten predecir el comportamiento futuro contribuye a tomar mejores decisiones en el corto plazo y en temas tan diversos como el mercado, las fluctuaciones económicas o el comportamiento de los clientes.
Un estudio de EverString y la consultora Forrester, realizado a 150 directores de marketing de empresas B2B, revela que el 89% están considerando ya la inclusión de análisis predictivo para mejorar los resultados de sus compañías. Actualmente, el 49% de los responsables de marketing está aplicando análisis predictivo. Un 40% planea implementarlo en los próximos 12 meses.
De acuerdo con el reporte, aquellas compañías que aplican análisis predictivo poseen 2,9x más chances de reportar un volumen de ingresos más alto que el promedio de su industria. Incluso, poseen el doble de chances de ser líderes en el mercado donde se desempeñan, y un 1,8x más probabilidades de alcanzar (e incluso superar) sus objetivosal momento de medir el valor que sus esfuerzos de marketing le otorgan a su negocio.
Otro hallazgo del estudio está relacionado con el impacto de la aplicación de análisis predictivo en el ciclo de vida del cliente. Mientras que los “marketers de retrospectiva” declararon ser más efectivos en tareas relacionadas a la etapa temprana o de descubrimiento (construcción de marca, definición de producto, identificación de audiencias), los “marketers predictivos” demostraron ser más eficientes en actividades involucradas a lo largo del ciclo de vida (adquisición de leads, segmentación apropiada, mejora del ROI, cierre de ventas, planificación de campañas, monitoreo de marca).
Con este estudio podemos determinar claramente cómo el análisis predictivo está tomando una posición preponderante en el mundo del marketing, ecommerce y otras áreas que toman decisiones basadas en información avanzada.
Y a todo esto: ¿qué es el análisis predictivo?
Para hacerlo simple: análisis predictivo es la aplicación de modelos estadísticos y análisis basado en algoritmos para predecir escenarios futuros y tomar decisiones basadas en probabilidad de éxito. Es la rama del analytics dedicada a tomar decisiones calculando el futuro.
Las prácticas de “Predictive Analytics” cada vez son más populares en el mundo gracias a los tremendos casos de éxito que han demostrado su efectividad. Mucha gente conoce cómo Netflix ha logrado que el 75% de los contenidos consumidos por sus usuarios a nivel global sean gracias a módulos de predicción de sugerencias, o cómo Amazon logró que el 35% de sus ventas a nivel global en amazon.com vengan de módulos predictivos de productos sugeridos.
También podemos encontrar análisis predictivo en las redes sociales (Facebook, Twitter, LinkedIn…), las cuales utilizan algoritmos de predicción para determinar qué incentivos deben dar a sus usuarios para que generen interacción y consumo publicitario, con lo cual hacen más rentable su operación.
Así como estos hay miles de ejemplos que se pueden aplicar a este tema. Por lo tanto, incursionar en este tema es sumamente interesante a la hora de mejorar tanto procesos comerciales como operativos.
De hecho el análisis predictivo no es nada nuevo. Ha estado en nuestro entorno durante un largo tiempo, aunque no era tan popular en los medios como ahora. Lo que sí es relativamente nuevo es la capacidad que tenemos hoy en día de utilizar volúmenes de información tan grandes que permiten hacer predicciones de todo tipo.
Pero, ¿qué puedo hacer con el análisis predictivo en favor de mi negocio?
Una de las actividades que más me apasionan en mi trabajo es apoyar a mis clientes a implementar proyectos de Predictive Analytics, aplicados a su realidad particular. Hay muchas cosas que se pueden hacer con esta técnica. Entre las principales tenemos:
1. Optimizar la inversión publicitaria, prediciendo qué promociones, acciones o campañas representarán el mayor retorno de la inversión por su probabilidad de éxito.
2. Segmentar grupos de usuarios para realizar sugerencia de productos o noticias relacionadas en base al comportamiento pasado de cada uno.
3. Mejorar los márgenes de rentabilidad de alguna acción comercial, prediciendo dónde NO invertir. A veces damos descuentos a personas que igualmente iban a comprar un producto y lo único que logramos es disminuir el margen de ganancia. De esta forma se le puede ofrecer un incentivo a cada cliente según lo que sea más efectivo y lo que maximice las ganancias.
4. Reducir el churn, aplicando proactivamente acciones de fidelización a aquellos usuarios que han manifestado fricción y tienen más probabilidades de darse de baja de un servicio.
5. Evitar estafas o eventos delictivos, prediciendo posibles transacciones fraudulentas o acciones sospechosas.
Así como éstas hay una gran cantidad de aplicaciones variadas y para todos los rubros, que responden a la gran mayoría de necesidades que existen hoy en el mercado.
Entonces, ¿qué hago para comenzar?
A lo largo de mi carrera, he visto gran cantidad de casos en los que este tipo de modalidad genera una ventaja competitiva enorme para ganar más clientes, retenerlos y hacer más rentable el negocio.
