Análisis predictivo 101: aproveche la predicción para obtener resultados comerciales

En la era de Big Data, grandes bateadores como Netflix, Amazon y Walmart han defendido el análisis predictivo como una herramienta importante para guiar estrategias y tomar decisiones más inteligentes y rentables para el futuro. El análisis predictivo ha ayudado a estas y muchas otras empresas a pronosticar la probabilidad de resultados futuros mediante el procesamiento de datos históricos de clientes a través de un potente software analítico.

Actualmente, el 28 % de las empresas utilizan análisis predictivos para fundamentar la toma de decisiones a través de pronósticos. Dado que se espera que la adopción del análisis predictivo crezca en los próximos años, las empresas que no aprovechan sus propios datos corren cada vez más el riesgo de perder terreno frente a los competidores basados ​​en predicciones. ¿La línea de fondo? Cualquier empresa centrada en el crecimiento, el ahorro de costos y una mayor eficiencia operativa debe integrar el análisis predictivo en su estrategia comercial para aprovechar el poder sustancial de la predicción antes que sus competidores.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo calcula la probabilidad de resultados combinando datos históricos con un poderoso modelado por computadora, análisis de datos y aprendizaje automático. El análisis predictivo ayuda a las empresas a anticipar los resultados probables de los cambios de estrategia con pronósticos basados ​​en datos. Un gerente de marketing de productos curioso podría usar análisis predictivos para determinar la probabilidad de un lanzamiento exitoso del producto o explorar cómo el cambio de una característica dentro de la interfaz del producto podría afectar la probabilidad de conversión del cliente. Utilizado correctamente, una empresa comprometida con el análisis predictivo puede experimentar con nuevas formas de impulsar las conversiones de clientes y las cifras de ventas, al mismo tiempo que minimiza el riesgo asociado con la exploración de nuevos métodos y estrategias.

El uso de datos para predecir eventos futuros puede parecer una trama de una novela de ciencia ficción, pero los componentes matemáticos son anteriores a la informática moderna. En las últimas décadas, varios avances han hecho posible que las empresas utilicen el análisis predictivo para hacer sus propios pronósticos:

• Las computadoras se volvieron más rápidas, más potentes y más asequibles para uso comercial.
• Las innovaciones de software hicieron que el análisis fuera más accesible para las empresas modernas
• Las empresas comenzaron a recopilar grandes cantidades de datos de sus clientes que antes eran inalcanzables, un factor esencial para optimizar las predicciones.

Gracias a estos avances digitales, las empresas tienen una visión más íntima que nunca sobre los comportamientos anteriores de sus clientes. Con un inmenso volumen de datos de clientes que se transmiten a través del uso del sitio web, pedidos de productos y más, las predicciones solo pueden aumentar su ya formidable precisión a medida que avanza la era de Big Data.

Guíe las estrategias de marketing con predicciones basadas en datos

Las predicciones se utilizan a menudo en el mundo del marketing para centrar mejor el gasto en resultados positivos de mayor probabilidad. Los datos, el aprendizaje informático y el modelado estadístico producen resultados de marketing cuantificables, con predicciones creadas con Amplitude Recommend que producen entre un 5 % y un 20 % de aumento en comparación con una cohorte de comportamiento. Hay tres casos de uso principales para las predicciones como medio para mejorar las campañas de marketing:

Determinar a quién incluir en su campaña

Incluir clientes con una baja probabilidad de conversión es una pérdida de dinero y esfuerzo que, de lo contrario, podría gastarse en atraer a aquellos con más probabilidades de conversión. Amplitude Recommend evita este escollo al permitir que los especialistas en marketing predigan qué usuarios tienen la mayor probabilidad de conversión. Una vez que se identifica este grupo, puede crear una cohorte que consista solo en estos clientes de alto valor para usar en su campaña de marketing.

Determinar qué incentivo ofrecer

Ofrecer un incentivo a sus clientes puede impulsar las conversiones, pero ¿cómo sabe que no está ofreciendo descuentos a los clientes que se habrían registrado sin uno? En este caso, las predicciones se pueden usar para eliminar clientes de alta probabilidad de campañas incentivadas. Al hacerlo, los especialistas en marketing evitan regalar con un descuento por lo que los usuarios de alta probabilidad probablemente pagarían el precio completo.

Determinar qué contenido ven los clientes

La personalización es el nombre del juego en la era de Big Data, y las predicciones son las que impulsan las campañas de marketing personalizadas. De hecho, la personalización dirigida se ha convertido en una expectativa para muchos consumidores, ya que el 90% de los clientes encuentran el marketing personalizado al menos algo atractivo. Los expertos en marketing crean cohortes predictivas que consisten en usuarios que prefieren un determinado producto o función y crean campañas que presentan específicamente esos mismos productos preferidos para producir mejores resultados.

Analice y anticipe el comportamiento del cliente para evitar la pérdida de clientes

El análisis predictivo es especialmente útil para ejecutar "¿qué pasaría si?" escenarios que involucran la retención de clientes. Específicamente, varios aspectos de la experiencia del cliente pueden modificarse o modificarse dentro de un modelo predictivo para determinar la experiencia óptima del cliente. Por ejemplo, al ejecutar un análisis predictivo, un comercializador de productos no tiene que preguntarse si enviar un mensaje personalizado a un prospecto de alto valor durante una prueba gratuita perjudicará o ayudará a la conversión.

La personalización es útil cuando una predicción anticipa las necesidades de un cliente antes de que dicho cliente se dé cuenta de que tiene alguna. Quizás lo más famoso es que los servicios de transmisión como Netflix y Spotify y los minoristas como Amazon hacen sugerencias de productos a sus clientes en función de una combinación de opciones anteriores y las opciones de una cohorte similar, lo que aumenta tanto la experiencia del consumidor como las cifras de ventas.

El uso de las recomendaciones se extiende más allá del ámbito de los servicios de transmisión y los sitios de comercio electrónico. Chik-fil-A utilizó recientemente predicciones creadas por Amplitude para alterar la forma en que los elementos del menú dentro de su aplicación aparecen para usuarios específicos en función de comportamientos y compras anteriores. Esto proporcionó una forma para que los clientes compraran lo que querían sin tener que buscarlo en la interfaz de usuario y minimizar la fricción en la etapa de compra.

A veces, los conocimientos obtenidos de las predicciones pueden informar el desarrollo de productos y servicios. Netflix dio luz verde a su popular programa House of Cards después de que las predicciones sugirieran que una nueva versión del programa británico original dirigida por David Fincher y Kevin Spacey sería un éxito entre los espectadores. Netflix pudo asumir un riesgo de $100 millones de dólares y crear un producto que fuera atractivo para su base de clientes existente y nuevos suscriptores, todo confiando en la confiabilidad de sus modelos predictivos.

Estas predicciones confiables basadas en datos pueden ayudar a identificar fricciones en la experiencia del cliente antes de que el cliente las experimente. Si un comercializador de productos notó una caída significativa en el uso a las pocas semanas de registrarse en un servicio de transmisión de música, la empresa podría crear escenarios con variables modificadas para identificar la mayor probabilidad de interrupción en la experiencia del cliente.

Un servicio de transmisión que busca identificar usuarios con alto riesgo de abandono podría usar Amplitude Recommend para ejecutar predicciones basadas en:

• La duración del mandato de la cohorte.
• La fecha de su última transmisión o descarga.
• La frecuencia histórica de descargas
• Comparaciones con otras cohortes que se inscribieron en la misma fecha

Una vez que los análisis predictivos ayudan a identificar a los clientes de alto riesgo, las empresas pueden enfocarse en ellos con esfuerzos de retención personalizados y rentables.

Predecir y prepararse para cambios en la demanda

Pronosticar con mayor precisión la demanda de productos mediante análisis predictivos puede ayudar a minimizar el exceso o la escasez de existencias y sus costos asociados. Cualquier minorista en 2021 que base sus decisiones de almacenamiento exclusivamente en las cifras de la temporada de vacaciones de 2020 probablemente se encontrará lamentablemente desabastecido frente a las diferentes circunstancias ambientales. En la otra cara de la moneda, un minorista que anticipe las cifras de ventas previas a la pandemia puede terminar con un exceso de existencias en sus estantes. En lugar de conjeturas, las empresas pueden usar un modelo creado por un software analítico predictivo para anticipar un escenario probable basado en datos históricos y con la tecnología de cálculos informáticos.

Además, pronosticar la demanda puede crear expectativas más realistas para la programación, lo que reduce la posibilidad de que una empresa en particular tenga poco o demasiado personal durante un período determinado. El análisis predictivo ayuda a Walmart a identificar las horas pico en sus farmacias para maximizar la eficiencia del personal y acortar los tiempos de surtido de recetas.

Si bien la demanda de los clientes mal anticipada puede crear problemas de suministro y personal para las empresas físicas, los minoristas en línea y las empresas SaaS enfrentan sus propios cuellos de botella con servidores e infraestructura digital sobrecargados. Estas empresas pueden utilizar los análisis predictivos para reforzar sus servicios y proporcionar los recursos de TI y de cliente adecuados antes de un aumento previsto de la demanda.

Plan para futuros potenciales

Las empresas que tienen la vista puesta firmemente en el rendimiento pasado limitan las posibles oportunidades de crecimiento futuro. La adopción de análisis predictivos en toda la empresa puede conducir a clientes más felices y más comprometidos, así como a un resultado final más atractivo: beneficios que los primeros usuarios ya están capitalizando. Si bien las empresas pueden encontrar un impulso inmediato al integrar el análisis predictivo en las operaciones existentes, los beneficios no se limitan aquí y ahora. Las plataformas de análisis predictivo como Amplitude ciertamente ayudan a predecir los resultados probables para un producto singular o una cohorte de clientes, pero su principal beneficio radica en su capacidad para ayudar a las empresas a elegir los futuros potenciales que ven por sí mismos.