Qué es el análisis predictivo y su papel en una estrategia de marketing ganadora

El análisis predictivo se aplica a menudo para administrar las cadenas de suministro y las operaciones comerciales y para analizar el comportamiento del consumidor. Según Statista.com, el análisis predictivo llegó para quedarse con un valor de 5290 millones de dólares en 2020 y se prevé que crezca hasta 41 520 millones de dólares en 2028.

¿Pero, qué es esto? ¿Cómo puede impactar positivamente en su negocio y estrategias de marketing? Vamos a averiguar.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una forma de análisis empresarial que utiliza estadísticas o aprendizaje automático para predecir el resultado de algo. Ese algo puede ser cualquier cosa, desde la intención del consumidor y el valor de por vida del cliente hasta las tendencias de ventas.

En comparación con otros tipos de análisis de negocios, mientras que el análisis predictivo se enfoca en lo que es probable que suceda, el análisis descriptivo analiza lo que ha ocurrido. sucedió. El análisis prescriptivo busca respuestas basadas en los otros dos análisis para determinar qué debería suceder, de acuerdo con lo que sucedió y lo que es probable que suceda.

El análisis predictivo se puede utilizar para:

• Pronostique las tasas futuras de abandono de clientes.
• Predecir con precisión las previsiones de ventas futuras.
• Permita que las empresas pidan la cantidad óptima de inventario para satisfacer la demanda de los clientes.
• Calcule el valor de por vida de un cliente (CLV).
• Prediga qué productos es probable que compre un cliente en el futuro.
• Prevenir el mal funcionamiento de los equipos de logística o almacén.

¿Qué son los métodos de análisis predictivo?

Al aprovechar los datos actuales y/o históricos con técnicas estadísticas como el modelado predictivo, los algoritmos de aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y la minería de datos, el análisis predictivo puede pronosticar eventos futuros probables.

Otros tipos de técnicas de análisis predictivo incluyen:

• El almacenamiento de datos (como los bloques de datos analíticos de SQL) constituye la base de los proyectos de minería de datos a gran escala.

• El agrupamiento de datos utiliza el aprendizaje automático para agrupar objetos en categorías según las similitudes, como la segmentación de la audiencia según el compromiso anterior.

• La clasificación es una técnica de predicción que consiste en calcular la probabilidad de que un elemento pertenezca a una categoría particular.

• La regresión logística encuentra correlaciones entre entradas y salidas.

• Los árboles de decisión son algoritmos de aprendizaje supervisado que se utilizan para determinar cursos de acción y las probabilidades asociadas con cada uno, según conjuntos de variables.

• Redes neuronales de traducción automática se utilizan normalmente con fines de clasificación de datos a través de nodos de entrada y salida.

• El análisis de series de tiempo es una técnica utilizada para analizar datos de series de tiempo, como cambios en períodos.

¿Qué es un ejemplo de análisis predictivo?

Un buen caso de uso para el análisis predictivo se encuentra en el espacio de comercio electrónico, específicamente recomendaciones de productos. Los algoritmos inteligentes crean proyecciones precisas para los consumidores en función de lo que compraron previamente y otras razones contextuales.

Un ejemplo de estos algoritmos en la práctica consiste en mirar la compra y revisar el historial del consumidor y recomendar productos sobre datos de usuario similares. Cualquier producto que el usuario haya comprado previamente sería descartado.

Las marcas que buscan mejorar la participación del cliente y las tasas de conversión a menudo obtienen excelentes resultados de los motores de recomendación. Bien hecha, esta estrategia de marketing de análisis predictivo fomenta las ventas adicionales y cruzadas, establece la lealtad a la marca y garantiza que los clientes regresen por más.

El papel del análisis predictivo en marketing

Experiencias personalizadas

El análisis predictivo forma la columna vertebral de las estrategias de marketing ganadoras. Esto se debe a que el uso correcto de los datos permite experiencias de cliente personalizadas e impulsa las ventas. En marketing, la previsión de necesidades es una herramienta de análisis predictivo ampliamente utilizada, donde las empresas anticipan las necesidades de los clientes en función de sus hábitos de navegación web.

Por ejemplo, los minoristas de renovación del hogar en línea pueden predecir cuándo un cliente está en el mercado de productos de decoración debido al aumento de las búsquedas de mejoras para el hogar.

Resolviendo problemas

El análisis predictivo resuelve los problemas de los clientes antes de que se den cuenta de que tienen problemas. Al utilizar los datos de intención y comportamiento del cliente, las empresas pueden ver qué clientes corren más riesgo de abandono y actuar en consecuencia, incluso si tienen una plantilla de acuerdo de nota convertible de PandaDoc. Abordar de manera proactiva los posibles problemas es una buena posición comercial y minimiza el impacto en la experiencia general del cliente.

Adquisición de nuevos clientes

Utilice la segmentación de datos como análisis predictivo para definir modelos de identificación de clientes. Esta práctica funciona mediante la identificación de clientes potenciales en función de las necesidades, los deseos, el comportamiento de compra y las preferencias de sus clientes existentes.

Optimizar el presupuesto de marketing

El análisis predictivo permite a los especialistas en marketing gastar los presupuestos de manera más efectiva, ya sea que el objetivo sea convertir clientes potenciales, atraer un nuevo segmento de audiencia o retener a los clientes existentes. Debido a que el análisis predictivo puede ayudarlo a comprender las acciones de los usuarios que indican sus intenciones de conversión, puede crear páginas de destino, embudos de ventas y campañas de marketing relevantes que estén preparados para impactar positivamente en sus resultados.

El proceso de marketing de análisis predictivo

¿Cómo podría verse el análisis predictivo en su negocio?

1. Defina qué pregunta desea responder, por ejemplo, ¿qué prospectos es probable que se suscriban a mi servicio dentro de los próximos 30 días?
2. Reúna los datos: nuestro ejemplo necesita datos históricos de prospectos (específicamente cuánto tiempo les tomó convertir a los prospectos anteriores), datos demográficos y de canal, además de una lista actual de prospectos.
3. Realice un análisis descriptivo para determinar hechos, como si el tiempo de conversión promedio varía entre los canales y si la demografía se correlaciona con estos períodos de tiempo.
4. Utilice técnicas estadísticas para probar sus teorías.
5. Cree un modelo predictivo después de los descubrimientos de su prueba para predecir los resultados.
6. Implemente el modelo predictivo para obtener información procesable, por ejemplo, los prospectos que probablemente se registrarán en los próximos 30 días.
7. Cree estrategias de marketing dirigidas con estos prospectos en mente con la esperanza de obtener el máximo de conversiones.
8. Actualice el modelo predictivo regularmente para cumplir con los nuevos requisitos.

Recuerde que las influencias externas pueden sesgar sus datos: piense en cambios estacionales, noticias, crisis globales, etc.

Cómo maximizar el éxito en marketing con análisis predictivo

Algunos consejos críticos para usar el análisis predictivo para su mejor efecto incluyen:

• Reúna la mayor cantidad posible de datos correctos.
• Decidir sobre las técnicas y algoritmos de modelado más relevantes para el proyecto específico.
• Contar con procesos para reducir posibles sesgos.

Predecimos que el análisis predictivo es el futuro del marketing

El análisis predictivo se está convirtiendo rápidamente en una herramienta vital para la toma de decisiones para las empresas con visión de futuro. Independientemente de la industria, el análisis predictivo puede brindarle la información que necesita para impulsar su comercialización. Al habilitar datos inteligentes para la recopilación científica y aprovecharlos para predecir con precisión los resultados futuros, las organizaciones utilizan el análisis predictivo para tomar decisiones extremadamente rentables.