Cómo utilizar el análisis predictivo en su estrategia de marketing

Según Webopedia, "El análisis predictivo es la práctica de extraer información de conjuntos de datos existentes para determinar patrones y predecir resultados y tendencias". Suena complicado, porque lo es. Cada vez que usas el pasado para discernir lo que va a pasar en el futuro; te estás arriesgando.

Sin embargo, sin alguna forma de análisis predictivo, es mucho más difícil lograr su objetivo, cualquiera que sea. Por ejemplo, en el béisbol, el método estadístico conocido como Sabermetrics se usa a menudo como una herramienta de análisis predictivo.

Al analizar estadísticas o métricas avanzadas y no tradicionales, los gerentes de béisbol toman decisiones de alineación (por ejemplo, qué lanzador de relevo usar en qué situación) y la oficina central toma decisiones de personal (qué jugadores jóvenes reclutar), todo basado en sus modelos analíticos. predecir es más probable que suceda.

En otro ejemplo, Netflix utiliza análisis predictivos para ayudar a determinar qué programas propuestos producirán para su lista de "Programación original de Netflix". La decisión de producir la popular serie “House of Cards”, por ejemplo, se tomó luego de un análisis de la estrella, el director y la versión británica del programa.

¿Por qué análisis predictivo?

Cuando los departamentos de marketing utilizan análisis predictivos, son mejores para identificar clientes potenciales. Una vez que los clientes se identifican y cierran con éxito, se les puede comercializar una cornucopia de otros productos en función de sus patrones de compra.

Una vez más, junto con los grandes datos, el análisis predictivo puede indicar qué productos vender de forma cruzada a qué consumidores. Por ejemplo, si un hombre compra un traje Armani por $4,000, sería un mejor objetivo para un BMW que para un Honda Civic. Incluso la venta cruzada y la venta adicional dentro del producto son derivaciones de esfuerzos exitosos de análisis predictivo. El exitoso Dollar Shave Club combina un nombre atractivo con el esfuerzo de aumentar las ventas, posicionando productos premium junto a los productos "dólares" en su sitio web.

Estos son ejemplos sencillos de análisis predictivo, o inteligencia predictiva, que entran en juego en la vida cotidiana. Sin embargo, con la llegada de los grandes datos, el análisis predictivo ha dado un giro mucho más sofisticado. Los algoritmos informáticos avanzados (un conjunto de instrucciones informáticas para realizar una tarea determinada) han hecho que la ciencia de la predicción a través de datos sea más precisa y de mayor alcance que nunca, y esta tendencia no muestra signos de desaceleración. Los especialistas en marketing que se ponen detrás de la curva tendrán muchas dificultades para ponerse al día.

Analítica predictiva en el ámbito del marketing

¿Cómo se relaciona todo esto con el marketing y cómo deberían los especialistas en marketing aprovechar el análisis predictivo? En primer lugar, cualquier proceso o herramienta que ayude a los especialistas en marketing a discernir los hábitos de compra de los consumidores puede ser de gran ayuda para su negocio porque si puede "descifrar" los hábitos de compra pasados, puede proyectar los hábitos de compra futuros y tomar decisiones basadas en esos. proyecciones. El análisis predictivo ayuda a garantizar que estas predicciones sean precisas.

Cuando un cinéfilo compra una entrada, por ejemplo, el sistema informático del vendedor de entradas captura la transacción y la introduce en su base de datos. El algoritmo de análisis predictivo puede indicar a la computadora que envíe un correo electrónico al cliente cada vez que se abra una nueva jugada. Yendo un paso más allá, el algoritmo puede definir el género particular (musical, misterio, comedia, por ejemplo) con el que dirigirse al comprador de entradas.

Para el departamento de marketing, la información de compra se puede extraer y ser la base para promociones de boletos, campañas publicitarias, obsequios del día del juego, etc.

Veamos algunas de las cosas que un especialista en marketing puede hacer cuando se extraen todos los datos disponibles y se aplica el análisis predictivo:

1. Analice y pronostique el comportamiento estacional de los clientes . Esto es especialmente cierto para las ventas en línea, ya que los sitios de comercio electrónico más exitosos son aquellos que destacan los productos que los consumidores querrán en un momento dado.
2. En segundo lugar, dirija los productos más rentables a los clientes con más probabilidades de comprarlos . No sirve de nada generar un correo electrónico o un anuncio emergente de un Mercedes-Benz a un niño de 13 años. Por el contrario, dirigirse al cliente adinerado para productos de alta gama es fundamental para un marketing eficaz.
3. A continuación, realice escenarios hipotéticos para los hábitos de compra de los clientes (por ejemplo, si se agotan los suministros del producto A, ¿quién es probable que compre el producto B?). En la superficie, esto puede parecer un problema de la cadena de suministro, pero el hecho es que se realizarán más ventas si el marketing puede determinar una lista prioritaria de artículos para tener en stock según lo que indican los algoritmos predictivos.
4. A continuación, desarrolle estrategias de marketing y publicidad más eficaces . No solo dirigiéndose a la audiencia correcta, sino también dirigiéndolos con mensajes, imágenes y temas que los atraigan a su producto o servicio.
5. Quinto, aprenda y emplee las mejores estrategias para ganar negocios repetidos . La inteligencia predictiva puede informar al marketing qué consumidores tienen más probabilidades de ser clientes habituales. Los presupuestos son cada vez más ajustados. El marketing necesita asignar sus recursos para centrarse en objetivos que proporcionen el ROI más alto, y nada proporciona ROI como los clientes habituales. En palabras del gurú de los negocios Edwards Deming “El resultado de las relaciones a largo plazo es cada vez mejor calidad y costos cada vez más bajos”.
6. Por último, prioriza a los clientes . Como complemento a lo anterior, los especialistas en marketing deben priorizar a los clientes en función de una serie de factores, uno de los cuales es la probabilidad de que se conviertan en clientes habituales. Otros factores incluyen, entre otros, qué clientes compran los productos de mayor margen, qué clientes cuestan menos atraer y qué clientes tienen más probabilidades de iniciar devoluciones.

Herramientas para permitir el análisis predictivo

Afortunadamente para las empresas, no es necesario contratar a un grupo de programadores informáticos para diseñar algoritmos de análisis predictivo. Hay muchas herramientas para realizar las tareas analíticas necesarias para hacer el trabajo.

Algunos de los principales actores en el análisis predictivo son IBM, SAP y Oracle, pero para aquellas empresas que no están preparadas para soluciones costosas y complejas de "clase empresarial", existen alternativas como Marketo, Tableau, GoodData y muchos otros. La principal diferencia entre las herramientas de clase empresarial y los mejores proveedores más pequeños no está en la sofisticación o la funcionalidad, sino que las empresas centradas en SAP y Oracle tienden a favorecer la uniformidad del proveedor, mientras que los usuarios de bases de datos de IBM sienten que hay una ventaja en el uso de herramientas analíticas de IBM. .

Optimización de conversión: la página de destino posterior al clic

Cualquier campaña de marketing en línea o cualquier presencia de comercio electrónico se juzga principalmente según un criterio: el número de conversiones. Las grandes campañas, las grandes promociones, incluso los grandes productos solo son buenos si generan ventas.

En marketing digital, la conversión lo es todo. Por esa razón, cada campaña de publicidad en línea necesita una página de destino posterior al clic, y la página de destino posterior al clic debe estar diseñada profesionalmente para generar clientes potenciales, atractiva a la vista y fácil de usar.

Todos los usuarios en línea han experimentado la frustración de las páginas de destino posteriores al clic que no brindan la información que necesitan, no se enfocan en una acción, simplemente no son atractivas y simplemente no están bien diseñadas. Para el vendedor en línea, cuyo salvavidas son las conversiones, la falta de una página de destino posterior al clic o una página de destino posterior al clic deficiente es veneno.

Puede encontrar un ejemplo de una buena página de destino posterior al clic aquí. La página de MarketingProfs es limpia, atractiva, fácil de leer y navegar con un simple formulario de un solo campo.

Afortunadamente, Instapage es la plataforma de página de destino posterior al clic más fácil de diseñar que permite a los especialistas en marketing crear hermosas páginas de destino posteriores al clic de alta conversión a escala rápidamente. Con funciones avanzadas como la medición de bordes y el bloqueo de ejes, un editor de CSS, junto con más de 200 plantillas, no encontrará una solución de página de destino post-clic más flexible, fácil de usar y personalizable en ninguna parte.

Análisis predictivo: aquí para quedarse y cada vez más importante

El análisis predictivo es parte integral de la publicidad en línea actual. Desde análisis simples, como la venta cruzada basada en una compra en línea, hasta aplicaciones ultrasofisticadas, como tratar de anticipar los hábitos de compra de varios segmentos de consumidores, el análisis predictivo se está convirtiendo en la base sobre la que se construyen el marketing y la publicidad en línea. A medida que aumenta el poder de procesamiento de la computadora y el almacenamiento de datos se vuelve cada vez más barato, no se vislumbra un final para lo que el análisis predictivo podrá lograr.

En los viejos días de tiendas físicas, el marketing era solo una cuestión de asegurarse de que la tienda por departamentos tuviera suficientes artículos navideños durante la temporada navideña y que el periódico local tuviera los cupones y la publicidad promocional correctos. Hoy en día, el canal de tiendas físicas está siendo desafiado por las compras en línea, y las compras en línea a través de una PC están siendo rivalizadas por el teléfono inteligente.

Según Statista, en 2021, las ventas minoristas de comercio electrónico ascendieron a aproximadamente 5,2 billones de dólares estadounidenses en todo el mundo. Se pronostica que esta cifra crecerá un 56 por ciento en los próximos años, alcanzando alrededor de 8,1 billones de dólares para 2026. Es por eso que el minorista de hoy debe dedicar los recursos adecuados a la publicidad y las ventas en línea, y para ello, el comerciante necesita lo siguiente:

1. Un equipo de marketing con un profundo conocimiento del proceso de compra online. Para las empresas más pequeñas, esto podría requerir el uso de consultores externos.
2. Concéntrese en el análisis predictivo que puede conducir a una mayor comprensión de los hábitos del consumidor y la asignación eficiente de recursos, así como la orientación impactante de la publicidad.
3. La creatividad para explotar esos hábitos actuando sobre las conclusiones proporcionadas por las tecnologías predictivas.
4. Las herramientas de software para extraer datos de todas las fuentes disponibles y analizarlos, y los recursos de TI para administrar esas herramientas y asesorar sobre la selección de herramientas si es necesario.
5. Una comprensión profunda del papel fundamental que desempeñan las páginas de destino posteriores al clic en la optimización de la conversión y el conocimiento para elegir el mejor proveedor de página de destino posterior al clic.

El futuro de la analítica predictiva

El marketing se ha convertido en una empresa digital y el análisis predictivo es una de sus principales herramientas. Antes, analizar los hábitos de los consumidores requería semanas y semanas de análisis de hojas de cálculo, pero hoy se hace en tiempo real. La implicación es clara: dónde hemos estado y hacia dónde vamos están entrelazados como nunca antes.

A medida que avanza la tecnología, la capacidad de predecir los hábitos de los consumidores y, en realidad, los hábitos de todos, planteará varios desafíos éticos y legales. Incluso ahora, los especialistas en marketing deben ser cautelosos para asegurarse de que sus esfuerzos de marketing no crucen la línea entre el marketing y la invasión de la privacidad. Una vez más, el análisis predictivo entrará en juego, pero es más probable que sea una solución al problema que el problema en sí.

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