Los temas de tendencia resumen las noticias, información y perspectivas sobre los asuntos que afectan a las empresas y a los líderes empresariales en la actualidad. Esta perspectiva se le proporciona para mantenerle al día sobre los desarrollos y tendencias más recientes que influyen en dichos temas. Estos puntos de vista no necesariamente representan los puntos de vista y opiniones de PNC. Para investigar más a fondo estos temas, por favor, consulte las fuentes que se citan en este artículo.

Tradicionalmente, las compañías que intentan averiguar cuál será su “próximo gran avance” o identificar oportunidades nuevas en el mercado tuvieron que analizar detenidamente el historial de ventas, las tendencias de temporada, los comentarios de los clientes y demás datos para intentar adivinar qué es lo siguiente que su audiencia querrá. Sin embargo, intentar utilizar dichos datos provenientes de fuentes diversas requirió mucho trabajo, sin tener garantía alguna de que obtendrían un panorama preciso.

Hoy en día hay poderosas herramientas que dan a las empresas mejores perspectivas con respecto a lo que los clientes quieren. Al contar con la tecnología correcta, las compañías pueden utilizar los análisis para predecir la forma en que las necesidades y demandas de los clientes están cambiando y hacer los ajustes correspondientes.

“El valor de los análisis predictivos se puede lograr en todo el trayecto del cliente, para involucrar a los clientes y clientes potenciales mientras descubren una necesidad o responden a una preocupación común, para así impulsar las ventas cruzadas y las ventas ascendentes, reducir la pérdida de clientes y la deserción de clientes, para hacer crecer el valor de las cuentas de por vida, e incluso convertir a los clientes leales en embajadores de la marca”, afirma Wilson Raj, director global de inteligencia de clientes de SAS en Cary, Carolina del Norte.

Empieza con buenos datos

Primero debes empezar con un buen conjunto de datos históricos y datos en tiempo real, menciona Tim Mehta, estratega de optimización sénior en Portent, Inc., una agencia de mercadotecnia propiedad de Clearlink con sede en Seattle. “Las aplicaciones que los análisis predictivos proporcionan a las pequeñas y medianas empresas (PYME) dependen en gran medida del mismo tamaño de muestra de los datos que se están recabando. Si una PYME solo recibe unos cuantos cientos de visitas al día en su sitio o aplicación, el tiempo necesario para acumular suficientes datos para que estos sean estadísticamente significativos sería demasiado prolongado para seguir el ritmo al cual avanza el mercado de las PYME”, menciona.

En el caso de quienes cuentan con un mayor conjunto de datos, es decir, más clientes y un mayor número de puntos de interacción, los análisis predictivos funcionan de una manera muy similar a como funcionan en las compañías. Supongamos que eres un comerciante minorista que tiene ubicaciones físicas y un sitio web de comercio electrónico. Mehta dice que puedes realizar suposiciones fundamentales referentes a los factores que podrían influir en el comportamiento de un usuario, como la edad, el dispositivo, la ubicación, cuántas veces ha visitado el sitio, cuántas veces ha visto un anuncio, etcétera. Después puedes utilizar los análisis predictivos para buscar patrones concretos que se vinculen a dichos factores para que puedas personalizar tu contenido, adaptándolo de la mejor manera conforme a las necesidades de tus usuarios.

Hay diversas aplicaciones y plataformas que pueden analizar el comportamiento del cliente y sus patrones de compra anteriores y, a partir de ello, elaborar proyecciones referentes a lo que los clientes desean, así como referentes a lo que la empresa necesita. Estos pueden incluir:

  • Avisos sugeridos para volver a realizar pedidos
  • Productos recomendados basados en patrones de compra similares
  • Avisos para surtir el inventario y volver a realizar pedidos cuando quedan pocas existencias
  • Calificación de clientes potenciales basada en los perfiles de los clientes
  • Patrones de compra por temporada
  • Promociones personalizadas

Los análisis predictivos que se basan en un conjunto completo y adecuado de datos te pueden ayudar a aumentar el compromiso de marca y mejorar la lealtad, menciona Raj. Él hace referencia a una compañía que utilizó análisis predictivos para personalizar las ofertas. Los esfuerzos dieron tan buenos resultados que el 25 por ciento de los clientes contactados respondieron a la oferta y el 14 por ciento la aceptaron. Eso se compara con una tasa del 1 por ciento antes de que la compañía comenzara a utilizar análisis predictivos para realizar la personalización, menciona.

Cómo aplicar análisis predictivos

Las compañías que están interesadas en aplicar análisis predictivos pueden recurrir a herramientas como SAS, InsightSquared, Google Analytics y Canopy Labs, las cuales te permiten analizar todo, desde el comportamiento de compra pasado hasta el inventario y las tendencias de ventas. Busca herramientas que se integren con las plataformas que utilizas y con los datos que has obtenido de tu sistema de administración de relaciones con los clientes (CRM), sitio web, móvil, canales de redes sociales, etc.

Después, mapea las fuentes de datos correctas y, lo que es más importante, los análisis, a las etapas específicas del trayecto del cliente, menciona Raj. “Tiene que ver con anticiparte con precisión a tus clientes y diseñar iniciativas específicas para poner en acción dichas perspectivas predictivas”, menciona.

Por ejemplo, durante la fase de compra, los análisis predictivos pueden ayudar a las empresas a entender cómo y cuándo los clientes realizarán una compra. Las técnicas predictivas, como los modelos de propensión, ayudan a los comercializadores a predecir la probabilidad de que un cliente responderá a una oferta o mensaje específico y se fidelizará. También pueden ayudarte a realizar ventas cruzadas o a identificar otros productos que el cliente probablemente compre, lo que te ayudará a aumentar las transacciones o a abordar clientes con precisión con los modelos de sincronización del mercado, menciona.

Los análisis predictivos también pueden ayudar a descubrir patrones de comportamiento de uso y a impulsar aún más el compromiso del cliente. Por ejemplo, el sitio web de un comerciante minorista puede decirte el estado de tu pedido reciente en el momento en que ingresas a la página principal. Los “modelos de pérdida de clientes” te pueden ayudar a identificar las señales de que un cliente está a punto de abandonar tu empresa o ir de compras a otra parte, lo cual te da la oportunidad de reincorporarlos, ya sea mediante ofertas especiales o actualizaciones gratuitas.

Además, debes prestar atención a la privacidad. Debido a los reglamentos como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de Europa, las compañías pueden quedar expuestas a incurrir en responsabilidad si no consideran brindar una protección adecuada a la privacidad.

“Da miedo cuando una marca ‘sabe’ algo sobre las motivaciones y preferencias más íntimas de un cliente. Aun así, los clientes esperan recibir alertas y ofertas relevantes, oportunas y personalizadas. Rodea tus esfuerzos de análisis predictivo con esfuerzos considerados de administración de datos”, menciona. “Mejor aún, complementa tus enfoques de análisis predictivo con el tradicional compromiso humano que define tu marca de manera única”.

Listos para ayudar

En PNC, combinamos una gama más amplia de recursos financieros con la comprensión más profunda de su empresa para ayudarle a lograr sus metas. Para obtener más información, por favor, ponte en contacto con tu gerente de relaciones o visita el sitio pnc.com/cib.