Como respuesta al titular de este post, podríamos decir que el análisis predictivo nos permite a través de los datos, conocer por adelantado el comportamiento de los consumidores en referencia al objeto de estudio. Parece lógico ¿verdad? Sin embargo ese no es su único fin. El fin último del análisis predictivo no es tanto predecir, que es importante, sino conocer cómo podemos influir con acciones y qué probabilidades tienen que ser determinantes ante ese suceso predicho. ¿Estás confuso? Sigue leyendo este post, creo que te puede descubrir algunas cosas interesantes.

Para ponernos en situación, vamos a definir primero qué es un análisis predictivo. El análisis predictivo forma parte de lo que se llama analítica avanzada, la cual busca a través de análisis estadísticos, predecir sucesos futuros estudiando los sucesos pasados. Los profesionales del Big Data suelen referirse a ello como “bolas de cristal”, ya que al igual que hacen las videntes, con dichos modelos se busca predecir qué ocurrirá. Sin embargo, como ya hemos adelantado antes, esta metáfora no es del todo válida, ya que lo que buscamos en marketing es que no se cumplan los pronósticos de nuestros modelos de análisis predictivos, si no nos interesa, utilizando acciones que nos ayuden a obtener los resultados que sí queremos. Te lo explico mejor.

Para construir una inteligencia de negocio, es necesario recoger el mayor número de datos posible y saber diferenciar el dato que aporta valor sobre la paja. Los datos que nos podemos encontrar los dividimos en: datos estructurados y no estructurados.

Datos estructurados son aquellos que se pueden ordenar y tratar perfectamente, algunos ejemplos de datos estructurados más comunes son: la edad, el género, el estado civil, nivel de ingresos, etc. Datos no estructurados son aquellos que no se pueden ordenar y clasificar, sin una estructura clara, como por ejemplo, los contenidos en las redes sociales, incluso elementos que se pueden derivar de sus contenidos, como por ejemplo el sentimiento de sus publicaciones.

De este modo, y a través de los datos necesarios, podremos averiguar y anticipar resultados y comportamientos, que nos permitan ser proactivos. Aquí está la diferencia de valor: en ser proactivos. Esto es una gran ventaja, ya que podremos tomar decisiones de actuación basadas en datos y no en suposiciones.

La analítica prescriptiva va un poco más allá y nos sugiere acciones que podemos poner en marcha, a raíz de las predicciones y sus implicaciones. Aquí es donde tiene especial valor para el marketing esta ciencia. De nada nos sirve conocer que va a ocurrir algo que no interesa a la empresa, si paralelamente no estudiamos qué habría que hacer para que ese comportamiento cambie y sea el que nos interesa.

Por tanto, podríamos decir que el análisis predictivo no tiene como objeto último conocer qué puede pasar, si no crear modelos de análisis predictivos que se construyan usando técnicas matemáticas y de inteligencia artificial, permitiendo inferir cómo se comportará en el futuro una variable (predecida) en función de una serie de variables predictoras.

Ya tenemos claro qué es y qué no es, ahora vamos al grano: cuál es el proceso, qué ventajas tiene y dónde podemos aplicarlo.

El proceso de la analítica predictiva.

Como todo proceso, este está compuesto por diferentes fases.

1. Definición del proyecto. Aquí debes establecer cuáles son tus objetivos, es decir, para qué vas a hacer esto. Además, debes determinar las fuentes de datos que vas a utilizar, las decisiones, los resultados y el alcance que esperas obtener como resultado de tus esfuerzos.

2. Recogida de datos. Este es el momento en el que obtenemos los datos. Una vez los hemos recogido, tratamos la información y la transformamos en una estructura comprensible para así poder usarla posteriormente.

3. Tratamiento de datos. Consiste en el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y clasificar los datos con el objetivo de descubrir información útil, que te permitirá llegar a conclusiones.

4. Análisis estadístico. Esto te permitirá a través de estadísticas descriptivas conocer los primeros resultados y conclusiones, además de identificar probabilidades de comportamiento.

5. Modelación predictiva. Esta fase te da la oportunidad de crear, de forma automática, modelos predictivos.

6. Puesta en marcha de los modelos predictivos. Es la última fase, en la que puedes desplegar los resultados analíticos de las decisiones de cada día, construyendo un proceso para obtener resultados e informes que nos permitan llegar a la automatización de decisiones.

Ventajas y aplicaciones de la analítica predictiva.

Puestos en situación y una vez sabemos qué es la analítica predictiva y cuál es su proceso, imagino que te harás una idea de sus ventajas y dónde aplicarla. Estas son las que se me ocurren a mí.

Principales ventajas de la analítica predictiva:

1. Te ayuda a prevenir la rotación, detectando señales tempranas de insatisfacción. De este modo, puedes crear segmentos de clientes en función del riesgo mayor o menor, de pérdida. De este modo, podrás aplicar acciones correctoras oportunas, aumentando con ello la retención y los ingresos.

2. Te permite maximizar el valor del ciclo de vida del cliente (CLV). Con la analítica predictiva podrás identificar segmentos de clientes con alto valor y así planificar acciones de marketing estableciendo las oportunas estrategias de coss /up selling más adecuadas.

3. Identificar nuevos segmentos de clientes con alto potencial. ¿Qué significa esto? Si sabes quiénes de tus clientes tienen la capacidad de aumentar sus compras, dirígete a ellos con acciones oportunas y aumenta los ingresos.

4. Planificar adecuadamente tus campañas, dándole el enfoque idóneo para cada uno de los segmentos. Analizando todos los datos de que dispones, como patrones de compra, comportamiento, navegación web, interacciones en redes sociales, etc, podrás definir cuáles son los mejores momentos y canales a través de los que comunicarte con tus clientes.

5. Poder predecir el rendimiento de cada campaña en función del canal. Gracias a los análisis predictivos puedes analizar los hábitos de compra y comportamiento online, ayudándote a predecir el rendimiento de la campaña en cada canal.

6. Crear recomendaciones de producto (cross/up selling) en función del histórico de compras de cada cliente. Se puede utilizar el conocimiento histórico de compras por cliente e identificar productos o servicios con alto potencial de venta por cliente.

7. Predecir momentos valle y así poder efectuar campañas para reducir esa bajada de ventas. Gracias a estos análisis, predecimos cuáles son los momentos en los que hay una bajada de ventas y así poder actuar sobre ello por adelantado, reduciendo al máximo posible esa circunstancia.

8. Reducir la tasa de abandono de clientes o de la cesta de la compra. Sigue la línea del primer punto, donde hablábamos de prevenir la rotación, detectando señales tempranas de insatisfacción. Identificando qué clientes tienen más probabilidades de abandonar la compra, puedes intervenir sobre ellos evitando que esto suceda.

9. Identificar probabilidad de compra. Crear segmentos de clientes en función de su probabilidad de compra y así comunicarte con ellos de manera diferente en función de esta.

Veamos ahora algunas de sus aplicaciones:

1. Analítica de la gestión de las relaciones con los clientes (CRM).

Estos análisis tienen una importante actuación a lo largo del ciclo de vida de los clientes. Desde el momento de la adquisición y crecimiento de la relación, hasta incluso el momento de la retención y la reconquista. En este sentido, los análisis predictivos nos permitirán conseguir los objetivos de CRM en cuanto a campañas de marketing, ventas y atención al cliente.

2. En el ámbito sanitario.

Estos análisis pueden utilizarse de manera muy eficiente en el sector de la sanidad, para determinar los pacientes que están en riesgo de desarrollar, en base a sus datos, algunas enfermedades como asma, diabetes y otras patologías. También puede ser utilizado para ver el resultado de un nuevo tratamiento.

3. Analítica de recopilación de datos.

Las aplicaciones de análisis predictivo, además se pueden emplear para la optimización de la asignación de recursos de datos, identificando bien a las agencias de recolección, las estrategias de contacto y las acciones legales, para incrementar la recuperación de la información y reducir los costes de la recogida de datos.

4. Detección del fraude.

Aunque parezca raro, la analítica predictiva, tiene una importante utilidad en la detección de transacciones fraudulentas, tanto online como offline, robos de identidades y reclamaciones de seguros falsas.

5. Gestión del riesgo.

Las aplicaciones de analítica predictiva también pueden usarse para predecir la mejor cartera para maximizar el retorno en el modelo de valoración de precios de los activos financieros, conocidos como CAPM o Capital Assets Pricing Model.

Interesante, ¿verdad? No tengo duda de que si has llegado hasta aquí es porque te interesa mucho poder poner en práctica en tu negocio estos modelos predictivos. Normalmente, este tipo de trabajo lo realiza un departamento de Business Intelligence el cual no muchas empresas se pueden permitir. En Artyco disponemos de un gran equipo de expertos en crear ventajas y oportunidades a empresas, a través del Customer Intelligence y la analítica predictiva. Si quieres que te ayudemos, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.