Predicción del comportamiento del cliente para mejorar el retorno de inversión

El análisis predictivo es probablemente lo más popular en análisis de marketing en este momento. El análisis predictivo va más allá de describir el comportamiento del consumidor para predecir cómo se comportarán los consumidores en el futuro en función de los datos.

Si nunca has oído hablar de él, no te sientas mal: el marketing va a la zaga de muchas otras disciplinas comerciales al usar datos para impulsar la toma de decisiones. De hecho, el marketing todavía tiene problemas con las estadísticas descriptivas, que simplemente describen comportamientos, como visitas, respuestas de anuncios, etc.

Los profesionales del marketing no deberían sentirse mal por su confianza en los análisis blandos, como una mayor conciencia. En el pasado, los especialistas en marketing simplemente no tenían acceso a los datos, que estaban encerrados en las mentes y los corazones de los consumidores. Obtener acceso a esta información fue muy costoso y llevó mucho tiempo, lo que obligó a los gerentes de marketing a utilizar datos menos precisos y matizados, como los datos demográficos de los clientes y los puntos de venta, de acuerdo con esta infografía de Absolutdata y Alteryx.

Pero con el marketing digital, los gerentes de marketing ahora tienen acceso a una gran cantidad de datos valiosos y muchos tienen problemas para usarlo, aunque ese acceso puede estar restringido a los analistas de datos y pueden carecer de las habilidades necesarias para extraer información de los datos.

Entonces, hoy, nos gustaría compartir algunas estrategias para usar el análisis predictivo, que son exactamente lo que parecen. Predican el comportamiento, en lugar de simplemente informar sobre él.

¿Qué son los análisis predictivos?

Hablamos de 3 tipos de análisis:

  • Descriptivo
  • Predictivo
  • Preceptivo

Hoy nos enfocaremos en el análisis predictivo

En pocas palabras, el análisis predictivo, como su nombre lo indica, intenta predecir el futuro, mientras que el análisis descriptivo describe el pasado y el análisis prescriptivo ayuda a planificar el mejor curso de acción (por ejemplo, cuáles son las mejores rutas para autobuses en una ciudad importante).

Las empresas que luchan por comprender o implementar análisis descriptivos ahora tienen el desafío de adoptar esta nueva forma de análisis. Una gran parte del problema son los datos y las habilidades para analizarlos están restringidos a un número limitado de científicos de datos que, a menudo, carecen de los antecedentes conceptuales para saber lo que están buscando a la hora de predecir el comportamiento del consumidor.

 

Beneficios del análisis predictivo

De acuerdo con SPSS:

Las organizaciones que incorporan el análisis predictivo en sus operaciones diarias de esta manera mejoran sus procesos comerciales, mejoran la toma de decisiones y obtienen la capacidad de dirigir, optimizar y automatizar las decisiones, a pedido, para cumplir con los objetivos comerciales definidos.

Y, según los datos de la encuesta, Forbes dice:

Una gran mayoría de los ejecutivos que han supervisado los esfuerzos de marketing predictivo durante al menos dos años (86%) informan un mayor retorno de la inversión (ROI) como resultado de su marketing predictivo.

Solo el 5% dice que no ha experimentado una mejora en el retorno de la inversión o una disminución en el retorno de la inversión debido a sus esfuerzos de análisis predictivo.

 

Usos del análisis predictivo en marketing

Podría decirse que el análisis predictivo es compatible con la mayoría de las actividades empresariales, pero estoy enfocado en el marketing. Estos son algunos usos del análisis predictivo en marketing:

 

  1. Segmentación

 

La segmentación implica separar un mercado en subgrupos con actitudes, demografía, geografía o comportamientos similares. Después de segmentar tu mercado, posiciona tu producto para atraer los deseos y las necesidades de los segmentos elegidos: tu mercado objetivo.

Los datos ayudan a diseñar tu (s) segmento (s) objetivo y determinar el posicionamiento más efectivo para cada uno. El análisis predictivo también ayuda a identificar los segmentos más rentables en función del comportamiento histórico del consumidor dentro de cada segmento.

Los gerentes de marketing usan esta información para asignar recursos para llegar a los segmentos más rentables.

 

  1. Pronóstico

Según HBR, el mayor uso del análisis predictivo está en el desarrollo de modelos de demanda que pronostican ventas e ingresos, el punto de partida para la elaboración del presupuesto.

 

  1. Precios de demanda

Los precios de demanda, a menudo llamados administración de rendimiento, implican precios de productos basados ​​en diferencias en la elasticidad de la demanda entre grupos de consumidores. Por ejemplo, los viajeros de negocios están dispuestos a pagar más por un asiento en un avión que los viajeros casuales, por lo que puede cobrarles más y reducir el precio a los viajeros ocasionales para que sus vuelos sean más competitivos y aún así cumplan con los objetivos de ROI.

Utilizando el análisis predictivo, las empresas realizan una serie de experimentos para determinar los factores que afectan el impacto del precio sobre la demanda. Usando estos modelos predictivos, las empresas desarrollan estrategias de precios óptimos que maximizan el ROI.

 

  1. Mejorar la satisfacción del cliente

La satisfacción del cliente tiene un gran impacto en la retención y la lealtad. También mejora otros comportamientos positivos del consumidor, como recomendar la marca a otros. Cualquier mejora en la satisfacción del cliente afecta el ROI, potencialmente significativo. Esa es toda la base para el aumento del marketing relacional, donde el marketing cambia su enfoque a complacer a los clientes existentes que atraer a los nuevos. Los datos sugieren que es 5 veces menos costoso mantener a un cliente existente que reemplazar a ese cliente.

El uso de datos de llamadas de atención al cliente, menciones en las redes sociales, etc. ofrece información sobre los factores que conducen a la satisfacción del cliente. El uso de herramientas predictivas, como el análisis conjunto, permite a las empresas descubrir qué mejoras del producto generan la mayor mejora en la satisfacción del cliente.

 

Retos para implementar el análisis predictivo

Al observar la infografía, observamos que el 43% de los encuestados considera que acceder a los datos es el mayor problema que afecta su capacidad para utilizar los datos. Gran parte de la información se encuentra en numerosos silos funcionales, unidades de la organización o en diferentes países, lo que dificulta obtener una idea clara de cómo responden los clientes a los esfuerzos de comercialización. Otro 39% de los encuestados informaron dificultades para integrar datos en varios lugares donde se almacena. La creación de información procesable a partir de los datos solo se informa con el 37% de los encuestados. Mi conjetura es que este número.

La creación de información procesable a partir de los datos solo se informa con el 37% de los encuestados. Mi suposición es que este número es aún mayor, en realidad, y una función del viejo dicho “no sabes lo que no sabes”. El uso de técnicas de minería de datos sin pensar no genera información y puede ofuscar las verdaderas relaciones ocultas en los datos. En cambio, el conocimiento del comportamiento del consumidor debe guiar el análisis mediante la identificación de variables que puedan afectar comportamientos importantes.

Y, esta es la verdadera dificultad. Los profesionales del marketing a menudo no reciben capacitación en técnicas de análisis de datos y las firmas de universidades y centros de enseñanza confían en que estas habilidades disminuirán en el trabajo porque temen perder estudiantes o recibir evaluaciones deficientes por parte de los estudiantes que odian el análisis y las matemáticas. Para mitigar este problema, las empresas a veces contratan ingenieros que poseen suficientes habilidades analíticas, sin darse cuenta del verdadero impacto de su falta de conocimiento sobre los conceptos de marketing.

 

Soluciones

Una solución obvia es mejorar las habilidades analíticas de los vendedores ya sea pagando para entrenar a los vendedores o contratando especialistas en marketing (lo cual es más fácil decirlo que hacerlo de acuerdo con la infografía anterior que muestra que el 57% de las empresas tiene problemas para contratar empleados con habilidades analíticas).

Alternativamente, las empresas pueden comprar soluciones de software que no requieren habilidades analíticas de alto nivel, como las producidas por los autores de la infografía.

Eso aún deja el tema de la diseminación de datos por toda la organización. La solución de este problema requiere que las empresas desarrollen planes integrales de recopilación y almacenamiento de datos que faciliten la integración en diferentes unidades. La combinación de datos de diferentes bases de datos requiere una clave para vincular los datos, así como habilidades como SQL para gestionar la integración. De nuevo, existe un software que permite a las empresas integrarse con poco conocimiento técnico como lo es el CRM de Klugit.

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