¿Cómo pueden la analítica y la IA permitir a los marketeros predecir el futuro?

Las recompensas para conocer el futuro de antemano son demasiado grandes para resistirse a dejarlas pasar, pero confiamos más bien en la intuición humana para formar nuestras proyecciones. Como tal, las recompensas con demasiada frecuencia no son muy buenas.

Esta es una industria en rápida evolución, sin embargo, y los avances en inteligencia artificial (IA) podrían ver pronto nuestras proyecciones futuras en modelos estadísticos confiables en lugar de nuestra intuición, que suele ser algo defectuosa.

Hoy exploraremos el papel potencial de la inteligencia artificial en el desarrollo de análisis predictivos precisos y accesibles que conduzcan a un mejor desempeño empresarial.

¿Qué entendemos por “análisis predictivo”?

La analítica predictiva es una forma de minería de datos que emplea el aprendizaje de la máquina y el modelado estadístico para predecir estados futuros de asuntos, basados ​​en datos históricos.

Hay ejemplos de análisis predictivo en acción a nuestro alrededor. Si su banco le notifica sobre actividades potencialmente sospechosas en su tarjeta de crédito, es muy probable que se haya utilizado un modelo estadístico para predecir su comportamiento futuro basado en sus transacciones pasadas. Las desviaciones serias de este patrón se marcan como sospechosas.

Para poder representar esto y  para entender el nivel de interés en el campo, podemos ver en Google Trends que el volumen de búsqueda para el tema ‘análisis predictivo’ ha aumentado significativamente en los últimos 5 años:

Podemos mirar esta línea y predecir que continuará creciendo. Pero eso es realmente sólo basado en la tendencia histórica reciente, o el hecho de que hemos escuchado muchos rumores sobre el tema en la industria. Se necesitaría mucha más investigación para afirmar con certeza real dónde va la línea siguiente.

Tiene sentido que muchas empresas se sientan intrigadas por el tema, también. Se pronostica que más de 76.000 millones de dólares se gastarán anualmente en la tecnología “Big Data” para 2020. La mejor manera de obtener un retorno de esta inversión sería utilizar todos esos datos para anticipar las tendencias futuras de la demanda.

Esta es una tarea difícil de dominar para la gente , como hemos visto. Necesitamos un poco de ayuda si vamos a empezar a hacer predicciones correctas.

Como resultado, en el ‘Analytic Ascendancy Model’ de Gartner, la analítica predictiva se ve como un salto evolutivo a partir de la analítica descriptiva y la analítica diagnóstica.

Dicho esto, el deseo de una analítica predictiva precisa no es nuevo, ni tampoco los intentos de utilizar la analítica para modelar los comportamientos futuros de los consumidores. Muchos profesionales de la analítica se involucran con este campo todos los días para calcular cifras como el valor de por vida (LTV) de su cliente típico, por ejemplo. La disponibilidad de conjuntos de datos amplios y variados ha ayudado a mejorar la precisión de estos cálculos considerablemente.

Lo que es relativamente nuevo es la aplicación de la inteligencia artificial para tapar las lagunas en nuestro conjunto de habilidades y ampliar lo que es posible con el análisis predictivo.

Esta combinación ha llevado a modelos estadísticos más sofisticados que detectan patrones en comportamientos pasados ​​del consumidor y los utilizan para trazar las acciones futuras probables.

Pero, ¿por qué la inteligencia artificial, en particular, es tan eficaz para lograr lo que hemos encontrado casi imposible por nuestra cuenta?

Criaturas del hábito: ¿Cómo se aplica la analítica predictiva en el mundo real? La analítica predictiva es ayudada en gran medida por lo previsible que son las personas.

Como únicos y de libre voluntad como nos gustaría creer que somos, la IA puede predecir con bastante exactitud lo que vamos a seguir haciendo sobre la base de nuestras acciones pasadas y las acciones de personas similares.

Un estudio realizado por científicos del Laboratorio de Medios del Instituto de Tecnología de Massachusetts en 2007 descubrió que “un buen 90 por ciento de lo que la mayoría de la gente hace en cualquier día sigue rutinas tan completas que su comportamiento puede predecirse con sólo unas cuantas ecuaciones matemáticas”.

Muchas campañas de marketing han operado sobre esta suposición, pero ahora podemos aplicar este principio con mayor precisión y responsabilidad.

Donde la IA entra en su propio en este campo está en su capacidad de identificar patrones más amplios que los seres humanos simplemente no verían. Seleccionamos áreas de investigación basadas en lo que creemos que son suposiciones seguras, pero AI puede identificar otras variables que, cuando se alteran, tienen un impacto entre sí.

Este enfoque (en gran medida moldeado por el uso del análisis de regresión) es un reflejo adecuado de los consumidores del mundo en constante cambio.

Por ejemplo, en función de mi ubicación, edad, compras pasadas y género, ¿qué probabilidades tengo de comprar leche si acabo de añadir pan a mi cesta? Un supermercado en línea puede utilizar este tipo de información para recomendar productos automáticamente a mí, basado en mi propensión prevista para comprar estos artículos.

Esto ayuda a las empresas a mejorar su tasa de conversión, pero las implicaciones son mucho más amplias que eso. La analítica predictiva permite a las empresas establecer estrategias de precios basadas en las expectativas de los consumidores y en los puntos de referencia de los competidores. Permite a los minoristas anticipar la demanda y, por lo tanto, asegurarse de que tienen el nivel adecuado de stock para cada producto.

La analítica predictiva puede incluso sugerir ideas para nuevas líneas de productos detectando cambios en las preferencias de los clientes. Esto marca la transformación de la analítica desde una herramienta retrospectiva para especialistas en datos, hasta una función predictiva esencial que moldea la estrategia empresarial, mejora las relaciones con los clientes y crea eficiencias operativas.

De hecho, un reciente informe señaló que, “Marketeros predectivos tienen 2,9 veces más probabilidades de reportar crecimiento de los ingresos a tasas más altas que el promedio de la industria”.

La evidencia de esta revolución ya está a nuestro alrededor. Cada vez que escribimos una consulta de búsqueda en Google, Facebook o Amazon, por ejemplo, estamos introduciendo datos en la máquina. La máquina se nutre de los datos, cada vez más inteligente a medida que recibe estas señales de retroalimentación.

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