Análisis predictivo: qué es y cómo puede ayudar a tu negocio


Posted on Octubre 4th, by Recode in investigación social y de mercados. 2 comments

Análisis predictivo: qué es y cómo puede ayudar a tu negocio

Econsultancy y RedEye publicaron hace un par de semanas un informe sobre Analítica Predictiva en el que exponen que el 40% de las empresas ya utilizan el análisis predictivo. Y el 99% de los participantes en la encuesta coincide en la importancia de esta técnica para el futuro de sus negocios. “Siempre es bueno saber qué están haciendo tus colegas y más cuando te puedes estar perdiendo tendencias que pueden ser muy útiles para el desarrollo de tu empresa”, explican en el artículo que presenta el estudio.

Pero realmente qué es y para qué puede servirte la analítica predictiva. Es lo que intentaremos desvelarte en este post.

Qué es la analítica predictiva

El análisis predictivo es una técnica que las consultoras de investigación de mercado utilizamos desde hace alrededor de 15 años.

Bancos y compañías de seguros fueron pioneros en su uso, si bien hoy se ha extendido a todos los sectores de la economía, interesados en descubrir nuevas líneas de negocio, en mejorar la experiencia de sus clientes personalizando ofertas y servicios, o en ahorrar costes con la optimización de procesos internos de las empresas.

Ejemplos de uso de analítica predictiva

Uno de los ejemplos que podemos poner para entender qué es el análisis predictivo es el de las acciones de marketing que en los comienzos del uso de esta técnica necesitaban realizar bancos o compañías de seguro. Ya sea tanto para aplicar modelos de fidelización o aumento del negocio, como para la prevención de abandono.

Supongamos que alguna de esas empresas contaba con un presupuesto para enviar una carta en la que ofrecer a sus clientes una nueva tarjeta de crédito u otro tipo de seguro diferente al ya contratado. Y que ese presupuesto no era suficiente para poder mandársela a su millón de clientes, sino que debían escoger sólo a 50 mil de ellos. La pregunta natural que surge ante esta situación es ¿a quién enviársela?, ¿cómo elegir los perfiles más adecuados o más propensos a comprar estos productos?

La respuesta llega de la mano de la investigación predictiva. Pues gracias a ella podemos evitar escoger al azar –y ofrecérselos por ejemplo a jóvenes de 18 años que no son nuestro target- y buscar nichos de clientes que mejor nos permitan dar en la diana de nuestros objetivos comerciales.

Otro ejemplo es el de la investigación de mercado para empresas de telefonía móvil de América Latina, donde es muy habitual el sistema de tarjetas de prepago. La analítica predictiva se suele utilizar para conocer un dato muy valioso para estas compañías, como lo es saber cuándo los clientes van a realizar las siguientes recargas y así poder lanzar promociones que consigan aumentar los importes.

La analítica predictiva nos da un conocimiento mucho más profundo de nuestro negocio, nos ofrece variables que el cerebro humano no puede abarcar. Con ella podemos calcular todas las combinaciones posibles de todas las variables existentes y al final ordenar los resultados por grupos de probabilidades en un ranking. En base a la información pasada que manejamos de nuestros clientes podemos predecir o anticiparnos a comportamientos futuros lo más certeramente posible y así optimizar costes y hacer más productiva nuestra acción de marketing.

Modelos predictivos

Si hay algo que distingue a un vendedor de una tienda de barrio es el conocimiento profundo y la cercanía que posee con sus clientes habituales. Un trato personal que, por ejemplo, les permite ofrecerles productos que en un principio no meten en la cesta pero que el comerciante sabe que pueden serles útiles.

Esto es algo de lo que carecen las grandes empresas. Aunque sí que cuentan con datos que de alguna manera pueden suplir el conocimiento que te dan las relaciones personales: con qué frecuencia compran y qué compran, si llaman al servicio de atención al cliente y para qué, cuáles son sus reclamaciones, cómo navegan sus páginas webs…

¿Cómo elegir entonces quienes serán los clientes con más probabilidades de comprar nuevos productos? Una forma de analizar y ordenar todos esos datos es a través de lo que en las consultoras de mercado llamamos búsqueda de gemelos, que no es otra cosa que aprender del histórico para predecir futuros comportamientos, para realizar modelos predictivos.

Y a esos modelos predictivos se puede llegar a través de diferentes tipos de algoritmos:

Árbol de decisión, regresiones lógicas (fórmulas numéricas más completas) y random forest son tres de esos algoritmos que nos proveen diferentes criterios, que nos ayudan a separar los casos positivos de los negativos. Según cuál de ellos elijamos, se puede ganar en acierto, o en cuanto al descubrimiento de la profundidad de las variables, porque no sólo nos da la probabilidad sino también la razón, los motivos de las conductas de nuestros clientes, con lo que es muy recomendable para áreas de negocio, ya que nos ayuda a definir la acción de marketing que tenemos proyectada. Por ejemplo, si nos dice que debemos impactar en un público joven, podemos utilizar medios digitales como el Whatsapp y hacerlos en un tono más distendido que si se tratara de personas mayores.

Volviendo al ejemplo de la tarjeta de crédito, con la búsqueda de gemelos puedo analizar qué clientes ya tienen este tipo de producto y cuáles son sus perfiles (hombres o mujeres, provincias en la que viven, cuánto dinero tienen en la cuenta, etc.). Cuando ya tengo definido el perfil, sólo me queda mirar el tipo de clientes que coincidan con él y aún no tengan la nueva tarjeta de mi banco.

La búsqueda de gemelos también puede ayudarnos a prevenir las bajas de clientes de cualquier tipo de servicio. Una pista útil es analizar qué tipo de clientes se han dado de baja y por qué (notificaron una incidencia hace dos meses, llevaban ya cinco años y están aburridos del servicio/producto, habían bajado la facturación en los últimos cuatro meses o vaciado la cuenta en los últimos seis, etc.).

En resumen, el análisis predictivo se puede utilizar para acompañar una acción de marketing y su finalidad es ordenar a los clientes según vayan a cumplir los objetivos planteados en esa acción. Puede que ahora, con las nuevas tecnologías y los nuevos canales de comunicación el presupuesto ya no sea tan clave como en los comienzos de la analítica predictiva. Pero sí que lo es para no molestar a los clientes con productos que no le interesen, con el consiguiente desgaste que provoca a la marca en cuestión.

Vayamos a otro ejemplo del uso del análisis predictivo, como las campañas de marketing telefónicas. ¿A quién no le fastidia que le llamen para ofrecerle algo sobre lo que no tiene ningún interés? ¿Y el consiguiente malestar que genera el nombre de la marca en el receptor del mensaje? Con la investigación predictiva, una empresa de investigación de mercado puede conseguir que nuestras llamadas sean más efectivas, que contactemos con el público que tiene más probabilidades de comprar, personalizando las ofertas en base a los patrones estudiados y ahorrando así esfuerzos, costes y, algo todavía más importante en el entorno actual, mejorando la experiencia del cliente.

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2 respuestas a “Análisis predictivo: qué es y cómo puede ayudar a tu negocio”

  1. […] el análisis de datos ya existentes es cada vez más necesario para las empresas, tanto desde la analítica predictiva como de la combinación de la investigación de mercado con big […]

  2. […] caso el averiguar qué van a querer los clientes antes de que lo sepan no es lo que hacemos con los modelos predictivos?-. Ahora mismo triunfa en Sillicon Valley, como bien describen en el blog de Flex MR, la mentalidad […]

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