La capacidad de anticipar tendencias y entender el comportamiento de los consumidores se ha convertido en una herramienta importante para las marcas, especialmente las de productos de consumo masivo. La inteligencia artificial y el análisis predictivo ayudan a los “marketeros” a optimizar sus estrategias y campañas, así como a optimizar la inversión y maximizar los resultados de las mismas. Esto en beneficio del retorno de inversión de sus clientes (marcas).
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo es una herramienta que se apoya del uso de datos históricos (estadística), el uso de técnicas de análisis y algoritmos (machine learning) para predecir resultados a mediano y largo plazo (proyecciones y predicciones).
Dentro del marketing digital y el marketing predictivo, el análisis de los datos mencionado permite a las marcas prever las necesidades y deseos de sus consumidores antes de que estos los manifiesten: dale a tus clientes lo que quieren y necesitan, antes de que ellos mismos lo sepan.
Como resultado, se mejora significativamente la toma de decisiones y se logra una personalización de las campañas de marketing que incrementa la relevancia y efectividad de los mensajes. Esto se traduce un mayor éxito e incremento en el ROI.
¿Y qué tiene que ver la Inteligencia Artificial en todo esto?
La IA ayuda a potenciar análisis predictivo al procesar grandes volúmenes de datos, en intervalos de tiempo relativamente cortos, reduciendo el factor de error humano durante la recolección de data y facilitando la identificación de patrones que serían imposibles de detectar mediante el análisis tradicional. Algo que ya se hace en la estadística inferencial, pero ahora no solo en tiempo real, sino anticipándonos al futuro.
El enfoque actual del marketing es “alejarnos” de análisis del comportamiento del usuario en el pasado y mejor, concentrarnos en el análisis de las acciones y eventos presentes, para poder predecir las decisiones que se tomarán el día de mañana. Como lo explica el experto Neil Patel, “el análisis predictivo permite a las empresas no solo entender lo que ha ocurrido, sino prever lo que ocurrirá, optimizando las campañas para un mayor impacto”.
¿Cómo aplico esto a mi marca o empresa desde el marketing?
Desde la perspectiva del marketing digital, el análisis predictivo tiene múltiples aplicaciones y conocerlas, ayudará mejorar tus estrategias en línea:
Segmentación de audiencias: mediante el uso de inteligencia artificial, las marcas pueden identificar clientes que tengan una mayor posibilidad o potencial de conversión. Se ha logrado demostrar que la segmentación predictiva mejora significativamente la tasa de conversión al enfocar los esfuerzos de marketing en los clientes más valiosos (Hubspot).
Contenidos personalizados: podemos crear contenidos específicos con base en los intereses y comportamientos previstos de los usuarios. De acuerdo con Digital Marketer, “las campañas personalizadas basadas en predicciones son más efectivas para captar la atención del consumidor y aumentar las tasas de interacción”.
Optimización de precios: algunas empresas e industrias utilizan el análisis predictivo para ajustar precios dinámicamente, asegurando que los precios se alineen con la demanda de los usuarios. Esto es especialmente funcional y práctico para el comercio y servicios electrónicos.
Previsión de demanda: McKinsey ha realizado investigaciones donde muestra que “las empresas pueden predecir la demanda de productos o servicios con mayor precisión, lo que les permite optimizar el inventario y reducir costos asociados con la sobre producción o escasez”. Esto es especialmente cierto en la industria farmacéutica o en el “trading”.
Mejora la relación y el servicio al cliente: las plataformas de CRM integradas con inteligencia artificial permiten realizar análisis predictivo de sus bases de datos y lograr identificar clientes que están en riesgo de abandono y desencadenar acciones preventivas (flujos de correo por ejemplo), para lograr retención y crecer la lealtad.
Y en el mundo real, ¿cómo se ha aplicado?
Netflix implementa algoritmos de machine learning, con ellos analiza el comportamiento o hábitos de navegación y visualización de cada usuario y así poder predecir qué tipo de contenido es más probable que sea de su agrado. Dicha implementación aumenta el tiempo que los usuarios pasan en la plataforma, reduciendo las tasas de abandono (no suar la app)y de cancelación de suscripciones.
Amazon integra el análisis predictivo recomendando productos a los usuarios y optimización de la cadena de suministro. Al predecir la demanda de productos y personalizar las recomendaciones de compra, se incrementa de forma considerable la tasa de conversión y se mejora la operación (todo el delivery).
Starbucks utiliza análisis predictivo para personalizar las ofertas que llegan a los clientes mediante la APP móvil. Esto incrementa la lealtad de los usuarios, aumenta el flujo a los puntos de venta e incrementa el desplazamiento de los productos promocionados.
El Corte Inglés (agencia de viajes) usa el análisis predictivo para anticipar si un usuario realizará una compra en línea, optimizando sus campañas digitales y mejorando la UX mediante recomendaciones personalizadas.
¿Qué beneficios tiene el análisis predictivo para mi marca?
Las marcas con un enfoque orientado en el rendimiento y los resultados, encuentran en el análisis predictivo una herramienta de gran valor que puede ofrecer, entre otros, los siguientes beneficios:
- Personalización avanzada
- Experiencias únicas.
- Mayor interés (engagement).
- Optimización de recursos
- Al conocer el comportamiento, se enfocan los recursos.
- Al anticipar tendencias, se invierte en actividades que ofrecen mejores resultados.
- Incremento de la tasa de retención
- Los usuarios no sólo están mejor perfilados, sino que llegan con una alta posibilidad de compra y recompra.
- Aumento de conversiones
- Al personalizar tanto la experiencia, es más probable que el usuario realice una conversión.
Como toda tecnología, no puede estar exenta de ciertas desventajas o retos. Aquí presentamos algunas de ellas que deberán tomarse en consideración al implementar este acercamiento:
Desventajas
- Inversión en obtención y limpieza de datos a analizar.
- Confirmar o depender de la veracidad de los datos a analizar.
- Inversión en tecnología y capital humano especializado.
- Temas legales a considerar previo a la obtención de datos.
Conclusión
A medida que la inteligencia artificial avanza, la capacidad de prever tendencias se vuelve más sofisticada. De igual forma, el análisis predictivo está transformando la forma en que las empresas abordan el marketing digital.
Aquellas que adopten estas tecnologías estarán mejor posicionadas para no sólo reaccionar ante los cambios de la industria y del mercado, sino para liderar la vanguardia del marketing digital.
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Funtes:
- https://www.thinkwithgoogle.com/intl/es-419/estrategias-de-marketing/automatizacion/predecir-personalizar-retail-machine-learning
- https://cloud.google.com/learn/what-is-predictive-analytics?hl=es
https://fastercapital.com/es/contenido/Recurso-Think-with-Google-de-Google–Toma-de-decisiones-basada-en-datos–Think-with-Google-Insights.html - https://www.harvard-deusto.com/la-creacion-de-una-empresa-mas-inteligente
- https://www.mckinsey.com/about-us/new-at-mckinsey-blog/tag/analytics
