Hemos apuntado en repetidas ocasiones algunas de las ventajas que supone la adopción de herramientas de análisis predictivo por parte de organizaciones que desean sacar el máximo partido a los datos y las informaciones con las que cuentan, especialmente a la hora de diseñar escenarios posibles, detectar nuevas oportunidades de negocio, objetivar y segmentar sus mercados respectivos y, por supuesto, reducir los costes proporcionando un amplio abanico de posibilidades para ello.
Hace poco nos hacíamos eco de los últimos movimientos que los principales desarrolladores de soluciones BI llevaban a cabo en el campo de la analítica predictiva, orientados en este caso hacia la especialización por sectores, y hoy profundizaremos algo más en la cuestión centrándonos en ver cómo el análisis predictivo puede contribuir a reducir costes en algunos aspectos clave para ciertas actividades de negocio, como la detección del fraude o las campañas de marketing online.
Hace poco nos hacíamos eco de los últimos movimientos que los principales desarrolladores de soluciones BI llevaban a cabo en el campo de la analítica predictiva, orientados en este caso hacia la especialización por sectores, y hoy profundizaremos algo más en la cuestión centrándonos en ver cómo el análisis predictivo puede contribuir a reducir costes en algunos aspectos clave para ciertas actividades de negocio, como la detección del fraude o las campañas de marketing online.
Cómo reducir costes con herramientas de análisis predictivo
Empecemos por un asunto de los más transversales, y que preocupa a compañías de cualquier sector y actividad: la reducción de costes en operaciones y campañas de marketing digital, tomando como hilo conductor y ejemplo paradigmático el caso de AVIS Budget EMEA, actualmente líder en el sector del alquiler de vehículos en Europa, Asia, África y Oriente Medio.Con un mercado tan amplio y heterogéneo como el suyo, y con la intención de ocupar los primeros puestos en su sector, una de las prioridades de AVIS consistía en identificar los distintos perfiles de clientes y consumidores para ofrecer soluciones más personalizadas, más ajustadas a sus necesidades y sin que ello significara un incremento sustancial de los costes en analítica de datos que hiciera inviable lograr sus objetivos.
La adopción del software de analítica predictiva IBM SPSS por parte de AVIS en 2008 permitió que, en 2009 y tras lograr una segmentación de los datos contenidos en sus data warehouses para desarrollar distintos perfiles de clientes objetivos, los costes de sus actividades de marketing por correo electrónico (uno de los principales artífices de su éxito actual) se redujeron a prácticamente la mitad respecto al ejercicio anterior, consiguiendo difundir más de 18 millones de correos electrónicos personalizados y alcanzando una elevada tasa de conversión en transacciones comerciales efectivas.
El caso de AVIS es extrapolable a compañías de cualquier industria y sector, o a empresas especializadas en todo tipo de prestación de servicios con necesidades similares a las expuestas. Sin embargo, los ejemplos de cómo las herramientas de análisis predictivo permiten reducir costes operativos no terminan aquí.
Como decíamos la analítica predictiva permite, entre otras muchas aplicaciones, mejorar los mecanismos de prevención de riesgos, especialmente los relacionados con fraudes y estafas; un apartado que representa el de mayor gasto e inversión en compañías aseguradoras, pero que concierne no solo al sector bancario y de seguros sino a todo tipo de organizaciones, especialmente a las más expuestas a impagos y reclamaciones fraudulentas.
Contando con las herramientas de análisis predictivo adecuadas (como la citada en el caso de AVIS), la inversión en investigación y detección del fraude se puede reducir enormemente, sin necesidad de recurrir a agencias externas, además de detectar y priorizar las operaciones menos inseguras y realizar ofertas personalizadas a los clientes de mayor confianza.
Las ventajas de las herramientas de análisis predictivo para la reducción de costes son mucho más amplias que las expuestas hoy aquí, y con total seguridad volverán a centrar nuestra atención en ocasiones venideras. Hasta ese momento y para ampliar la información al respecto, recomendamos encarecidamente la lectura de la guía (completamente gratuita) Predictive Analytics: el impacto de la predicción para una organización, un recurso enormemente útil para descubrir hasta qué punto y en qué sentidos la adopción de herramientas de analítica predictiva deviene un factor clave para el éxito de cualquier organización.
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