Se han expuesto, en anteriores posts, algunas de las incontables ventajas que suponen la inteligencia predictiva y las herramientas de analítica avanzada frente al BI tradicional, de naturaleza descriptiva y eminentemente focalizado en el análisis histórico de datos e informaciones.
Unas ventajas que se evidencian en todos los niveles de la organización y que redundan en un mejor conocimiento de las potencialidades de la compañía, en una definición clara de los futuros escenarios posibles más provechosos para los intereses corporativos y en un sólido apoyo para la toma de decisiones, con la consiguiente ventaja competitiva y el incremento de beneficios que todo ello supone.
Y, en relación con este potencial incremento de beneficios, resulta obligado atender de un modo destacado el papel que desempeña la inteligencia predictiva en la confección de estrategias comerciales efectivas y exitosas, especialmente aquellas destinadas a lograr la fidelización de clientes.
Las principales ventajas que aporta la inteligencia predictiva para la fidelización de clientes se pueden estructurar entorno a cuatro ejes centrales para toda actividad comercial: una segmentación adecuada y flexible del público objetivo, un conocimiento profundo de las necesidades del cliente, la monitorización de las relaciones entre fuerza de ventas y consumidor y, por supuesto, la toma de decisiones acertadas que incrementen su nivel de satisfacción.
Cada uno de estos ejes presenta, a su vez, retos y necesidades que las herramientas propias de la inteligencia predictiva (fundamentalmente de analítica avanzada) son capaces de satisfacer de un modo absolutamente óptimo:
Las herramientas de análisis predictivo permiten avanzar las necesidades manifestadas por los clientes, aportando un conocimiento exhaustivo de sus preferencias y deseos, y apuntando qué decisiones conviene tomar para satisfacerlas cumpliendo con sus expectativas y exigencias.
Para mejorar esta oferta de bienes y servicios, ajustada a los deseos y las necesidades del cliente (no solo las presentes, sino especialmente las de futuro), es preciso segmentar adecuadamente el mercado y definir el público objetivo lo más detalladamente posible. Las herramientas de analítica avanzada permiten, además de segmentar el mercado en distintos grupos y perfiles de consumidor, considerar también cada cliente como un elemento escalable en este sentido; es decir, permiten segmentar en distintas etapas la vida del cliente en tanto consumidor, detectando variaciones en sus necesidades y preferencias a lo largo del tiempo para ajustar mejor la oferta.
La monitorización constante de la relación con los clientes es un asunto clave: las predicciones realizadas pueden cambiar sustancialmente en función de nuevos datos aportados, algo que resulta crítico para el apoyo in situ a la fuerza de ventas. Cuando un agente comercial, por ejemplo, visita a un cliente y este manifiesta cualquier preferencia sensible de ser tenida en cuenta, las herramientas de analítica avanzada permiten incluirla en un nuevo análisis predictivo realizado en tiempo real y ajustado a las nuevas necesidades expresadas.
Finalmente, la inteligencia predictiva posee un fuerte carácter prescriptivo: no se limita únicamente a diseñar escenarios posibles, también apunta qué decisiones resulta más adecuado tomar en función del momento y las circunstancias.
En el mercado existen soluciones tecnológicas como por ejemplo la plataforma de análisis predictivo IBM SPSS.
A parte de todo ello, para entender con mayor profundidad las enormes posibilidades que ofrecen la inteligencia predictiva y las nuevas herramientas de analítica avanzada para la fidelización de clientes, entre muchos otros asuntos de vital interés, recomendamos la guía Predictive Analytics: el impacto de la predicción para una organización, un recurso gratuito que incluye, además de lo anterior, la ilustración de estas ventajas mediante ejemplos reales de éxito.
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