Los modelos predictivos se pueden utilizar para anticipar los patrones de compra de los clientes, para construir campañas de marketing más eficientes orientadas a los medios de comunicación social y para dejar atrás a la competencia. En la era big data el conocimiento es poder y los datos son la llave del cofre del tesoro.
La técnica del modelado predictivo se basa en modelos de datos que se utilizan para anticipar futuros patrones de compra de los clientes. En concreto, los modelos predictivos pueden ayudar a:
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Identificar oportunidades en relación con los clientes actuales y clientes potenciales.
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Aumentar la eficiencia de los programas de ventas y campañas de publicidad.
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Mejorar los objetivos de ROI de las iniciativas de marketing, al detectar qué componentes propician respuestas positivas y facilitar la identificación y eliminación o reestructuración de aquellos que no se interpretan como generadores de valor por parte de los clientes.
La incorporación de modelos predictivos a la estrategia empresarial aumenta su eficacia, al permitir seleccionar los objetivos predispuestos a actuar de una determinada manera, incluyendo:
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Las personas que tienen más probabilidades de comprar un nuevo producto o usar un nuevo servicio.
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Las que presentan comportamientos en línea similar a los de los clientes actuales de la empresa.
Además, esta forma de modelado aplicado al predictive analytics ayuda a identificar audiencias emergentes dentro de los datos disponibles, lo que facilita el hallazgo de nuevos públicos que se comportan de una forma muy similar entre sí o equivalente a la de los clientes actuales.
Modelos predictivos, minería de datos y analítica avanzada: los tres pilares del futuro empresarial
La combinación de minería de datos y análisis avanzado que implica el uso de modelos predictivos no sólo se aplica a la identificación de los clientes que con más probabilidad comprarán los productos de la empresa, sino que también se usa para:
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Determinar los clientes de destino para los programas de fidelidad.
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Atraer nuevos clientes de forma efectiva.
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Segmentar la audiencia más receptiva para el envío de mensajes promocionales.
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Llevar a cabo el seguimiento y análisis de resultados de los planes de marketing para posibilitar el cálculo del ROI.
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Introducir nuevos productos u ofertas con mayores tasas de éxito.
No es coto privado de predictive analytics. La mineríade datos es un componente clave en la aplicación de los modelos predictivos. La razón es el hecho de que el modelado requiere de grandes volúmenes de información para su análisis y es la minería de datos la encargada de identificar las tendencias potenciales.
Cada transacción, evento, contacto con el cliente, conversión en línea o visita al sitio web corporativo proporciona información acerca de clientes y operaciones; incluyendo el comportamiento pasado, que funciona como indicador del comportamiento futuro.
El objetivo debe ser transformar estos datos en información útil partiendo de un enfoque que se centre estratégicamente en la optimización de decisiones o en el despliegue de los resultados del análisis avanzado para lograr los objetivos de negocio.
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