¿Para qué puede servir el constatar que se ha perdido un cliente después de que ya se ha ido? Interpretar las señales puede prevenir el desenlace de consecuencias poco deseables, como el fraude o la pérdida de clientes, dos de los objetivos estratégicos de la analítica predictiva. Predictive Analytics supone el descubrimiento y la comunicación de patrones significativos hallados en los datos en base al trabajo orientado a la consecución de metas previamente planteadas.
El ROI del análisis predictivo puede incrementarse si los objetivos estratégicos de negocio están bien definidos. En estas condiciones:
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El ámbito de aplicación se centra.
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La medición gana en precisión.
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La inversión en recursos se economiza.
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Los objetivos estratégicos que parten de la analítica predictiva
Los objetivos estratégicos que las organizaciones pueden plantearse en sus acciones de predictive analytics tienen que ver con el propio desarrollo, su forma de dar respuesta a los cambios del entorno o la capacidad para prevenir situaciones futuras y actuar en consecuencia.
1. Desarrollo organizacional: uno de los objetivos estratégicos más importantes que predictive analytics hace realidad.
Las empresas que se plantean este tipo de metas buscan crecer internamente, ganar en solidez, en preparación y mejorar sus capacidades para garantizar su sostenibilidad. Mediante la analítica predictiva, lo consiguen de dos maneras distintas:
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Aprendiendo: de situaciones pasadas y en base a registros históricos o datos transaccionales. La experiencia es la clave en esta forma de desarrollar procedimientos que sólo es posible a través de esta modalidad de análisis avanzado.
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Mejorando: detectando las debilidades y áreas que pueden optimizarse, identificando procesos que no crean valor y eliminándolos, para centrarse en todo aquello que incrementa la productividad y potencia el rendimiento.
2. Respuesta adaptativa: en un entorno tan dinámico como es el mercado actual, donde los niveles de competitividad han alcanzado máximos históricos, la capacidad de reaccionar a tiempo y la proactividad son valores en alza. Estos objetivos estratégicos pueden conseguirse implementando técnicas de predictive analytics que ayuden a:
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Competir: aprovechando las fortalezas de la organización descubiertas gracias a una fuente poderosa y única de inteligencia de negocios que puede aplicarse a distintas áreas, como las ventas o el marketing. Y, al mismo tiempo, detectando las limitaciones de la competencia, para atacar sus puntos débiles, logrando un mejor posicionamiento en el mercado.
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Satisfacer a los clientes y sus expectativas: en base a un conocimiento en profundidad de sus gustos, hábitos, tendencias que permite segmentar, estudiar patrones y comportamientos y ofrecer una personalización máxima, que multiplica los efectos positivos de las acciones comerciales y campañas e mercadotecnia.
3. Capacidad de pronosticar: tanto las oportunidades que merece la pena aprovechar, como los riesgos que conviene evitar; dos objetivos estratégicos que no deben dejarse de lado y que, aplicados a una táctica de analítica predictiva suponen:
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El incremento de las ventas y la retención de clientes: en base a información de calidad, obtenida de datos objetivos, que permite decidir dónde enfocar y hacer crecer el negocio más rápido que los competidores y cuándo actuar para evitar perder a un cliente.
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La prevención del fraude: detectando y minimizando el riesgo de transacciones fraudulentas que impliquen grandes costes originados por compras con tarjeta de crédito o reclamaciones, entre otros.
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