Existen un gran número de técnicas y estrategias diseñadas para fidelizar clientes, algunas de las cuales las hemos expuesto anteriormente como ejemplos de lo que el Business Intelligence puede aportar en este campo.

Las potencialidades de la analítica predictiva, el nuevo paradigma de la inteligencia de negocios, son prácticamente ilimitadas. Si hace unas semanas nos hacíamos eco de las últimas aplicaciones de Big Data en la captación de clientes, un asunto estrechamente relacionado con las herramientas de análisis predictivo y sus posibilidades de uso en el sector del comercio minorista, hoy redundaremos en ello prestando atención a algunas de las nuevas soluciones que se están desarrollando para las PYME, y más concretamente para el sector retail.

Big Data necesita del predictive analytics para materializar su valor en el ámbito de negocio. El análisis predictivo, cuando se lleva a cabo en las condiciones adecuadas, puede representar una fuerte ventaja competitiva para las empresas al:

Cómo poner precio a los productos y/o servicios ofertados, optimizando al máximo los márgenes de beneficio sin que por ello merme el nivel de competitividad adquirido o deseado, es una de las tareas más complejas y críticas que afronta cualquier empresa u organización, sea o no con ánimo de lucro.

No cabe duda alguna de que la detección del fraude es una de las máximas prioridades para compañías especialmente sensibles y expuestas a actividades fraudulentas. Aseguradoras y reaseguradoras, financieras, banca... prácticamente la totalidad de las organizaciones que operan en estos sectores dedican esfuerzos titánicos a dotarse de las medidas de seguridad más avanzadas, especialmente las orientadas a la prevención del fraude y la estafa. Pero en absoluto son las únicas.

Pocas veces se tiene la oportunidad de asistir a encuentros de proyección internacional en los que se den cita, en un mismo escenario, soluciones de última generación a necesidades empresariales críticas y vitales con uno de los principales desarrolladores de respuestas business intelligence a escala planetaria.

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.

Hace pocos días nos ocupábamos, en este mismo blog, de un nuevo concepto que ha transformado radicalmente el paradigma en inteligencia de negocios: la inteligencia predictiva, superando a la inteligencia descriptiva representada por el BI tradicional. Un concepto que apunta hacia el futuro, como decíamos en esa ocasión, utilizando la potencia de las herramientas analíticas más avanzadas para proyectar futuros escenarios posibles y realizar predicciones minimizando al máximo los márgenes de error.

Toda organización necesita una estrategia de gestión de la información (que se aplique tanto a datos internos como a externos, a datos estructurados y datos no estructurados). Acompañándola, como complemento, es recomendable implementar una estrategia de tecnología y una estrategia de ciencia de datos.

Créditos fotográficos: istock sinemaslow

Las ventas cruzadas, o cross selling, en los últimos años han cobrado una relevancia creciente paralelamente a como se han venido desarrollando soluciones tecnológicas al servicio del e-commerce.

Se trata, como muchos ya sabrán, de una estrategia de marketing consistente en anticipar la oferta de determinados bienes y/o servicios a la demanda del cliente o consumidor, basándose en los intereses y las preferencias del mismo. Evidentemente, en contextos de comercio electrónico las posibilidades de negocio que ofrecen las ventas cruzadas son prácticamente ilimitadas, aunque el éxito de esta estrategia de ventas radique de un modo fundamental en la capacidad y la adecuación de los recursos de analítica de datos con los que cuente una compañía.