Análisis predictivo se define básicamente como el uso de un conjunto de técnicas para analizar datos actuales y hacer predicciones futuras. Desde el modelado y la validación hasta la medición y la optimización, el análisis predictivo en el Customer Journey puede ayudarnos a hacer grandes diferencias.

¿De qué forma aportan los análisis predictivos en el Customer Journey de un cliente?

Modelando

El Customer Journey ya no es una ruta lineal. De hecho, cualquier persona puede partir su recorrido en cualquier momento y lugar. Si bien estas rutas pueden parecer aleatorias, el análisis predictivo puede ayudarnos a convertirnos en especialistas de inteligencia en marketing y comenzar a conectar cosas que antes nunca fueron tan obvias.

Con el modelado y personalización impulsada por información de datos, los especialistas en marketing pueden orientar sus esfuerzos tanto a nivel de segmento, como a nivel individual. Pueden optimizar las campañas y sus contenidos para sus clientes y para los clientes potenciales a medida que avanzan en el camino de compra.

Validando

Validar los viajes de los clientes ha sido tradicionalmente un ejercicio intensivo y manual para comprender los elementos clave de la campaña, como priorización de leads, nutrición de contenido y más, que proporcionan mejores perspectivas y validan cuál es el mejor curso de acción para un comercializador en un punto determinado en el viaje del cliente.

La aplicación del análisis predictivo, nos permite confirmar y capturar de manera más rápida y eficiente los pasos que dan los prospectos, identificando hitos importantes en el camino que los mantiene avanzando y marcando brechas previamente desconocidas. La captura de datos en tiempo real, valida cuál es el mejor contenido, alimenta los pasos a seguir, y en algunos casos hará recomendaciones o tomará medidas automáticamente para entregar el punto de contacto correcto a la persona adecuada en el momento correcto.

Midiendo

La medición tradicionalmente ha ofrecido una visión rezagada del éxito. Sin embargo, el análisis predictivo pueden darnos una medida en tiempo real de lo que funciona y lo que no. Como los algoritmos son capaces de tomar una amplia variedad de entradas de datos, correlacionando rápidamente cantidades masivas de datos, los profesionales de marketing pueden en algún momento tener una visión de métricas como la velocidad de los leads que nos ayudan no solo a automatizar, sino a optimizar nuestros procesos.

Optimizando

La gente prefiere hacer negocios con empresas que hacen que su experiencia sea más relevante en cada momento. El análisis predictivo puede ayudar a lograr esto no solo personalizando sino individualizando el recorrido del cliente. Los especialistas en marketing inteligente aplican las perspectivas del análisis predictivo para ir más allá de la mera automatización y crear un recorrido del cliente optimizado para perspectivas individuales y resultados comerciales específicos.

Cuándo aplicar el análisis predictivo

Las tres áreas que desempeñan un papel clave en la optimización del recorrido del cliente para la aplicación de un análisis predictivo:

Contenido: el análisis predictivo puede validar qué contenido tiene mejor rendimiento entre ciertos segmentos de mercado y / o en ciertas etapas del proceso de compra. Más que solo medir el contenido, el análisis predictivo puede recomendar de manera automática el contenido que mejor ayude al cliente potencial a avanzar en el proceso, e incluso puede tomar medidas automáticamente para enviar contenido a un cliente potencial en el momento en que sea más receptivo. Estas acciones basadas en datos se evalúan constantemente y se actualizan para una mejora constante.

Aprendizaje: el análisis predictivo es útil para afinar y nutrir la efectividad de las estrategias de marketing que se estén aplicando, al mostrar qué actividades funcionan mejor para determinados segmentos de mercado. Para sus segmentos definidos, ya sean personas que viven en una geografía específica o más matizadas, las tecnologías predictivas pueden informar la mejor manera de nutrir un segmento determinado. Estos sistemas impulsados ​​por datos, actualizarán sus flujos de aprendizaje para crear un ciclo virtuoso de rutas que generen un mayor valor para su organización y para los clientes.

Orientación: los profesionales del marketing pueden esperar que el análisis predictivo ayude con los principales objetivos, con el uso combinado de perfiles y comportamientos de clientes potenciales. La analítica predictiva brilla cuando se trata de analizar montones de comportamiento, y puede conectar rápidamente los puntos entre actividades valiosas y aquellos puntos de contacto con menor influencia, y recomendar qué actividades conducen a conversiones más rápidas y, por lo tanto, las de mayor valor. El análisis predictivo está “siempre activo”, recopilando constantemente nuevos puntos de datos que pueden ayudar a los especialistas en marketing.

Los clientes interactúan con las marcas de variadas maneras y a través de más canales, que nunca. A medida que el recorrido del cliente se vuelve menos lineal y más individualizado, hay más oportunidad para aplicar el análisis predictivo. Al unir la inteligencia de las tecnologías predictivas con la mejora en las  experiencia, los especialistas en marketing inteligente pueden crear una ventaja competitiva modelando y validando, midiendo y optimizando el recorrido del cliente.

 


A través de procesos de análisis automatizados, En CustomerTrigger ayudamos a reconocer segmentos de clientes influenciables o persuadibles y otros que no lo son, con el fin de desarrollar modelos de pronósticos que van un paso más adelante en asuntos de predicción.

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Fuente: CMS Wire