Cómo utilizar el análisis predictivo en su estrategia de marketing

Según Webopedia, "el análisis predictivo es la práctica de extraer información de conjuntos de datos existentes para determinar patrones y predecir resultados y tendencias". Suena complicado, porque lo es. Siempre que utilice el pasado para discernir lo que sucederá en el futuro; estás corriendo un riesgo.

Sin embargo, sin alguna forma de análisis predictivo, es mucho más difícil lograr su objetivo, sea el que sea. Por ejemplo, en el béisbol, el método estadístico conocido como Sabermetrics se usa a menudo como una herramienta de análisis predictivo.

Al analizar estadísticas o métricas avanzadas y no tradicionales, los gerentes de béisbol toman decisiones de alineación (por ejemplo, qué lanzador de relevo usar en qué situación) y la oficina principal toma decisiones de personal (qué jugadores jóvenes seleccionar), todo en función de sus modelos de análisis. predecir es más probable que suceda.

En otro ejemplo, Netflix usa análisis predictivos para ayudar a determinar qué programas propuestos producirán para su lista de “Programación original de Netflix”. La decisión de producir la popular serie "House of Cards", por ejemplo, se tomó tras un análisis de la estrella, el director y la versión británica del programa.

¿Por qué la analítica predictiva?

Cuando los departamentos de marketing utilizan análisis predictivos, son mejores para identificar clientes potenciales. Una vez que se identifica a los clientes y se cierra con éxito, se les puede comercializar una gran cantidad de otros productos en función de sus patrones de compra.

Una vez más, junto con el big data, el análisis predictivo puede indicar qué productos realizar ventas cruzadas a qué consumidores. Por ejemplo, si un hombre compra un traje Armani por $ 4,000, sería un mejor objetivo para un BMW que para un Honda Civic. Incluso las ventas cruzadas y las ventas adicionales dentro de un producto son vástagos de los exitosos esfuerzos de análisis predictivo. El exitoso Dollar Shave Club combina un nombre atractivo con el esfuerzo de aumentar las ventas, posicionando los productos premium junto a los productos “dólar” en su sitio web.

Estos son ejemplos sencillos de análisis predictivo, o inteligencia predictiva, que entran en juego en la vida cotidiana. Sin embargo, con la llegada del big data, el análisis predictivo ha dado un giro mucho más sofisticado. Los algoritmos informáticos avanzados (un conjunto de instrucciones informáticas para realizar una tarea determinada) han hecho que la ciencia de la predicción a través de datos sea más precisa y de mayor alcance que nunca, y esta tendencia no muestra signos de desaceleración. Los especialistas en marketing que se quedan atrás de la curva tendrán muchas dificultades para ponerse al día.

Análisis predictivo en el ámbito del marketing

¿Cómo se relaciona todo esto con el marketing y cómo deberían aprovechar los especialistas en marketing los análisis predictivos? En primer lugar, cualquier proceso o herramienta que ayude a los especialistas en marketing a discernir los hábitos de compra de los consumidores puede ser una bendición para su negocio porque si puede "decodificar" los hábitos de compra pasados, puede proyectar los hábitos de compra futuros y tomar decisiones basadas en ellos. proyecciones. El análisis predictivo ayuda a garantizar que estas predicciones sean precisas.

Cuando un espectador compra una entrada, por ejemplo, el sistema informático del vendedor de entradas captura la transacción y la ingresa en su base de datos. El algoritmo de análisis predictivo puede indicarle a la computadora que envíe un correo electrónico al cliente cada vez que se abra una nueva jugada. Yendo un paso más allá, el algoritmo puede definir el género particular (musical, misterio, comedia, por ejemplo) con el que apuntar al comprador de entradas.

Para el departamento de marketing, la información de compra se puede extraer y ser la base para promociones de entradas, campañas publicitarias, obsequios del día del juego, etc.

Veamos algunas de las cosas que puede hacer un especialista en marketing cuando se extraen todos los datos disponibles y se aplica el análisis predictivo:

1. Analice y pronostique el comportamiento de los clientes estacionales . Esto es especialmente cierto para las ventas en línea, ya que los sitios de comercio electrónico más exitosos son aquellos que destacan los productos que los consumidores van a querer en un momento dado.
2. En segundo lugar, dirija los productos más rentables a los clientes con más probabilidades de comprarlos . No sirve de nada generar un correo electrónico o un anuncio emergente de un Mercedes-Benz para un niño de 13 años. Por el contrario, la orientación al cliente adinerado de productos de alta gama es fundamental para un marketing eficaz.
3. A continuación, realice escenarios de "qué pasaría si" para los hábitos de compra de los clientes (por ejemplo, si se agotan los suministros del producto A, ¿quién es probable que compre el producto B?). A primera vista, esto puede parecer un problema de la cadena de suministro, pero el hecho es que se realizarán más ventas si el marketing puede determinar una lista de prioridades de artículos para tener en stock según lo que indiquen los algoritmos predictivos.
4. Luego, desarrolle estrategias de marketing y publicidad más efectivas . No solo dirigiéndose a la audiencia adecuada, sino también dirigiéndoles mensajes, imágenes y temas que los atraerán a su producto o servicio.
5. Quinto, aprender y emplear las mejores estrategias para ganar negocios repetidos . La inteligencia predictiva puede informar al marketing qué consumidores tienen más probabilidades de ser clientes habituales. Los presupuestos son cada vez más ajustados. El marketing necesita asignar sus recursos para enfocarse en los objetivos que brindan el mayor retorno de la inversión, y nada proporciona un retorno de la inversión como los clientes habituales. En palabras del gurú de los negocios Edwards Deming, "El resultado de las relaciones a largo plazo es cada vez mejor calidad y costos cada vez más bajos".
6. Finalmente, priorice a los clientes . Como complemento de lo anterior, los especialistas en marketing deben priorizar a los clientes en función de una serie de factores, entre los que destaca la probabilidad de que se conviertan en clientes habituales. Otros factores incluyen, entre otros, qué clientes compran los productos con el margen más alto, qué clientes cuesta menos atraer y qué clientes tienen más probabilidades de iniciar devoluciones.

Herramientas para habilitar el análisis predictivo

Afortunadamente para las empresas, no es necesario emplear un grupo de programadores informáticos para diseñar algoritmos de análisis predictivo. Hay muchas herramientas para realizar las tareas analíticas necesarias para realizar el trabajo.

Algunos de los principales actores del análisis predictivo son IBM, SAP y Oracle, pero para aquellas empresas que no están preparadas para soluciones costosas y complejas de “clase empresarial”, existen alternativas como Marketo, Tableau, GoodData y muchas otras. La principal diferencia entre las herramientas de clase empresarial y los mejores proveedores más pequeños no está en la sofisticación o la funcionalidad, sino que las empresas centradas en SAP y Oracle tienden a favorecer la uniformidad de los proveedores, mientras que los usuarios de bases de datos de IBM sienten que el uso de herramientas analíticas de IBM tiene una ventaja. .

Optimización de conversiones: la página de destino posterior al clic

Cualquier campaña de marketing online o cualquier presencia de comercio electrónico se juzga principalmente según un criterio: el número de conversiones. Grandes campañas, grandes promociones e incluso buenos productos solo son excelentes si generan ventas.

En marketing digital, la conversión lo es todo. Por esa razón, toda campaña publicitaria en línea necesita una página de destino posterior al clic, y la página de destino posterior al clic debe estar diseñada profesionalmente para generar clientes potenciales, atractiva a la vista y fácil de usar.

Todos los usuarios en línea han experimentado la frustración de las páginas de destino posteriores al clic que no brindan la información que necesitan, no están enfocadas en una acción, son simplemente poco atractivas y simplemente no están bien diseñadas. Para el especialista en marketing online, cuya línea de vida son las conversiones, la falta de una página de destino posterior al clic o una mala página de destino posterior al clic es un veneno.

Aquí puede encontrar un ejemplo de una buena página de destino posterior al clic. La página de MarketingProfs es limpia, atractiva, fácil de leer y navegar con un formulario simple de un campo.

Afortunadamente, Instapage es la plataforma de página de destino post-clic más amigable para los diseñadores que permite a los especialistas en marketing crear hermosas páginas de destino post-clic de alta conversión a escala rápidamente. Con funciones avanzadas como medición de bordes y bloqueo de ejes, un editor de CSS, junto con más de 200 plantillas, no encontrará una solución de página de destino post-clic más flexible, fácil de usar y personalizable en ninguna parte.

Análisis predictivo: aquí para quedarse y cada vez más importante

El análisis predictivo es parte integral de la publicidad en línea actual. Desde análisis simples, como la venta cruzada basada en una compra en línea, hasta aplicaciones ultra sofisticadas, como tratar de anticipar los hábitos de compra de varios segmentos de consumidores, el análisis predictivo se está convirtiendo en la piedra angular sobre la que se construyen el marketing y la publicidad en línea. A medida que aumenta la potencia de procesamiento de la computadora y el almacenamiento de datos se vuelve más y más barato, no hay un final a la vista para lo que la analítica predictiva podrá lograr.

En los viejos tiempos de las tiendas físicas, el marketing era solo una cuestión de asegurarse de que los grandes almacenes tuvieran suficientes artículos navideños durante la temporada navideña y que el periódico local tuviera los cupones y la publicidad promocional adecuados. Hoy en día, las compras en línea desafían al canal de ladrillo y cemento, y las compras en línea a través de PC están siendo rivalizadas por los teléfonos inteligentes.

Se prevé que las compras en línea superen los 2 billones de dólares en 2017, y los comerciantes que no exploten este canal están destinados a desaparecer. El minorista actual debe dedicar los recursos adecuados a la publicidad y las ventas en línea y, para ello, el comerciante necesita lo siguiente:

1. Un equipo de marketing con un conocimiento profundo del proceso de compra online. Para empresas más pequeñas, esto podría requerir el uso de consultores externos.
2. Concéntrese en el análisis predictivo que puede conducir a una mayor comprensión de los hábitos de los consumidores y una asignación eficiente de recursos, así como una orientación impactante de la publicidad.
3. La creatividad para explotar esos hábitos actuando sobre las conclusiones aportadas por las tecnologías predictivas.
4. Las herramientas de software para extraer datos de todas las fuentes disponibles y analizarlos, y los recursos de TI para administrar esas herramientas y asesorar sobre la selección de herramientas si es necesario.
5. Una comprensión profunda del papel fundamental que desempeñan las páginas de destino posteriores al clic en la optimización de conversiones y la habilidad para elegir el mejor proveedor de páginas de destino posteriores al clic.

El futuro de la analítica predictiva

El marketing se ha convertido en una empresa digital y la analítica predictiva es una de sus principales herramientas. El análisis de los hábitos de los consumidores una vez tomó semanas y semanas de análisis de hojas de cálculo, pero hoy se hace en tiempo real. La implicación es clara: dónde hemos estado y hacia dónde vamos están entrelazados como nunca antes.

A medida que la tecnología avanza, la capacidad de predecir los hábitos de los consumidores y, de hecho, los hábitos de todos, planteará varios desafíos éticos y legales. Incluso ahora, los especialistas en marketing deben ser cautelosos para asegurarse de que sus esfuerzos de marketing no crucen la línea entre el marketing y la invasión de la privacidad. Una vez más, entrará en juego el análisis predictivo, pero es más probable que sea una solución al problema que el problema en sí.

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