El futuro del marketing está aquí: inteligencia predictiva

La inteligencia predictiva puede parecer una herramienta futurista que pertenece a una película de ciencia ficción. Pero los especialistas en marketing de hoy en día utilizan la tecnología para ofrecer lo que quieren sus clientes incluso antes de que sepan que lo quieren.

Las herramientas de inteligencia predictiva están ayudando a empresas como el minorista de muebles Room & Board a mejorar sus resultados y llegar a los clientes de manera más eficaz. Implementaron la tecnología Marketing Cloud de Salesforce que analizaba los datos de tráfico de los clientes y el análisis predictivo para sugerir compras adicionales a los clientes en tiempo real. El resultado fue un increíble ROI del 2900%.

Por supuesto, no muchas empresas disfrutarán del mismo éxito que Room & Board. Pero la tecnología ha evolucionado tanto hasta el punto que los especialistas en marketing no pueden ignorar algunas revelaciones nuevas, como un sistema que ofrece recomendaciones basadas en los patrones de tráfico de los clientes.

Brindar a los clientes una experiencia personalizada continúa demostrando un ROI positivo. Si no está familiarizado con el concepto, debe saber qué es la inteligencia predictiva y qué herramientas están disponibles.

¿Qué es la inteligencia predictiva?

A veces denominada análisis predictivo, la inteligencia predictiva es un método para crear una experiencia de cliente que es única para un individuo en particular al monitorear el comportamiento del cliente y construir un perfil de sus preferencias específicas. Luego, estos datos de perfil se utilizan para predecir qué desearán los clientes a continuación.

Por ejemplo, digamos que un comprador en línea acaba de comprar un televisor de pantalla plana. Estas nuevas herramientas de inteligencia detectarían la compra y enviarían al comprador un correo electrónico en tiempo real sugiriendo una mesa de café o un mueble de TV. Esto elimina la necesidad de que los humanos consideren manualmente cada aspecto del perfil de un cliente y hace que el marketing sea más eficiente.

Cómo está cambiando el marketing B2B

Los especialistas en marketing solían puntuar los clientes potenciales manualmente para determinar en qué etapa se encontraban los clientes potenciales en el recorrido del cliente. La puntuación manual de clientes potenciales se produce cuando los especialistas en marketing asignan una calificación o un valor numérico a determinados clientes potenciales en función de su análisis. Por ejemplo, si un especialista en marketing nota un patrón en el que los clientes potenciales que ven una demostración de un producto se convierten a una tasa más alta, los observadores de la demostración podrían recibir una calificación de "A", mientras que los clientes potenciales que no vieron la demostración podrían recibir una calificación de "B".

Por el contrario, la puntuación predictiva de clientes potenciales utiliza el comportamiento de un cliente potencial y el historial de compras pasado para determinar lo que está buscando y si incluso está buscando comprar. La puntuación predictiva de clientes potenciales utiliza big data para determinar qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse, por lo que los vendedores pueden centrarse en los clientes potenciales que proporcionarán el mayor valor a la empresa.

Lattice Engines y Mintigo son dos empresas que brindan servicios de análisis B2B basados ​​en la nube, como la puntuación predictiva de clientes potenciales. Lattice Engines busca en redes sociales, bases de datos públicas y páginas web y combina esa información con los datos internos de los clientes para ayudar a las empresas a encontrar perspectivas de ventas óptimas. DocuSign utilizó la empresa de puntuación predictiva de clientes potenciales Lattice Engines para encontrar los clientes potenciales con más probabilidades de realizar una conversión. El resultado fue un aumento del 38% en la previsibilidad de las conversiones.

Mintigo utiliza inteligencia artificial para impulsar su plataforma de marketing predictivo mediante la recopilación continua de información como las tendencias de contratación, los canales de marketing utilizados y las tecnologías instaladas. A continuación, utilizan estos datos para determinar qué clientes potenciales B2B tienen el valor más alto. Luego, se combina con la plataforma de automatización de marketing interna de una empresa para determinar dónde los equipos de ventas deben enfocar sus recursos.

Claramente, la inteligencia predictiva está ayudando a los especialistas en marketing a mejorar a la hora de obtener información sobre el comportamiento de los clientes. Estas son algunas de las herramientas que los especialistas en marketing están utilizando para ser más eficientes:

Aprendizaje automático

Un estudio de Forrester Consulting de 2014 preguntó a 121 encuestados cuáles eran sus tres principales desafíos. Enumerados en 3 y 4, respectivamente, estaban analizando flujos de datos de cada interacción con el cliente y aplicando esos conocimientos para mejorar las experiencias del cliente:

A medida que los macrodatos continúan evolucionando, los especialistas en marketing trabajan con flujos de datos cada vez más grandes que pueden ser difíciles de administrar para los humanos. El aprendizaje automático es una solución a este problema. El aprendizaje automático es el proceso en el que los sistemas examinan grandes conjuntos de datos para buscar patrones y luego ajustan su programa en función de la nueva información.

Staples utiliza el aprendizaje automático para recopilar información sobre las preferencias de sus compradores corporativos de varias formas distintas: con compradores de autoservicio a través de su sitio web y su Easy Button a medida que la gente habla sobre él. Ambos ayudan a Staples a predecir mejor sus necesidades de compra. A medida que los compradores hablan en el botón con el tiempo, el bot identifica lo que necesita el cliente y mejora sus respuestas.

Inteligencia artificial

Uno de los mayores problemas de los especialistas en marketing es que no siempre se les proporcionan datos que les brinden una imagen completa. La inteligencia artificial puede encontrar nuevas fuentes de datos en la web, como noticias, actualizaciones de redes sociales y bases de datos. Todos estos datos adicionales ayudan a los especialistas en marketing a encontrar clientes potenciales de mayor calidad y a personalizar mejor el contenido para sus prospectos.

La inteligencia artificial también es una potente herramienta de personalización. AI puede adaptar los correos electrónicos específicamente a las preferencias de marca de sus clientes mediante el uso de su historial de compras y perfil de consumidor. La herramienta es tan poderosa que una encuesta de Demandbase encontró que el 80% de los especialistas en marketing creen que la IA revolucionará la industria del marketing en los próximos 5 años:

Aunque los especialistas en marketing creen firmemente en el poder de la inteligencia artificial, todavía no están muy seguros de cómo implementarla. Solo el 26% de los especialistas en marketing encuestados por Demandbase dijeron que tenían una comprensión muy segura de la IA. Imagínese tener un automóvil deportivo en la entrada de su casa pero no entender cómo operar un vehículo. Esa es la etapa en la que se encuentran actualmente muchos especialistas en marketing con la inteligencia artificial.

Si los especialistas en marketing quieren utilizar el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y otras herramientas de manera efectiva, entonces es esencial que sepan qué tendencias se vislumbran en el horizonte. Aquí hay tres tendencias que están impulsando el cambio en el marketing B2B.

3 Tendencias de inteligencia predictiva

Las investigaciones han demostrado que la inteligencia predictiva produce un mayor compromiso de los empleados y un mayor valor de por vida del cliente. Un estudio de 2016 del Aberdeen Group indicó que el análisis predictivo podría aumentar el margen de beneficio promedio por cliente en casi un 5% y el valor de vida útil del cliente en un 10% en comparación con los no usuarios:

Con más empresas que invierten en inteligencia predictiva, es importante saber qué esperar durante los próximos años.

El auge de los chatbots

Los chatbots utilizan cada vez más el aprendizaje automático para volverse más inteligentes y brindar mejores respuestas a los clientes a lo largo del tiempo. Los clientes pueden obtener respuestas a sus preguntas sobre un producto o servicio sin tener que buscar en una página de preguntas frecuentes o realizar una llamada telefónica que consume mucho tiempo.

Los chatbots se han convertido en una herramienta importante para las empresas que buscan automatizar más procesos y brindar la mejor experiencia de usuario posible. Solo en los primeros 6 meses de 2016, se invirtieron $ 58 millones en chatbots. Además, Gartner predice que para 2020, los clientes difícilmente interactuarán con una empresa a nivel de persona a persona:

Sin duda, la tecnología madurará y las preguntas de los clientes probablemente se agregarán a su perfil de consumidor para tener una mejor idea de dónde se encuentran en el recorrido del cliente y qué servicios podrían comprar.

Aplicaciones inteligentes

El aprendizaje automático ya no solo será una herramienta que los gigantes tecnológicos como Facebook puedan permitirse. Las aplicaciones inteligentes se generalizarán antes de lo que cree. Pronto, la mayoría de las empresas utilizarán aplicaciones que analizan rápidamente grandes cantidades de datos y cambian su programa en función de la nueva información. Y si no lo cree, crea esto: en 2016, TechCrunch descubrió que el 90% de las nuevas empresas con las que se reunieron planeaban usar el aprendizaje automático para mejorar la experiencia de sus clientes.

También habrá un mercado en crecimiento para los algoritmos que impulsan las aplicaciones inteligentes. La algoritmia es uno de esos mercados. Mashape es otro mercado de API que los desarrolladores utilizan para crear aplicaciones inteligentes. Los especialistas en marketing dependerán cada vez más de algoritmos para ejecutar aplicaciones inteligentes que brinden soluciones personalizadas a sus clientes.

Los mercados son importantes porque reducen la fricción en el proceso de compra y venta. Con un proceso de compra más simple, eso significa una adopción más rápida de aplicaciones inteligentes y las API que las impulsan.

Big data ve un aumento en la inversión

Una encuesta de DNV GL - Business Assurance encontró que el 76% de todas las organizaciones buscan aumentar o mantener su inversión en big data de aquí a 2019. La encuesta también encontró que la mayoría de las empresas a nivel mundial ven a los big data como una oportunidad. Las empresas que invierten más en big data están viendo mejoras en la eficiencia y la toma de decisiones, y las empresas también están adoptando big data como una forma de capturar y almacenar información crítica sobre sus clientes:

Con un nuevo enfoque en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, los datos que impulsan estos procesos deben provenir de alguna parte. Los macrodatos brindan a estas herramientas la información que necesitan para pintar una imagen más completa para los especialistas en marketing. Sin grandes cantidades de datos, la inteligencia predictiva puede llevar a conclusiones equivocadas y señalar a los especialistas en marketing en la dirección equivocada. Es por eso que los macrodatos deben cultivarse junto con herramientas predictivas.

Ejemplos de inteligencia predictiva del cliente

Las empresas tienden hacia un mayor uso de análisis predictivos. Pero no es solo una técnica para el futuro. En este momento, las empresas están utilizando herramientas predictivas para mejorar sus resultados y volverse más eficientes.

InsideView

InsideView es una empresa de marketing y ventas que necesitaba una forma más eficaz de determinar qué clientes potenciales valía la pena perseguir. En ese momento, InsideView solo tenía dos representantes de ventas y determinar qué clientes potenciales entrantes tenían la mayor prioridad era un proceso largo de 18 días , un número que la compañía quería reducir drásticamente.

Luego recurrieron a la solución de análisis predictivo de SalesPredict para obtener información inteligente sobre la puntuación de clientes potenciales. La solución utilizó miles de señales para generar información sobre la intención de compra de un cliente potencial. El análisis predictivo permitió a InsideView crear una puntuación para cada cliente potencial que se incorporó a la automatización de marketing existente de la empresa.

¿El resultado? El proceso de calificación de clientes potenciales de InsideView ahora se redujo a 2 días. Además, su tasa de conversión aumentó en un 25% y la empresa experimentó un crecimiento del 100% en su cartera de ventas calificadas.

Celular de EE. UU.

US Cellular quería saber qué optimizaciones de sitios web podían implementar para generar ingresos y qué tan efectivas eran cada una de esas acciones. Contrataron a Cardinal Path para completar un análisis de intención de compra (una forma de análisis predictivo) para descubrir qué acciones del sitio web eran más predictivas de futuras compras.

Existía la creencia de que los clientes potenciales que usaban la función de agregar al carrito o localizador de tiendas en el sitio web de la empresa eran clientes potenciales de mayor valor. Cardinal Path descubrió que los prospectos que usaban la función "Chatear ahora" u "Ofertas" de US Cellular tenían más probabilidades de realizar una compra futura que los prospectos que usaban un localizador de tiendas. US Cellular utilizó estos conocimientos para centrarse en clientes potenciales más calificados, lo que resultó en un aumento del 61% en el valor de la vida útil del cliente.

¿Qué tecnología aprovecharás?

La tecnología de inteligencia empresarial predictiva, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, ya no son conceptos extraños que puede ignorar. Están aquí para quedarse y cambiar el marketing digital tal como lo conocemos. Ambos permiten a los especialistas en marketing crear soluciones personalizadas para los clientes y mantenerse al tanto de las tendencias relacionadas puede ayudar a que su negocio sea más eficiente en el futuro.

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