Una enorme cantidad de datos está siendo generada cada día de nuestra vida, incluyendo archivos que subimos a la nube, redes sociales, comercio electrónico y hasta geolocalización de nuestros autos y celulares. El manejo de tantos datos requiere un mayor nivel de sofisticación.

La big data transforma la forma de operar del negocio. Sin embargo, muchos ejecutivos aún toman decisiones basadas en el instinto y en la experiencia, Es fundamental que las estrategias se construyan con modelos predictivos con un enfoque de “Data Driven Marketing”. Ordenar la información disponible sobre el comportamiento de shoppers y consumidores con un sistema de CRM y Business Intelligence, es la mejor manera de extraer información relevante para contar con briefs efectivos.

Algunos ejemplos de lo que podemos obtener con análisis predictivo:

1. Ayuda a prevenir la rotación, detectando señales tempranas de insatisfacción. Podemos crear segmentos de clientes en función del riesgo mayor o menor, de pérdida y aplicar acciones correctivas oportunas, aumentando la retención y los ingresos.

2. Permite maximizar el valor del ciclo de vida del cliente. Puedes identificar segmentos de clientes con alto valor y planear oportunas estrategias de cross /up selling.

3. Identificar nuevos segmentos de clientes con alto potencial. Si sabes quiénes de tus clientes tienen la capacidad de aumentar sus compras, nos podemos dirigir a ellos con acciones oportunas y aumentar los ingresos.

4. Planear adecuadamente las campañas, dándole el enfoque idóneo para cada uno de los segmentos. Analizando todos los datos disponibles como patrones de compra, comportamiento, navegación web, interacciones en redes sociales, etc, se define cuales son los mejores momentos y canales a través de los que es posible comunicarte con los clientes.

5. Predecir el rendimiento de cada campaña. Con el análisis predictivo puedes analizar los hábitos de compra y comportamiento online, ayudándote a visualizar el rendimiento de la campaña en cada canal.

6. Crear recomendaciones de producto (cross/up selling) en función del histórico de compras de cada cliente. Se pueden utilizar el identificar productos o servicios con alto potencial de venta por cliente.

7. Predecir momentos valle y así poder efectuar campañas para reducir caídas de ventas y poder actuar sobre ello anticipándonos para reducir al máximo posible esa circunstancia.

8. Reducir la tasa de abandono de clientes o de la canasta de compra, identificando qué clientes tienen más probabilidades de abandonar la compra e intervenir sobre ellos evitando que esto suceda.

9. Crear segmentos de clientes en función de su probabilidad de compra y así comunicarte con ellos de manera diferente en función de ésta.

Coloquemos al cliente en el centro (Customer Centric), para conocerlo profundamente a través de sus datos. Esto nos ayudará a maximizar el retorno de la inversión y a reducir costos. Evangelicemos a nuestros clientes para que compartan con sus Agencias la información del negocio y utilicemos las herramientas sociales para escuchar a nuestros consumidores.