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Cuándo aplicar el análisis predictivo

  • Predictive Analytics

Analitica de  datos

Cuándo utilizarlo y, lo que es igualmente importante, cuándo no utilizarlo. El análisis predictivo es importante para equilibrar la automatización y la experiencia en marketing. Evaluemos rápidamente tres áreas que desempeñan un papel en la optimización del recorrido del cliente.

Contenido: el análisis predictivo puede validar qué contenido tiene mejor rendimiento entre las medidas, como 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.

Nutrición: el análisis predictivo es útil para afinar la efectividad del marketing al ilustrar qué actividades funcionan mejor para qué segmentos del 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 para crear un ciclo virtuoso de rutas que generen un mayor valor para su organización y para los clientes.

Conductores: los profesionales del marketing pueden esperar que el análisis predictivo ayude a los principales objetivos a flotar a la cima, con el uso combinado de perfiles y comportamientos de clientes potenciales. La analítica predictiva brilla cuando se trata de analizar montones de comportamiento prospectivo, 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, son de mayor valor. El análisis predictivo está "siempre activo", recopilando constantemente nuevos puntos de datos que pueden ayudar a los especialistas en marketing a desarrollar un proceso de actualizaciones continuas para generar puntajes y obtener prospectos frente al equipo de ventas en el momento óptimo.

Al final del día, los clientes interactúan con las marcas de más maneras, a través de más canales, que nunca. A medida que el recorrido del cliente se vuelve menos lineal y más individualizado, hay una clara oportunidad para aplicar pragmáticamente el análisis predictivo, ML y AI para tener sentido a partir del ruido. Al unir la inteligencia de las tecnologías predictivas con la mejor experiencia de mercadotecnia, los especialistas en marketing inteligente pueden crear una ventaja competitiva modelando y validando, midiendo y optimizando el recorrido del cliente.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.