Una vista pragmática de análisis predictivo

Si bien ML (Machine Learning) y AI (Inteligencia Artificial) pueden, en sus etapas finales, tomar medidas automáticamente para los especialistas en marketing basadas en datos de entrada y algoritmos predictivos, ese no es el caso hoy en día. Los especialistas en marketing de hoy tienen la oportunidad de reconsiderar sus expectativas sobre estas tecnologías y cómo pueden ayudarnos a ser más eficaces en la generación de oportunidades, la conversión y la creación de valor para los clientes a largo plazo al equilibrar la inteligencia de las tecnologías predictivas con la mejor experiencia de marketing.

El viaje del cliente es el mejor lugar para comenzar a restablecer las expectativas en torno al análisis predictivo, un término genérico para utilizar 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 camino del cliente puede ayudarnos a hacernos mercaderes más productivos.

Modelado

El viaje del cliente ya no es una ruta lineal. De hecho, cualquier persona puede tomar cualquiera de una miríada de caminos. El análisis predictivo puede ayudarnos a convertirnos en especialistas en marketing más inteligentes conectando migas de pan digitales que de otro modo no son aparentes.

Con el modelado individualizado impulsado por información de datos, los especialistas en marketing pueden orientar tanto a nivel de segmento como a nivel individual. Pueden optimizar las campañas, el contenido y más para los clientes potenciales a medida que avanzan en el camino de compra, con tecnología que les permite hacerlo a escala.

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, feed, 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 de manera más rápida y eficiente que estamos capturando los pasos que toman los prospectos, identificando hitos importantes en el camino que los mantiene avanzando y marcando brechas previamente desconocidas. La captura de puntos de datos en tiempo real valida cuál es el mejor contenido, feed u otro paso 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.

Medición

La medición tradicionalmente ha ofrecido una visión rezagada del éxito. Sin embargo, ML y el análisis predictivo pueden darnos una medida más 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 del 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.

Por ejemplo, los especialistas en marketing de un fabricante de componentes electrónicos tomaron las migas de pan digitales de los clientes y las combinaron con medidas de lo que funcionaba para optimizar los puntos de contacto con los clientes. Al adaptar el contenido a diferentes clientes potenciales en diferentes momentos del proceso de compra, los especialistas en marketing aumentaron con éxito su tasa de conversión en más del 1000 por ciento.

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.