¿Cuál es el papel del análisis predictivo en la configuración del comportamiento del consumidor?

Las tendencias del mercado en evolución, la tecnología y los elementos imprescindibles desafiantes han afectado el comportamiento del consumidor. Y gracias al comercio móvil, tienen muchas opciones, lo que explica por qué su comportamiento de compra sigue fluctuando.

Hoy en día, lo que está en juego es aún mayor y las empresas no pueden correr riesgos con la forma convencional de realizar estudios de mercado para la ideación de nuevos productos.

Incluso si a un consumidor le gusta un producto y lo agrega al carrito, se distrae y atrae ofertas lucrativas que ofrecen alternativas de mejor valor por el mismo precio o menos. Perder clientes potenciales es desalentador, pero no desesperante. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos.

Los especialistas en marketing digital y expertos en negocios de todo el mundo confían en el análisis de datos para estudiar y comprender a los clientes y su comportamiento. La sobreexposición digital exige un análisis en profundidad de las preferencias, el comportamiento y el patrón de compra del usuario. Esto requiere una estrategia de marketing que rastree las huellas digitales de los posibles compradores utilizando herramientas inteligentes impulsadas por la ciencia de datos. Los datos históricos le permiten echar un vistazo al pasado, aunque no pueda deshacerlo. Sin embargo, puede aprovechar la predicción para adaptarse a los cambios dinámicos. Los profesionales analíticos tienen muchas opciones cuando se trata de técnicas analíticas, que incluyen:

1. Análisis descriptivo : una técnica básica que consiste en preparar datos para su posterior análisis.
2. Análisis predictivo : modelos avanzados para predecir y pronosticar el comportamiento del consumidor.
3. Análisis prescriptivo : algoritmos de aprendizaje automático para interpretaciones y recomendaciones.

En este artículo nos centraremos en el análisis predictivo, una categoría de análisis de datos que le permite identificar las fallas en su estrategia y permitir que los estrategas implementen acciones correctivas en consecuencia. ¡Entonces, puedes intentar permutar y combinar pruebas, errores o reintentar y triunfar!

¿Qué significa el análisis predictivo?

El análisis predictivo es la ciencia del uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de inteligencia artificial para deducir conclusiones significativas que se pueden usar para predecir el futuro.

Antes de entender cómo el análisis predictivo ayuda a estudiar el análisis del consumidor, primero comprendamos su importancia.

El análisis del consumidor permite a los profesionales de investigación de mercado determinar los deseos y necesidades de sus compradores potenciales. Estos pasos son cruciales para el análisis del comportamiento del consumidor:

• Discover Insight : segmentación de la base de datos de clientes para identificar segmentos de consumidores.
• Atraer y Retener Clientes Potenciales : Dirigirse al segmento de clientes con ofertas pertinentes mediante el análisis de su perfil y compras pasadas.
• Aproveche la retención de clientes : las empresas evalúan el valor del cliente y utilizan un enfoque proactivo para retener a los clientes.

Aquí hay algunas formas de cómo el análisis predictivo ayuda a estudiar el comportamiento del consumidor:

1) Segmentación del mercado:

El primer paso en el análisis del consumidor es crear una segmentación del mercado que implica dividir el mercado en varios subgrupos con características demográficas, comportamientos y actitudes similares. Con estos datos, puede dirigirse a cada segmento individualmente y satisfacer sus demandas con precisión. La segmentación implica 3 fases:

• El análisis de afinidad es el proceso de agrupar bases de datos de clientes que giran en torno a atributos comunes para permitir una orientación precisa.
• El modelo de respuesta echa un vistazo al historial de estímulo de su cliente y si se convirtió o no para predecir la probabilidad de la estrategia ideada.
• El análisis de abandono, también conocido como tasa de deserción, calculará el porcentaje de clientes perdidos y, en consecuencia, el costo de oportunidad o la posible pérdida de ingresos incurridos.

Los datos juegan un papel crucial en el desarrollo y decisión del posicionamiento más efectivo para cada segmento de marketing. El análisis predictivo lo ayudará a identificar los segmentos lucrativos y orientarlos en consecuencia según el historial de compras. Estos datos son utilizados por los gerentes de marketing para la asignación óptima de recursos para llegar a los segmentos más rentables.

2) Pronóstico y fijación de precios de la demanda:

La fijación de precios de la demanda es el proceso de fijación de precios de productos y servicios en función de las diferencias de elasticidad de la demanda entre los segmentos de consumidores. El análisis predictivo se utiliza principalmente para crear modelos de previsión de la demanda que predicen las ventas y los ingresos de su empresa para determinar el precio adecuado en el momento adecuado. También puede diseñar experimentos para descubrir los factores que afectan la influencia del precio en la demanda para desarrollar estrategias de precios favorables.

El análisis predictivo lo ayudará a amalgamar la información de la empresa con eventos promocionales, indicadores económicos, cambios climáticos, etc., que afectan directamente las preferencias de los clientes y las decisiones de compra. Posteriormente, identifica nuevas oportunidades e inicia conocimientos más granulares sobre la demanda futura.

Más recientemente, el concepto de detección de demanda que implementa inteligencia artificial y aprendizaje automático para capturar fluctuaciones en el comportamiento de compra en tiempo real. Algunos expertos lo perciben como un método para ajustar las predicciones y no como un método de pronóstico independiente.

3) Campañas de marketing:

Todos recordamos haber aprendido teoremas matemáticos que tenían una hipótesis y una resultante que indicaba que era correcta o incorrecta. El análisis predictivo funciona como ese teorema en el que la ciencia de datos se puede utilizar para identificar qué segmentos de clientes y la audiencia serán efectivos para alcanzar y desarrollar conocimientos prácticos.

Los informes precisos pueden indicarle exactamente si una campaña tuvo éxito y realizar modificaciones en los casos en los que pueda fallar. Esto sienta las bases para las mejores prácticas de estrategias a seguir, no solo en marketing y ventas, sino también en la toma de decisiones comerciales.

4) Predecir el comportamiento del cliente:

Puede implementar análisis predictivos para analizar similitudes y patrones entre variables de datos y, de la misma manera, predecir comportamientos de clientes nuevos y existentes. Los datos predicen con precisión el próximo movimiento de su cliente y también rastrean las devoluciones donde existe la posibilidad de perder un cliente potencial ante un competidor. El mapeo de estos patrones le dará información sobre los resultados de la campaña. Esto ayudará a identificar posibles clientes potenciales y priorizar solo los que tienen más probabilidades de convertirse.

Al anticipar el comportamiento del cliente, puede diseñar estrategias de marketing efectivas. Por lo tanto, no sorprende que el análisis predictivo ayude a comprender a sus clientes para que pueda llegar a ellos a través de los canales de marketing correctos.

5) Personaliza el contenido:

La creciente tendencia de un enfoque centrado en el cliente ha llevado a las empresas de todo el mundo a darse cuenta de la importancia de la personalización. Sin embargo, la creación de mensajes personalizados se convierte en un desafío debido a la falta de datos precisos y suficientes y de información detallada. Para poder crear contenido personalizado para sus clientes, debe aprovechar el aprendizaje automático, la ciencia de datos y el análisis de datos para automatizar la segmentación.

La capacidad de predecir el comportamiento del cliente mediante el análisis de datos y la creación de modelos le permite personalizar su contenido para dirigirse a esos clientes potenciales específicos. Dirigirse a la audiencia adecuada en el momento adecuado conducirá a un camino seguro hacia el ROI. Los datos históricos serán útiles para crear mensajes personalizados para realizar ventas cruzadas, aumentar las ventas o recomendar productos a sus clientes. Además de eso, los datos demográficos proporcionarán información sobre la elección de la población local para ayudarlo a comprender qué ofertas los atraerán a su tienda. También se puede consultar el historial de compras para modificar las promociones en función de las preferencias individuales.

6) Poder de geocercas:

Geofencing ha llevado el marketing móvil al siguiente nivel al permitir a las empresas anunciarse a clientes potenciales dentro de un radio determinado de una ubicación. Desde listas de compras interactivas hasta ofertas limitadas en su marca favorita, seguridad en el hogar y sugerencias de restaurantes en su área, la geocerca ha cerrado la brecha entre los vendedores y los consumidores.

Geofencing utiliza tecnologías basadas en datos predictivos, como el sistema de posicionamiento global o GPS e identificadores de radiofrecuencia, como la tecnología Bluetooth y Beacon, para construir un límite virtual alrededor de una ubicación comercial. El GPS ayuda a triangular la ubicación del cliente con precisión, mientras que la tecnología Beacon envía alertas cuando un cliente ingresa o sale de una ubicación. La tecnología Bluetooth puede saber cuándo estás cerca de una baliza, como el mostrador de una caja en una tienda. Sus esfuerzos en línea no valdrán la pena si no aprovecha las oportunidades para encuestar a sus clientes. Incorpore la promoción de geofencing y las puertas a varias métricas, como la frecuencia con la que visitan su tienda, cuánto tiempo permanecen, sus compras, etc. están abiertas.

7) Toma de decisiones e informes:

Es inútil usar análisis de datos si no puede reflejarlo en el ROI. Los métodos de segmentación que hemos cubierto en este artículo anteriormente, como el análisis de afinidad, el modelado de respuestas y el análisis de abandono, se pueden adoptar para crear informes precisos sobre las transacciones en línea y fuera de línea del cliente para determinar qué contenido debe entregar. El análisis de datos permite a las empresas tomar decisiones de marketing orientadas al cliente.

Se puede implementar la visualización de datos, el proceso de usar estadísticas y datos para construir patrones de consumo y sacar conclusiones sobre un teorema o probar una hipótesis que fomente la toma de decisiones en la organización.

El análisis predictivo permite a los gerentes comprender la dinámica de su negocio, prever cambios en el mercado y hacer frente a los riesgos. Las empresas ahora están adoptando análisis y razonamiento estadístico para tomar decisiones críticas sobre el mantenimiento del inventario, la contratación de talento, la gestión de soluciones de precios, etc. Esto mejora la eficiencia, maximiza las ganancias y aprovecha la gestión de riesgos.

8) Impulsar la recomendación personalizada:

Competir en un mundo centrado en el cliente de hoy en día, no es suficiente simplemente entender " quiénes " son sus clientes. En su lugar, centrarse en " lo que hacen " y utilizar los conocimientos revelados a través de su comportamiento le dará una imagen clara de los deseos y necesidades de sus clientes y la mejor manera y el momento adecuado para entregárselos. Eso es exactamente lo que están adoptando empresas como Amazon y Netflix. No podemos dejar de notar que estas marcas altamente centradas en el cliente han usado juiciosamente las recomendaciones personales.

Sin embargo, las empresas también deben saber dónde trazar la línea. Las preocupaciones sobre la filtración o el almacenamiento de información confidencial sin consentimiento darán lugar a que los clientes opten voluntariamente por no recibir sus servicios. La buena noticia es que los algoritmos analíticos también pueden decirle si sus acciones son invasivas o útiles. La búsqueda de crear recomendaciones personalizadas a veces puede empujar a los especialistas en marketing demasiado lejos y asustar a los clientes que perciben que están siendo acosados ​​digitalmente. Como, por ejemplo, los anuncios patrocinados que surgen de manera sospechosa en Facebook e Instagram que sugieren precios reducidos en los boletos de avión solo minutos después de que los estaba buscando en línea sin pensar. Aquí es donde se puede implementar el análisis predictivo para ofrecer valor con un empujón suave en lugar de un empujón obvio.

El análisis predictivo diseñó sus algoritmos de recomendación avanzados para servir a sus clientes contenido personalizado y sugerencias basadas en el comportamiento anterior de un individuo. Las estadísticas revelan que el 75% de la audiencia de Netflix está impulsada por motores de recomendación y ahorran $ 1 mil millones por año a través de la reducción de la rotación. Amazon, por otro lado, genera un 35% de ventas solo por recomendación. Estos titanes digitales han utilizado análisis de datos de comportamiento para mejorar la satisfacción del cliente y ofrecer un valor comercial real. Lo que explica por qué su perfil de Netflix sugiere películas basadas en su lista vista recientemente y Amazon envía notificaciones de productos y mejores ofertas basadas en su historial de búsqueda, incluidas recomendaciones que complementarían su producto buscado.

9) Aprovechar la satisfacción del cliente:

Business in 2020 aboga por servir a sus clientes en lugar de vender y sacar dinero de sus bolsillos. Los estudios han demostrado que atraer a un nuevo cliente es 5 veces más costoso que retener a uno antiguo. La satisfacción del cliente juega un papel crucial en la lealtad y retención del cliente. Por lo tanto, para obtener mejores perspectivas comerciales, necesita clientes satisfechos. El análisis predictivo juega un papel crucial en la retención de clientes junto con herramientas como el análisis conjunto que le permitirá identificar qué producto o servicio puede aumentar considerablemente la satisfacción del cliente.

Los programas de fidelización y las tarjetas de membresía no solo alientan a los clientes existentes a convertirse en visitantes frecuentes, sino que también atraen a otros nuevos para que se conviertan en clientes habituales. Los programas de fidelización se pueden usar de varias formas, como recomendar a un amigo, recompensas por hacer un cambio, emparejamientos de marcas, unirse a una comunidad, comprar en los beneficios de los socios, etc. Comenzar un negocio no se trata simplemente de hacer felices a sus clientes durante la primera venta. Es para atraerlos para que sigan volviendo a comprar más, lo que genera ingresos y emite referencias invaluables de boca en boca a amigos y compañeros de trabajo.

A ti:

El análisis predictivo no se puede implementar en un instante. Es un desafío adaptarse, pero es una tarea poderosa que cualquier empresa puede manejar siempre que pueda mantenerse comprometida con el enfoque correcto y esté dispuesta a invertir en los recursos necesarios para poner en marcha el proyecto. Es aconsejable comenzar con un proyecto piloto a pequeña escala en un área comercial crítica para capitalizar los costos iniciales y reducir el tiempo antes de comenzar a cosechar las recompensas. Una vez que el modelo se pone en acción, por lo general requiere poco mantenimiento, ya que continúa generando información procesable durante muchos años. Impulsar las transformaciones analíticas empoderará a las empresas con una ventaja competitiva y se mantendrá a la vanguardia de la disrupción digital. En resumen, el análisis predictivo es una técnica robusta que, si se integra a la perfección con las estrategias de marketing adecuadas, puede predecir correctamente el comportamiento del consumidor y maximizar el ROI.