Cuando hablamos de la analítica predictiva de datos, nos referimos al conjunto de estrategias que se aplican en un problema relacionado con el mundo de los negocios. Hoy en día, muchas empresas usan la analítica predictiva y esto se debe a las grandes ventajas que ofrece, en el fortalecimiento de la toma de decisiones de un negocio. 

Estos son los 5 consejos para crear un modelo de análisis predictivo: 

  1. Definición de objetivos comerciales 

Determina qué objetivos comerciales o de ventas quieres alcanzar y cuáles serán las fuentes de datos principales que ayudarán a lograrlo.  

  1. Recolección de fuentes datos  

Es importante que consideres múltiples fuentes de información para nutrir el proceso de análisis con datos verídicos. Por ejemplo, CRM, redes sociales, sistemas de transacciones, registros en sitios web o centros de atención a clientes, entre otras fuentes. 

  1. Gestión de datos 

Será necesario contar con un sistema que ayude a limpiar la información, para deshacerse de lo que no es relevante, por lo tanto, asegúrate de contar con un equipo que conozca cómo funciona la empresa, lo que busca y que tenga acceso a herramientas que hagan este proceso más llevadero, porque no es el más sencillo. 

  1. Análisis estadístico 

Es la primera parte del análisis de los datos, que arrojará información gracias a estadísticas descriptivas y que dará un estimado de ciertas probabilidades de comportamiento. 

  1. Modelación predictiva 

Aquí es donde creas y decides cuáles modelos predictivos entrarán en juego para tus objetivos. 

  1. Implementación del modelo 

Al poner en marcha el o los modelos predictivos, obtendrás resultados analíticos que podrás implementar en las áreas que lo necesiten. De esta forma tendrás resultados al automatizar las decisiones del día a día basándote en lo que el paso anterior puso en evidencia. 

¿Cuáles son las ventajas de la analítica predictiva? 

  1. Previene la rotación y detecta señales de insatisfacción 

A través de la creación de segmentos de clientes en materia de riesgos de pérdida, tanto mayores como menores, podrás aplicar acciones correctivas de manera oportuna, que podrían generar un aumento considerable de tus ganancias. 

  1. Expande la calidad del ciclo de vida de tus clientes 

Haciendo uso de la analítica predictiva tienes la posibilidad de identificar aquellos clientes de gran valor para tu marca. Eso te ayudará a planificar las estrategias de marketing oportunas y más adecuadas. 

  1. Identifica el cliente de alto potencial 

Si conoces a tus clientes podrás identificar aquellos con capacidad de aumentar sus compras. Ello te permitirá dirigirte a ellos y ofrecerle acciones oportunas que te ayudarán a aumentar los ingresos considerablemente. 

  1. Permite la planificación de campañas 

Si analizas todos los datos que dispones, como comportamiento, patrones de compra, navegación web, interacciones a través de redes sociales, entre otros, podrás definir los mejores momentos y canales para comunicarte con tus clientes. 

  1. Analiza el rendimiento de las campañas 

A través de este procedimiento podrás identificar cuál es el comportamiento de los clientes sus hábitos de compra. Así sabrás si tus estrategias de marketing están dando los resultados correctos. 

  1. Identifica la probabilidad de compra 

Puedes crear segmentos de clientes según las probabilidades de compra, para que luego puedas comunicarte con ellos de una manera diferente y completamente eficiente. 

La analítica predictiva sugiere que actuemos rápidamente, a través de las predicciones y sus implicaciones. Por ello, esta ciencia es tan importante para el marketing, de nada sirve conocer qué puede ocurrir o qué le interesa a la empresa si no se ejecutan, de manera constante, las acciones necesarias para que ese comportamiento cambie y se generen mejores resultados a nivel empresarial. 

Para que los modelos predictivos puedan desarrollar eficazmente su misión se necesitan algunos predictores y trabajar con grandes conjuntos de datos históricos y datos en tiempo real con el objetivo de identificar patrones y comportamientos. 

Los posibles resultados futuros ayudan a tomar decisiones y anticiparse a los resultados, por lo que al utilizar los modelos predictivos de analytics como método de prevención, las operaciones de negocio se sitúan en un camino mucho más seguro y con un porcentaje de riesgo mucho menor. 

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Referencia 

Cortina, J. (2019). Claves para implantar un modelo predictivo. Economiadelhoy. Tomado de  https://www.economiadehoy.es/claves-para-implantar-un-modelo-predictivo   

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