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El impacto del análisis predictivo en el customer journey

El impacto del análisis predictivo en el customer journey

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Empresas de diversas industrias han invertido fuertemente en herramientas y tecnología que les ayude a comprender mejor las necesidades de sus clientes para aprovecharlas y ofrecer una buena experiencia. Sin embargo, pese a que se esfuerzan para tener un panorama general, continúan dependiendo de otros sistemas de medición como el de encuestas, por ejemplo.

El principal desafío en este proceso radica en convertir todos los datos en información que sea viable para utilizarse en tiempo real y generar valor comercial. Todo ello, con el fin de optimizar la experiencia del cliente y por lo tanto, fidelizarlo. 

Por esta razón, anticiparse a las necesidades del cliente mediante el análisis predictivo permite superar sus expectativas, reducir la incertidumbre y aumentar su satisfacción con el servicio brindado. En este artículo te explicamos de qué trata el análisis predictivo y cuáles son los beneficios de su correcta aplicación. 

¿Qué es el análisis predictivo?

Este concepto hace referencia a una forma de análisis estadístico que se encarga de obtener información nueva o histórica, pero con el objetivo de utilizarla para predecir patrones de comportamiento. Considerando lo anterior, es importante mencionar que la exactitud y la utilidad de los resultados dependen del nivel del análisis de los datos.

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Por ejemplo, una aseguradora comercializa una póliza de seguro previendo los factores de riesgo de un conductor, incluyendo la edad y el estado de salud. A partir de la información recabada, el análisis predictivo permite calcular el riesgo potencial de accidentes y, por lo tanto, establecer el importe de la prima del servicio. 

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Beneficios de su aplicación en el customer journey

Así como el análisis predictivo se convierte en una poderosa herramienta para la retención de clientes y su fidelización puede ser una excelente alternativa para identificar de forma anticipada cuándo se corre el riesgo de perder alguno. 

Con ello, es posible diseñar y poner en práctica las acciones correctivas o de mejora basados en datos reales. ¿Quieres saber de qué otras maneras aportan los análisis predictivos? A continuación te lo explicamos: 

Modelado y personalización

Sin lugar a dudas el proceso de compra ya no es lineal. De hecho, cualquier usuario puede detenerlo en cualquier momento. Si bien las “rutas” de los clientes potenciales para adquirir los productos o servicios pueden parecer aleatorios, el análisis predictivo puede ayudarte a conectar los elementos para establecer patrones que permitan anticiparse a sus acciones.

De esta manera, es posible que orientes tus esfuerzos a nivel segmento e individual, creando y optimizando campañas con contenido para clientes actuales o potenciales a medida que avanzan en el customer journey

Valoración

La importancia de capturar datos en tiempo real radica en valorar cuál es el mejor contenido a desarrollar, los pasos a seguir, hacer recomendaciones o tomar medidas correctivas en el momento oportuno. Todo esto para determinar el punto de contacto ideal, a la persona adecuada y en el momento justo. 

La aplicación correcta del análisis predictivo te permite confirmar y capturar de manera más rápida y eficiente los avances de tus prospectos. Además, podrás identificar hitos importantes que los incentiven a avanzar en el proceso de compra y marcar puntos de referencia que eran desconocidos. 

Medición 

La medición tradicional ofrece una visión tardía de los resultados de una estrategia. Sin embargo, las herramientas de análisis predictivo pueden brindar datos en tiempo real de lo que está funcionando o que requiere mejoras. 

Esto se debe a que los algoritmos son capaces de tomar una amplia variedad de datos, relacionando rápidamente cantidades masivas de información y tener una visión de métricas importantes. 

Rentabilidad 

En la misma línea, también conduce a una mejor relación con tus clientes. La integración de la gestión predictiva basada en su comportamiento conduce a un aumento de la fidelidad, la retención y por lo tanto, la satisfacción de tus clientes, lo cual se verá reflejado en la rentabilidad de tu negocio. 

Quizás te interese: ¿Cómo diseñar un Customer Journey en el sector retail?

En resumen, el análisis predictivo puede ser de ayuda para optimizar tus estadísticas de ventas con el objetivo de definir los puntos débiles y estimar los beneficios. Además, esta función te permitirá anticiparse a los acontecimientos futuros y preparar los procesos para mejorar su rendimiento. Todo ello con el objetivo de incrementar la rentabilidad y la escalabilidad mediante el uso de recursos optimizados y estrategias eficientes basadas en datos. 

En NIU contamos con un equipo de expertos que te ayudarán a aplicar esta tecnología para mejorar considerablemente la experiencia de tus clientes y aprovechar todos sus beneficios. ¡Contáctanos! Estamos seguros que podremos llevar tu estrategia al siguiente nivel.

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