Empresas de diversas industrias han invertido en tecnología para comprender mejor las necesidades de sus clientes y mejorar el customer journey. Sin embargo, aún dependen de sistemas de medición como encuestas. El desafío es transformar los datos en información útil en tiempo real para generar valor comercial, optimizar la experiencia del cliente y lograr su fidelización. Anticiparse a sus necesidades a través del análisis predictivo permite superar expectativas, reducir incertidumbre y aumentar la satisfacción.
Pero ¿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.
Veamos un 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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El análisis predictivo no solo es una herramienta poderosa para la retención y fidelización de clientes, sino que también permite identificar de forma anticipada cuándo existe el riesgo de perderlos. Esto facilita el diseño y la implementación del customer journey mediante acciones correctivas o de mejora basadas en datos reales. A continuación, te explicamos otras formas en las que el análisis predictivo puede aportar valor.
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.
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, según el customer journey.
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.
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.
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.
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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.
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