Prever acciones ya no es una exclusividad de ficciones científicas. En realidad, nunca fue.
El análisis de información pasada para aumentar la probabilidad de acierto de una acción en el futuro es algo que la humanidad ya ha utilizado desde hace bastante tiempo.
Unos 500 años antes de Cristo, Confucio, un filósofo chino, ya había dicho que "si quieres prever el futuro, estudia el pasado".
¡Y tenía razón!
Por supuesto que no estamos hablando de una previsión como la de Tom Cruise y su equipo en Minority Report, pero la tendencia de las acciones es que se repitan.
Entonces, si tenemos una lectura exacta de los acontecimientos en el pasado, estamos mucho más cerca de predecir lo que puede suceder en el futuro.
Es precisamente en eso que se basa el análisis predictivo. Pero con una diferencia: ¡la gran ayuda de la tecnología!
¿Qué es el análisis predictivo al final?
En la historia reciente de la humanidad, siempre hemos tenido bastante información sobre acontecimientos pasados. Y esa fue la mayor parte de veces la fuente de sabiduría para los principales líderes y sabios.
Lo que pasa es que hoy conseguimos una exactitud mucho mayor de esas informaciones. Eso ocurre por el alto volumen de datos que estamos generando, posibilitando la lectura de más hechos y mayor probabilidad de análisis.
Pero con esto, también traemos un problema, ningún ser humano es capaz de estructurar y analizar tanta cantidad de información. Para eso, es fundamental el uso de la tecnología.
El análisis predictivo es exactamente la unión del avance tecnológico que tenemos, que incluye minería de datos, machine learning, inteligencia artificial y estadística, con el alto volumen de informaciones que creamos diariamente.
Cuando usamos computadoras para procesar y entender comportamientos estándares, logramos anticipar ciertos acontecimientos y acciones.
¿Qué tal un ejemplo?
Tienes una empresa de SaaS (Software como servicio) y analizando la información de tus clientes, notas que el 75% de las cancelaciones son realizadas por personas que se quedaron más de 30 días como inactivas, y esto representa una curva significativa en tu gráfico de churn .
Es decir, la probabilidad de que alguien cancele el plan de tu producto es mucho mayor cuando se queda ese período de inactividad.
Ahora tienes una tendencia clara y puedes actuar más efectivamente para evitar las cancelaciones.
¿Por qué es fundamental en tu estrategia hoy en día?
La estrategia de análisis predictivo es fundamental si deseas anticipar futuros riesgos y notar oportunidades.
Con un buen proceso de estructuración y análisis de datos, puedes predecir tu base y principalmente el mercado.
Son exactamente esos fundamentos que usamos para entender cuál será el posible futuro del marketing y hacia dónde debemos enfocar nuestras prioridades aquí en Rock Content.
Además de tratar de entender cuáles son los principales puntos que necesitamos intervenir en nuestro producto y relación con el cliente.
Forma parte de la transformación digital que estamos viviendo y necesita ser tratada de forma cada vez más urgente y esencial para todas las estrategias.
Quien ya la utiliza de forma efectiva
Las empresas que ya adoptan esta estrategia están avanzando de forma rápida hacia un futuro de cada vez más reconocimientos de patrones.
Amazon es un gran ejemplo. Promete que, en un futuro próximo, va a realizar entregas antes de que los clientes pidan el producto. Si no lo quieres, no necesitas devolverlo ni mucho menos pagar por aquello.
La confianza en su equipo de datos es tan grande que Amazon quiere anticipar deseos a través de un análisis de comportamiento totalmente personalizado en su plataforma.
Cree que va a ser posible comprender cuándo necesitarás leche, café o cualquier otro producto que vende en su sitio web o supermercado inteligente, Amazon Go.
Es decir: para que la empresa te conozca más que tú mismo.
Cómo puedes comenzar
En primer lugar, necesitas entender la estrategia en un paso a paso. Saber cuáles son las principales etapas que necesitas seguir para ejecutar un análisis efectivo.
Recolección de datos
Que estamos produciendo mucha información, creo que no es más novedad. Pero ¿la recolección de estos datos está siendo efectiva?
Este es el primer paso de cualquier estrategia con datos y es donde la mayoría ya no puede avanzar.
La recolección de datos no es algo simple, principalmente de tu producto o empresa.
Una forma interesante de comenzar esta etapa es indagando qué preguntas necesitas hacer para obtener las respuestas, para luego centrarte en la información necesaria que necesitas tener.
De esta manera logras tener una recolección mucho más efectiva, sin perder tiempo en carpetas de bases de datos que no tienes la necesidad de estar pendiente en ese momento.
Estructura de los datos
Después de recoger la información necesaria, es fundamental estructurarla para facilitar el momento de análisis.
Algunas herramientas utilizadas en esta etapa son el Excel o el Power BI.
Esta es la fase de la estrategia donde vas a transferir los datos a un lugar donde pueda facilitar la visión de la información recolectada.
Si tienes una sola fuente y esta ofrece una extracción en .csv, el uso de Excel es el recomendado, ya que con él es posible organizar los datos en columnas para generar gráficos y tablas fundamentales en el momento de análisis.
En una estrategia más avanzada y automatizada, el uso del Power BI facilita la centralización de la información, además de entregar los datos en un layout ya predefinido por ti o tu equipo.
Análisis de datos
Con los datos más claros para ser visualizados, es el momento de analizar la información que tienes.
Aquí será posible comprender las anomalías gráficas o tendencia de línea a partir del uso de conocimientos estadísticos.
En el análisis predictivo, si el hecho a ser analizado es una acción recurrente, como en el ejemplo ya citado en este texto, es posible hacer el análisis de anomalías en el gráfico generado.
Este es el momento de entender, por ejemplo, el mes en que tienes la mayor tasa de cancelación de planes, para así pensar en un plan de acción más efectivo.
Si quieres entender una tendencia de línea, por ejemplo el crecimiento del tráfico de tu blog, es posible utilizar estrategias básicas de estadística para comprender cuál es el futuro de tu información.
Gráfico con una línea de tendencia básica, basada en los valles (fondo) de las líneas gráficas.
Estadísticas
Cuando hablamos de estadística en el análisis predictivo, tomamos en consideración dos técnicas bien conocidas del área: Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial.
La Estadística Descriptiva tiene como objetivo resumir y describir un gran conjunto de datos. A partir de ahí es posible crear medidas de tendencia central y medidas de variabilidad o dispersión.
Ya la Estadística Inferencial es el estudio de un grupo de muestra para sacar conclusiones de un grupo mayor. Las encuestas de población son un gran ejemplo de esta técnica.
La estadística es fundamental para tener un análisis predictivo rodando de forma correcta.
Modelaje
Cuando reunimos todas esas informaciones adquiridas hasta ahora a las técnicas de modelaje predictivo, creamos el modelo.
El modelo predictivo es el momento en que las primeras ideas sobre los posibles hechos en el futuro empiezan a aparecer.
Se reúne técnicas matemáticas y estadísticas a los datos obtenidos en tu empresa, creando un modelo para ser observado, en el cual las principales respuestas que deseas estarán con fácil acceso visual, actualizando y mejorando cada nueva información generada.
Monitoreo del modelo
Después de realizar todos los pasos anteriores, es necesario mantener un monitoreo para que los datos procesados y principalmente las informaciones obtenidas a partir del modelaje continúen siendo confiables.
Además de tener de forma más rápida y objetiva las respuestas que necesitas para optimizar y mejorar aún más tu proceso y/o producto.
Ejemplos de Análisis Predictivo
Ahora que ya sabes cómo realizar una estrategia de análisis predictivo, vamos a entender dónde más se puede aplicar.
Son 5 ejemplos de aplicación, pero no te limites a eso y utiliza la creatividad para buscar las respuestas que deseas.
Previsión de Churn
Como ya citado en este post, la previsión de cancelación es una aplicación muy utilizada por el equipo de Éxito del Cliente a partir de análisis predictivo.
Cuando se comprende en qué momento tu producto no está satisfaciendo al cliente de la forma como te gustaría, las acciones tomadas para crear la mejora son mucho más efectivas.
En este análisis es necesario entender todo el proceso de tu base de cliente para así crear estrategias para evitar cancelaciones futuras.
Con el modelo creado, puedes entender también las variaciones de cada mes de una forma más rápida, posibilitando acciones más ágiles de tu equipo.
Lectura de Upsell and Cross-Sell
Prácticamente en la misma lectura de la aplicación anterior, aquí podrás entender en qué puntos de la caminata tu cliente es más propicio a aumentar el plan o adquirir más productos de tu empresa.
Si en la previsión de churn detectaste el momento en que el cliente estaba más insatisfecho, aquí la comprensión necesaria es al contrario.
Entendiendo el momento de satisfacción del usuario de tu servicio, conectado a lo que puedes ofrecerle para generarle más valor, el momento de realizar un upsell o cross-sell queda aún más claro.
Optimización de campañas de marketing
Usando la ayuda de datos, las decisiones tomadas en una campaña son blindadas de errores ya cometidos en el pasado.
Cuando utilizas el análisis predictivo para realizar una campaña de marketing, es posible entender cuáles serán los mejores canales para cada contenido y lenguaje usado. Entendiendo tus campañas anteriores, es posible predecir cómo el público reacciona para cada técnica usada en determinada acción.
Empresas como Amazon y Target son conocidas por el uso de datos en sus campañas de Marketing. Tanto para crear estrategias efectivas como para el engagement del público.
Segmentación de leads para campañas de nutrición
En este caso, el uso de datos ya se ha vuelto algo esencial. La nutrición de tu base de leads es cada día más segmentada, entregando exactamente el contenido que la persona necesita en el momento oportuno.
Estamos en un proceso para tener entregas más personalizadas y crear grupos segmentados es un enorme paso para tener una nutrición más eficiente, donde la audiencia sólo recibe contenido relevante para ellos.
El uso de big data puede ser un gran diferencial en tu estrategia de segmentación.
Distribución de contenido personalizado
Estamos en un proceso, pero ya es realidad para algunos. La entrega predictiva de Amazon es un gran ejemplo de cómo acertar los deseos del cliente o posible cliente a la hora exacta que necesita.
En la nutrición, estamos hablando básicamente de la misma lectura de datos, pero con una entrega de contenidos que van a generar cada vez más valor para tu audiencia, acercando tu empresa al futuro cliente. Hacer un contenido basado en datos puede ser el diferencial de una buena estrategia.
Cuando tenemos un análisis personal, sin duda alguna la entrega será más efectiva para cada lead que tienes.
Cultura de datos
Después de leer este post, todo parece más simple, ¿verdad?
¡No!
Para tener una estrategia de análisis predictiva, tu empresa necesita pasar por varias etapas de análisis de datos anteriores.
Y la principal de ellas es crear una cultura de datos en el ambiente de trabajo.
Las decisiones deben comenzar a ser tomadas cada vez más por datos, los pasos dados necesitan ser registrados como información para ser usados en un evento futuro y eso demanda tiempo y dedicación.
La parte buena es que todavía estamos empezando a tener esa preocupación. Quien se adelante y cree un negocio que gire en torno a los datos, seguramente estará dando un paso delante del mercado y de la competencia.
El poder está en tus manos
Siempre vemos la habilidad de ver el futuro como un súper poder. Pero eso nunca ha sido tan posible como lo es ahora.
Por supuesto que prever todas las acciones es algo sólo de la ficción científica, pero si la acción es una repetición de un comportamiento, sólo no es predecible si no lo deseas.
Reúne tus datos, límpialos, estructura gráficos y tablas y comienza a divertirte con lo que quieren decirte.
Estoy seguro de que será posible sacar varias conclusiones.
No es necesario comenzar con un análisis completo y complejo, pero quédate atento a la información que ya tienes.
El tiempo empleado en un análisis de datos puede ahorrar tiempo e inversión de tu empresa, además de entregarte resultados mucho más eficientes. Y ahora, ¿estás listo para aplicar los datos en tu estrategia?
