Comprender el análisis de marketing predictivo y cómo implementarlo en su negocio

No existe tal cosa como una mala idea. Pero en los negocios, algunas ideas son claramente mejores que otras. Cuando sus ideas se basan en datos e investigaciones sólidos, lo que ayuda a anticipar las necesidades de sus clientes, valen su peso en oro. El análisis de marketing predictivo permite a los propietarios de negocios y a los especialistas en marketing centrarse en sus mejores ideas y concentrarse en el crecimiento.

¿Qué es el análisis de marketing predictivo?

El análisis de marketing predictivo es una rama del análisis de marketing que implica el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para predecir resultados y tendencias futuras en las campañas de marketing y el comportamiento del cliente. El objetivo es aprovechar los conocimientos basados ​​en datos para tomar decisiones mejor informadas y optimizar las estrategias de marketing para mejorar el rendimiento y el ROI (retorno de la inversión).

Si el análisis de marketing predictivo suena complicado, no se preocupe. Probablemente ya lo has estado haciendo durante bastante tiempo.

Si alguna vez revisó los datos estacionales (por ejemplo, relacionados con las vacaciones ) para planificar la estrategia de campaña de la próxima temporada, ya se ha involucrado en el análisis de marketing predictivo. Sin embargo, al igual que con todas las demás estrategias de marketing, cuanto más sofisticado sea su enfoque del análisis predictivo de marketing, mayor será su oportunidad de optimizar su impacto.

Las 4 etapas del análisis predictivo de marketing

El análisis predictivo de marketing busca responder a las siguientes preguntas:

1. Qué sucedió (análisis descriptivo): el análisis descriptivo se refiere al análisis de datos históricos para comprender y resumir eventos, tendencias y patrones pasados. Es la etapa fundamental del proceso de análisis y proporciona información valiosa sobre lo que sucedió en el pasado.

2. Por qué sucedió "X" (análisis de diagnóstico): el análisis de diagnóstico es la etapa del análisis de datos que se enfoca en comprender las razones detrás de los eventos y resultados pasados. Diagnostic Analytics ayuda a los especialistas en marketing y analistas a descubrir correlaciones y relaciones causales entre diferentes variables para obtener información más detallada sobre el rendimiento del marketing y el comportamiento del cliente.

3. Cuando suceda “X” (análisis predictivo): el análisis predictivo es una rama del análisis avanzado que se utiliza para pronosticar resultados o tendencias futuras en función de datos históricos y algoritmos estadísticos. Implica el uso de varias técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para identificar patrones, relaciones y correlaciones dentro de los datos que se pueden usar para hacer predicciones sobre eventos o comportamientos futuros.

4. Cómo puede suceder “X” (análisis prescriptivo): el análisis prescriptivo es la etapa más avanzada del análisis de datos. Va más allá del análisis descriptivo y el análisis predictivo para proporcionar recomendaciones procesables y estrategias optimizadas para la toma de decisiones basadas en los resultados previstos.

Tipos de datos interrogados en el análisis de marketing predictivo

Hay una buena razón por la que los datos de marketing a menudo se denominan "grandes datos". La disponibilidad de información para tomar decisiones de marketing es enorme. Sería imposible enumerar cada fuente de datos y uso en esta breve publicación de blog. Sin embargo, lo siguiente le dará una visión general:

• Datos propios: estos son datos recopilados directamente de las interacciones que tienen sus clientes a través de los diversos canales de marketing que posee. Los datos propios deben estar fácilmente disponibles para usted en su pila de MarTech existente, incluidas las plataformas de marketing por correo electrónico, automatización de marketing, CRM y análisis.
• Datos en tiempo real: esto se usa cuando el acceso inmediato a la información más reciente es crucial para tomar decisiones oportunas o tomar acciones rápidas. Por ejemplo, supongamos que los datos en tiempo real muestran que una campaña no está entregando el volumen esperado de participación según los objetivos del equipo de marketing. En ese caso, esa campaña se puede pausar y se pueden tomar medidas para optimizarla antes de que se desperdicie demasiado dinero.
• Datos históricos: Este representa un registro de eventos, transacciones, mediciones u observaciones que ocurrieron en el pasado y se ha conservado para su análisis. Los datos históricos son fundamentales a la hora de establecer los objetivos de marketing.
• Datos contextuales: se refiere a la información que proporciona los antecedentes necesarios o las circunstancias que rodean un evento en particular. Estos datos pueden estar relacionados con el momento y la ubicación de un evento de marketing específico u otros factores influyentes, como el clima, la economía o el panorama competitivo.

Análisis predictivo y modelos de medición

Así como existen múltiples fuentes de datos, también hay muchos modelos diferentes de medición de análisis predictivo disponibles para los especialistas en marketing. La implementación de cada modelo reflejará ampliamente la sofisticación de la organización de marketing que implementa el análisis predictivo como estrategia.

Los modelos de medición analíticos comunes incluyen:

• Análisis de conglomerados: una técnica utilizada para agrupar puntos de datos similares en función de sus similitudes en términos de características o atributos. Al crear grupos de puntos de datos con características similares, los modelos predictivos se pueden adaptar a segmentos o subgrupos específicos, lo que puede conducir a predicciones más precisas y mejores conocimientos.
• Análisis de propensión: este tipo de modelado predictivo tiene como objetivo determinar la posibilidad o probabilidad de que ocurra un evento o comportamiento particular para un individuo o entidad. A menudo se usa en marketing para predecir la probabilidad de una acción específica, como realizar una compra, hacer clic en un anuncio, suscribirse a un servicio o abandonar.
• Filtrado de recomendaciones: AKA Sistemas de recomendación. Este modelo tiene como objetivo predecir los elementos o el contenido que probablemente le interesen a un usuario, con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario, aumentar el compromiso e impulsar las ventas o las conversiones.
• Análisis de pronóstico: este modelo de medición es un tipo de modelado predictivo que se utiliza para predecir valores futuros o tendencias en función de datos históricos. El pronóstico se aplica comúnmente en el análisis de series de tiempo, donde los datos se recopilan en intervalos de tiempo regulares, como diarios, mensuales o anuales.
• Análisis de series de tiempo: en el análisis de series de tiempo, los puntos de datos se registran cronológicamente y cada observación se asocia con una marca de tiempo o período específico. El análisis predictivo de series temporales es particularmente valioso para comprender patrones, tendencias y variaciones estacionales en los datos y predecir valores futuros en función de las tendencias históricas.

Industrias que utilizan análisis predictivos para marketing

Realmente no hay límite para el tipo de organización que puede beneficiarse de la información proporcionada por el análisis predictivo de marketing.

Ya sea que trabaje en finanzas, atención médica, educación superior, hospitalidad o comercio minorista, siempre habrá datos que puede usar para predecir el compromiso futuro y establecer objetivos de marketing.

Independientemente de la vertical en la que trabaje su negocio, si no está profundizando en los datos disponibles, está dejando efectivo sobre la mesa . Peor aún, estarás tirando el dinero por el desagüe.

Beneficios de la Analítica Predictiva en Marketing

El conocimiento es poder. El análisis predictivo elimina muchas de las conjeturas de su estrategia de marketing. Este enfoque lo ayudará a planificar y ejecutar campañas de marketing más eficientes y reducir el desperdicio.

Puede utilizar el análisis de marketing predictivo para:

• Crea mensajes que conecten con tu audiencia
• Reduzca el tiempo dedicado a dirigirse a las personas equivocadas
• Mejore las prácticas de priorización de clientes potenciales con la puntuación de clientes potenciales
• Mejorar la adquisición de clientes
• Mejore las tasas de retención de clientes y prediga las tasas de abandono
• Salvaguardar contra la pérdida de cookies
• Optimizar el éxito de la campaña
• Aumentar la eficiencia del equipo
• Influir en el desarrollo de productos futuros

El proceso de implementación de análisis de marketing predictivo

Si bien el análisis de marketing predictivo es una estrategia de marketing increíblemente sofisticada, está disponible para empresas y organizaciones de marketing de todas las formas y tamaños.

Como todas las grandes estrategias de marketing, la implementación del análisis de marketing predictivo comienza con un objetivo simple.

Durante la etapa de definición del proyecto, querrá crear una lista de prioridades y luego averiguar qué es deseable y qué es posible antes de obtener la aceptación interna. No se preocupe si no puede tachar todo de su lista en rápida sucesión; el marketing exitoso es a menudo un proceso de obtener esas ganancias marginales.

Los siguientes pasos en su viaje incluyen:

• Recopilación de datos
• Procesamiento de datos
• Modelado
• Interpretación
• Mejoramiento

Entonces es solo un caso de enjuagar y repetir, teniendo cuidado de aprender de las iteraciones anteriores y reconstruir mejor. A lo largo del proceso, aprenderá dónde hay brechas en su pila de MarTech y el conocimiento del equipo de marketing que deben abordarse a medida que avanza.

Aprende más

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