Utilizar el análisis predictivo para atraer a los clientes durante el ciclo de compra

Por: Chris Matty

A medida que los consumidores se conectan más digitalmente, sus viajes de compra son cada vez más complejos: el camino para comprar ya no es un embudo lineal; Más bien, es un viaje empinado que continúa mucho después de que la transacción haya sido terminada.

Relación con Clientes

Relación con Clientes

Los consumidores hoy día tienen más puntos de contacto con más marcas que nunca; y por eso para capturar y conservar su negocio, los vendedores deben tener una comprensión profunda de los consumidores y sus intenciones en cada etapa del ciclo de vida del cliente.Por suerte, el creciente compromiso digital de los clientes con las marcas también ha permitido a las organizaciones acumular más datos de los clientes, creando la oportunidad de recopilar información actualizada sobre los clientes a través del análisis predictivo, una forma de análisis avanzado que utiliza datos nuevos e históricos para predecir la actividad futura, Y tendencias.La analítica predictiva se ha vuelto mucho más perceptible en los últimos años a medida que las organizaciones buscan aprovechar sus datos. Gartner  estima que para el año 2020, la analítica predictiva y prescriptiva atraerá el 40% de las nuevas inversiones netas de las empresas en inteligencia de negocios y análisis.Los vendedores de hoy en día deben aplicar analítica predictiva en cada etapa del viaje del cliente, desde la concientización, hasta la educación de las perspectivas, hasta completar la transacción, mejorar el servicio al cliente y más allá. Hacerlo ayudará a los vendedores a anticipar las necesidades y deseos de sus clientes en cada momento, para que personalicen el compromiso con cada cliente.Sin embargo, es probable que muchos vendedores se pregunten cómo aprovechar el análisis predictivo. ¿Qué sistemas y servicios de datos necesitan estar en su lugar? ¿Y cómo, exactamente, puede aplicarse la analítica predictiva en diversas etapas del viaje del cliente?

Establecer los cimientos para un compromiso personalizado

Para aprovechar eficazmente el poder del análisis predictivo a lo largo de todo el recorrido del cliente, las organizaciones deben invertir en una plataforma de gestión de relaciones con clientes (CRM) que admita análisis avanzados e integraciones con otras aplicaciones. En su médula, el software de CRM ayuda a las empresas a almacenar y administrar información de los clientes, como información de contacto, historial de compras, datos demográficos e información de interacción. Muchos vendedores de CRM están experimentando cambios masivos para integrar y habilitar las herramientas que permiten a las empresas ofrecer experiencias de clientes más predictivas y personalizadas. Salesforce y Microsoft, por ejemplo, están haciendo importantes inversiones en inteligencia artificial (AI) para hacer sus plataformas más inteligentes. Estos proveedores ofrecen análisis predictivos como una característica integrada en sus productos y también como un complemento a sus plataformas existentes. Si su organización utiliza un sistema de CRM más antiguo, quizás desee hablar con su departamento de IT sobre cómo reemplazarlo o considerar la posibilidad de licenciar software separado que se pueda integrar en su CRM existente.

Etapa 1: Objetivo

Identificar las perspectivas adecuadas para llegar a es el primer paso en cada campaña de marketing. También es discutible el paso más importante. Incluso si todos los demás aspectos de una campaña de marketing son sobresalientes, si no está llegando a la audiencia correcta la campaña se desplomará. Para preparar una lista de prospectos altamente calificados y calificados, los mercadólogos deben construir sus listas a partir de modelos predictivos basados ​​en el aprendizaje de máquinas, que ofrecen una inteligencia de datos significativamente más precisa que los modelos tradicionales que utilizan un enfoque simplista basado en reglas. Los nuevos e innovadores modelos de aprendizaje automático aprenden y aprovechan la inteligencia que reside en el CRM, como la información histórica sobre quién compró productos o servicios en el pasado. En consecuencia, los mercadólogos deben comenzar con una lista de prospectos, por ejemplo, una lista de clientes que compraron su producto, respondieron a una campaña de marketing por correo electrónico pasada o asistieron a un seminario web. La lista debe entonces ser añadida con atributos de datos adicionales para hacerlo más inteligente. Luego, debe pasar por múltiples algoritmos de aprendizaje de máquina para que los datos se pueden ordenar de una manera inteligente; esto suele implicar asignar a cada cliente una puntuación para que los vendedores puedan hacer rápidamente comparación de la información y utilizarla para generar una lista de prospectos definidos. Si no tienes entrenamiento en datos científicos, necesitarás obtener la ayuda de un científico de datos o utilizar una plataforma de análisis predictivo automatizada y de autoservicio que pueda generar un modelo predictivo para usted. En muchos casos, usar una plataforma de autoservicio es una mejor opción porque es más rentable y le permite administrar el proceso usted mismo sin tener que esperar a que un científico de datos entregue la información.Una vez que tenga un sistema en su lugar, puede utilizarlo para aplicar análisis predictivo a etapas posteriores en el desplazamiento del cliente.

Etapa 2: Educación 

Una vez que tenga la atención de un cliente potencial, para sellar el trato es importante que sus próximas interacciones con ellos atiendan a sus necesidades y deseos específicos. La analítica predictiva puede ayudarlo a hacerlo de un par de maneras:En primer lugar, los profesionales del marketing pueden aplicar análisis predictivos para mostrar páginas web personalizadas basadas en las preferencias personales del consumidor. Esto se logra mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático que rastrea los hábitos en línea y ayuda a los vendedores a crear experiencias personales en línea. En segundo lugar, cuando los mercadólogos dan seguimiento a través de teléfono o correo electrónico, pueden personalizar la interacción basada en el conocimiento de las interacciones anteriores o conocimientos derivados de los datos externos. Aprendizaje automático puede aplicarse para analizar los puntos externos de datos de consumidores y de negocios y aplicarlos a las listas de clientes existentes dentro del CRM. Este enfoque ayuda al vendedor a entender quién es el prospecto que está fuera de su vida profesional, como, por ejemplo: dónde fueron a la escuela o si les gusta el golf, para ayudar a construir una relación más profunda con ellos.

 Etapas 3 y 4: Compra y venta cruzada 

Después de cerrar el trato con un cliente, el siguiente paso es asegurarse de que sigue siendo un cliente satisfecho. Cuando se hace bien, venta cruzada y upselling puede proporcionar un mejor valor para los clientes al tiempo que aumenta la rentabilidad de su empresa. La clave es hacer recomendaciones de productos relevantes que coincidan con las necesidades y deseos de un cliente. La analítica predictiva puede aplicarse para hacer coincidir las ofertas de productos con cada cliente basándose en datos demográficos, historial de compras y datos de interacciones anteriores de clientes, asegurando que cada recomendación del producto sea valiosa y relevante para optimizar las ventas y el servicio al cliente.

Etapa 5: Satisfacción

Para que una empresa crezca, debe exceder su tasa de cancelación de clientes (churn rate), que es el porcentaje de clientes que interrumpen su suscripción a un servicio dentro de un período de tiempo dado. Usando la analítica predictiva, los vendedores pueden pronosticar qué clientes es probable que cancele servicio, de manera que, los mercadólogos pueden aplicar el dinero de la campaña de retención más efectivamente. Por ejemplo, si puede predecir que un cliente nuevo no regresará, puede orientar a ese cliente con una campaña de promoción que ofrece descuentos o ensayos gratuitos para atraer al cliente a quedarse. La analítica predictiva también permite a los profesionales del marketing monitorear y corregir el curso en tiempo real al observar métricas tales como ventas, retención y rotación en el sistema de CRM. Conclusión A medida que los viajes de compra de los consumidores se vuelven más complejos y su demanda de experiencias personalizadas aumenta, la analítica predictiva ofrece una manera para que los vendedores se mantengan al día al obtener una comprensión más profunda de sus clientes y permitirles vender más eficazmente en cada etapa del desplazamiento del cliente.

 

Chris Matty es el CEO y cofundador de Versium, una compañía de tecnología de datos que ayuda a los vendedores.

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