Un estudio de la consultora Forrester publicado en la Revista Forbes detalla cómo el 89% de los Directores de Marketing en el mundo para los mercados B2B (Business to Business) están considerando la inclusión de análisis predictivo para mejorar los resultados de sus compañías, pero ¿qué es Predictive Analytics? ¿Para qué puedo usarlo?

El análisis predictivo ha cobrado mucha fuerza en los últimos años y no es para menos. Cada vez existen más casos de éxito en los cuales la búsqueda de patrones que permitan predecir el comportamiento futuro puede influir en tomar mejores decisiones en el corto plazo. Las áreas de aplicación son diversas como el mercado de valores, fluctuaciones económicas, comportamiento de los clientes de una empresa, etc.

El artículo publicado por la revista Forbes sugiere que el 89% de las empresas que se dedican al segmento B2B están pensando ya en incorporar la detección y predicción de escenarios futuros para lograr mejorar sus resultados de negocio. Este artículo, basado en un estudio realizado por la consultora Forrester, muestra datos acerca de cómo está evolucionando esta disciplina para un mercado tan complejo y determina que un 51% de los directores de marketing a nivel mundial actualmente pueden considerarse “Marketers de Retrospectiva”, ya que evalúan sólo los datos del pasado para tomar decisiones sobre las acciones que realizan en su trabajo.

El otro 49% ya está considerando el cálculo de la probabilidad de éxito y el impacto futuro que generarán con cada acción de marketing que toman, por lo que la predicción del escenario que genere el mejor resultado es vital para encarar las metas de cada trimestre. A este tipo de profesionales se les llama “Predictive Marketers” y son quienes tienen los mejores resultados dado que manifiestan el mayor potencial de crecimiento y calculan sus probabilidades de éxito y de riesgo.

En este estudio se muestra cómo el 44% del total de “Predictive Marketers” están por expandir o mejorar el rendimiento de sus implementaciones de análisis predictivo. Por su parte, de la totalidad de “Marketers de Retrospectiva”, un 40% se encuentra pensando en incursionar en implementaciones de este tipo en los próximos 12 meses. Solo un 11% del mercado global B2B no está interesado en embarcarse en este tipo de disciplina en un futuro cercano, el cual se prevé que sea quienes tienen las mayores chances de quedar rezagados en la industria.

Con este estudio podemos determinar claramente cómo el análisis predictivo está tomando una posición preponderante en el mundo del marketing, eCommerce y otras áreas que toman decisiones basadas en información avanzada.

Y a todo esto ¿qué es análisis predictivo?

Para hacerlo simple: análisis predictivo es la aplicación de modelos estadísticos y análisis basado en algoritmos para predecir escenarios futuros y tomar decisiones basadas en probabilidad de éxito. Es la rama de Analytics dedicada a tomar decisiones calculando el futuro.

Las prácticas de “Predictive Analytics” cada vez son más populares en el mundo gracias a los tremendos casos de éxito que han demostrado su efectividad. Mucha gente conoce cómo Netflix ha logrado que el 75% de los contenidos consumidos por sus usuarios a nivel global sean gracias a módulos de predicción de sugerencias. Al mismo tiempo Amazon logró que el 35% de sus ventas a nivel global en Amazon.com vengan de módulos predictivos de productos sugeridos. Todas las redes sociales utilizan algoritmos de predicción para determinar qué incentivos deben dar a sus usuarios para que generen interacción y consumo publicitario, con lo cual hacen más rentable su operación.

Así como estos hay miles de ejemplos que se pueden aplicar a este tema. Por lo tanto, incursionar en este tema es sumamente interesante a la hora de mejorar tanto procesos comerciales como operativos.

De hecho, el Análisis Predictivo no es nada nuevo. Ha estado en nuestro entorno durante un largo tiempo, aunque no era tan popular en los medios como lo es ahora. Lo que sí es relativamente nuevo es la capacidad que tenemos hoy en día de utilizar volúmenes de información tan grandes que permiten hacer predicciones de todo tipo. Esto es lo que constituye un pilar muy fuerte de Analytics para Negocios.

Pero ¿qué puedo hacer con el análisis predictivo en favor de mi negocio?

Hay muchas cosas que se pueden hacer con esta técnica. Entre las principales tenemos:

• Optimizar la inversión publicitaria a través de predecir qué promociones, acciones o campañas representan el mayor retorno de la inversión por su probabilidad de éxito.
• Segmentar grupos de usuarios para realizar sugerencia de productos, compras adicionales o según cómo se comportarán ante una noticia en base al comportamiento pasado de cada uno.
• Mejorar los márgenes de rentabilidad de alguna acción comercial a través de predecir dónde NO invertir, ya que a veces damos descuentos a personas que igualmente iban a comprar un producto y lo único que logramos es disminuir el margen de ganancia. De esta forma se le puede ofrecer un incentivo a cada cliente según lo que sea más efectivo y lo que maximice las ganancias.
• Definir qué usuarios van a darse de baja de un servicio en base a la fricción que manifestaron en el pasado y reducir el churn a través de aplicar proactivamente acciones de fidelización para los clientes que se encuentren en riesgo de terminar el servicio.
• Predecir posibles transacciones fraudulentas o acciones sospechosas para evitar estafas o eventos delictivos.

Así como estas hay una gran cantidad de aplicaciones variadas y para todos los rubros, con lo cual existe una respuesta a la gran mayoría de necesidades del mercado empresarial existente.

Entonces ¿qué hago para comenzar?

He visto gran cantidad de casos en los que este tipo de modalidad genera una ventaja competitiva enorme para ganar más clientes, retener los actuales, reducir riesgos y hacer más rentable el negocio. Ahora bien, para dar los primeros pasos en el mundo del Analytics es preferible comenzar de forma sólida y bien cimentada. En este caso, el curso de Data Analytics que ofrece Digital House es una muy buena forma de comenzar a aprender sobre esta disciplina.

En este curso se tocarán temas como Data Analytics para negocios, técnicas avanzadas de análisis de información, análisis predictivo basado en algoritmos, estadística descriptiva e inferencial, cómo conectar con bases de datos SQL, técnicas para la toma de decisiones y presentación y visualización efectiva del conocimiento extraído.

Ahora que sabés que todo esto existe, ¿te conformás con tomar decisiones por instinto? Sobre esto y mucho más podés interiorizarte en el programa intensivo para ejecutivos Data Analytics Immersion.

(*) Ricardo Diez: Profesor de Data Analytics Immersion en Digital House.