Descubre Cómo la Analítica Predictiva Ayuda a Potenciar el Customer Experience

La 4ª Revolución Industrial trajo conceptos, herramientas y prácticas que todas las empresas deben implementar, si desean ser parte de un mercado cada vez más competente. Entre ellas, la analítica predictiva permite predecir comportamientos del cliente y mejorar la experiencia.

¿De qué se trata? Veámoslo en detalle.

Qué es Analítica predictiva

Se llama analítica predictiva a una forma de análisis avanzado que usa datos, algoritmos estadísticos y técnicas de machine learning. Su fin es extraer conocimiento en forma de patrones, modelos o tendencias que permitan identificar comportamientos con base en datos nuevos e históricos. 

La analítica predictiva usa datos, algoritmos estadísticos y técnicas de machine learning para extraer conocimiento en forma de patrones, modelos o tendencias que permiten identificar comportamientos. 

La analítica predictiva no solo automatiza, en cierta medida, la toma de decisiones sino que, sobre todo, la mejora en tanto las estrategias del negocio se adaptan y cambian de forma rápida hacia la dirección correcta. 

En suma, la analítica predictiva responde a la pregunta: ¿Qué ocurrirá?

Cómo Funciona la Analítica Predictiva

La analítica predictiva hace uso tanto del big data como de la inteligencia artificial, de la que se desprenden variedad de técnicas analíticas, de aprendizaje automático y estadísticas, entre otras. 

La analítica predictiva hace uso tanto del big data como de la inteligencia artificial, la cual otorga variedad de técnicas analíticas, de aprendizaje automático y de estadísticas. 

Estas técnicas se aplican en procesos organizacionales en los que participan gran número de sujetos, ya sean clientes o empleados, así como recursos o productos, por ejemplo.

Luego de analizar los datos de cada proceso, se obtiene como resultado final un valor o probabilidad para una determinada acción. Es decir, se establece un modelo predictivo para predecir eventos futuros.

Analítica Predictiva y Customer Experience: Niveles en los que Opera

Son innumerables los niveles del CX que se benefician de la analítica predictiva. Veamos algunos de ellos: 

Conocimiento del Cliente

La recolección de datos de nuestros clientes (como productos comprados, servicios contratados, estacionalidad de las transacciones comerciales, entre otros posibles) y su posterior análisis predictivo permite tener la capacidad de anticiparse a futuras demandas a corto o medio plazo. 

Conocer los intereses de los usuarios o clientes permite detectar patrones, tendencias y correlaciones, segmentarlos según características comunes y así, mejorar el mensaje para que este sea efectivo. 

Toma de Decisiones

La analítica predictiva aporta herramientas que permiten analizar un gran volumen de datos, lo que favorece la toma de decisiones en una empresa. Este procedimiento sería imposible  de llevarse a cabo de manera manual, incluso resultaría poco fiable, porque entraría en el terreno el factor “error humano”.

Así, el tipo de análisis que propone la analítica de datos no se limita a diseñar posibles escenarios, sino que también apunta a detectar qué decisiones resultan más adecuadas tomar según el momento y las circunstancias. 

El análisis predictivo no se limita a diseñar posibles escenarios, sino que también apunta a detectar qué decisiones resultan más adecuadas según el momento y las circunstancias. 

Entonces, la inteligencia predictiva desempeña un papel crucial en la confección de estrategias efectivas destinadas a lograr la fidelización de clientes, por ejemplo. 

Predicción del Comportamiento del Cliente

Por otro lado, la capacidad de predecir el comportamiento de  diferentes perfiles de clientes, y con ello determinar qué productos serán más consumidos o demandados, optimiza las ventas, el retorno de inversión y el ROX, por ejemplo.

Conocer el comportamiento del comprador permite adelantarse a sus necesidades y así, ofrecer una atención más personalizada. Mediante el análisis predictivo es más fácil detectar patrones de comportamiento de compra y, en consecuencia, identificar clientes insatisfechos.

Análisis del Customer Journey del Cliente

Es clave monitorear constantemente cada interacción que la empresa tiene con el cliente durante su experiencia de compra. No hay que descuidar que las predicciones pueden variar con cada dato aportado a lo largo del customer journey.

Cuando en una interacción agente/cliente, por ejemplo, se detecta que el cliente manifiesta alguna preferencia sensible de ser tenida en cuenta, las herramientas de analítica predictiva permiten incluirla, inmediatamente, en un nuevo análisis, en tiempo real y ajustado a las necesidades del cliente. 

Conocimiento de la Opinión del Cliente

Mediante las herramientas de análisis predictivo es posible tener en cuenta cada opinión y comentario hecho por el cliente y  avanzar sobre las necesidades y demandas que manifiesta.

El análisis predictivo aporta un conocimiento exhaustivo de las preferencias y deseos de los clientes. En ese sentido, “señala” qué decisiones conviene tomar para satisfacerlas, cumpliendo con sus expectativas y exigencias.

Mejora de la Productividad y Rendimiento

¿Sabías que sólo se cuenta con 2 segundos para conectar con el cliente y ejecutar la acción adecuada? La analítica predictiva es de gran ayuda para anticipar las necesidades de los clientes y ofrecer aquello que desean.

Este tipo de análisis de datos facilita localizar nuevas oportunidades de negocio como ventas cruzadas, por ejemplo. Además, los modelos predictivos sirven para pronosticar inventario y gestionar recursos.

Ventajas de Utilizar la Analítica Predictiva

Conozcamos las principales:

• Conocer todas las interacciones del cliente con la marca en tiempo real.
• Constatar la eficacia de campañas en tiempo real y anticiparse a futuras.
• Evitar pérdidas de tiempo y dinero por estrategias equivocadas o decisiones mal tomadas.
• Identificar patrones e interacciones de los usuarios con la marca.
• Permitir impresionar y crear contenidos para una mejor relación empresa-cliente.
• Identificar clientes insatisfechos y aplicar estrategias para revertir tal situación.
• Mejorar el servicio y con ello la experiencia, al conocer de antemano el comportamiento del cliente.

Analítica Predictiva y Customer Experience: Ejemplo Práctico Aplicado al Sector Salud 

Recientes investigaciones en el campo de la analítica predictiva y prescriptiva sugieren que frente a grandes volúmenes de datos de reclamos de atención médica o registros médicos electrónicos, los algoritmos pueden descubrir riesgos ocultos en una población.

Se favorece la corrección de diagnósticos erróneos, la detección de enfermedades y el monitoreo de la progresión de la enfermedad. Y, si a estas predicciones se le ingresa información del paciente en tiempo real, pueden ofrecer al sistema de salud, en general, y los médicos, en particular, una visión más completa del panorama de salud del paciente.

En definitiva, la analítica predictiva permite realizar diagnósticos tempranos y anticipar resultados negativos, lo que conduce a mejores resultados y disminuye los costos. 

Conclusión

Teniendo en cuenta las tendencias del sector empresarial, el uso del análisis predictivo en el Customer Experience es fundamental para ser competitivo dentro de un mercado cambiante y cada vez más exigente.

¿Por qué?

Porque el Customer Experience Analytics permite anticiparse a las necesidades del cliente y al mismo tiempo evitar inversiones o riesgos innecesarios producto de malas decisiones. Con ello mejora la rentabilidad y, por extensión, la experiencia del cliente. 

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