El Business Intelligence tradicional tomaba los datos ‘pasados’ para hacer tablas y establecer patrones, reglas, para detectar aciertos, defectos, procesos en alza, etc.
Así se construyó su segmento. Lo predictivo, que se llamaba originalmente datamining, cada vez toma más relevancia. Antes era una pequeña parte, hoy puede serlo todo. Se trata de anticipar procesos, desvíos, quiebres de stock, anticipar la demanda para dar una oferta acorde.
Los modelos predictivos normalmente no funcionan bien cuando un dato crítico nunca ha ocurrido en el pasado. Los algoritmos necesitan buenos datos retrospectivos, a veces muchos, para construir un modelo de datos completo del futuro. Y necesitamos mejorar los enfoques analíticos para incluir un enfoque en los valores atípicos.
Es necesario aumentar el nivel de los métodos analíticos con el objetivo de incluir la importancia de los valores atípicos. Las simulaciones que introducen valores inesperados no suelen predecir bien el futuro. Por ello, la Inteligencia Artificial acabará por mostrar cada vez más anomalías que se alejen de las hipótesis preconcebidas y estas, pueden ser analizadas por personas.
Por medio del análisis predictivo en CRM es posible predecir los intereses, preferencias o necesidades del cliente, una información de vital importancia para tener éxito en nuestras acciones de marketing. Este tipo de análisis será de utilidad para toda clase de empresas, dado que ayudará a optimizar el uso de datos, lograr una mayor coordinación de los recursos, mejorar el monitoreo de actividades, los diferentes procesos de gestión de ventas y marketing y, en definitiva, tomar decisiones más informadas respecto a sus clientes e inversiones.
De acuerdo con distintas consultoras, las empresas que apuestan por el análisis predictivo pueden mejorar un promedio del 20% la eficiencia de su fuerza de ventas en la tasa de conversión e, incluso, incrementar hasta en un 25% la venta promedio, incluso mejorar en un 30% la percepción de servicios con sus clientes. Se calcula que, en este momento, 7 de cada 10 empresas se sirven de la automatización en su área de marketing y CRM.
El análisis predictivo en CRM, por lo tanto, ofrece a las organizaciones y equipos comerciales la oportunidad de aprender en un nivel más profundo los hábitos de los diferentes clientes y poder reaccionar en tiempo real. Con todo ello se logrará que las interacciones sean más personalizadas, lo que supondrá un aumento en el número de ventas, mejoras en la relación con los clientes y reducir las tasas de desconexión de los consumidores.
La llegada del Big Data ha supuesto un auténtico reto para poder avanzar y adaptarse al nuevo entorno social y comunicativo. El mero hecho de tener bajo control información relacionada con temas de interés de la empresa supondrá una gran ventaja competitiva a tener en cuenta. Saber lo que sucede y el motivo por el que se produce es fundamental, dado que permite aproximarse a los acontecimientos futuros y realizar aquellos cambios que sean realmente importantes.
