Usando el análisis predictivo en marketing.

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Algunas organizaciones de hoy están aprovechando el big data y ganando en grande. En este artículo, analizaré cómo las organizaciones utilizan el análisis predictivo y cómo se benefician de él. Esta es una exploración de alto nivel de análisis predictivo, por lo que si usted es un científico experto en datos, será muy básico para usted. Este artículo está dirigido a aquellos que son nuevos en el tema. Dicho esto, comenzaré explicando brevemente el análisis predictivo.

El análisis predictivo es el proceso de analizar datos históricos y actuales y aplicar métodos estadísticos avanzados y herramientas analíticas para hacer predicciones confiables sobre el futuro. Si toma esta definición en un contexto empresarial, entonces el análisis predictivo funciona en la creación de modelos predictivos para aprender de la información histórica, los datos de los clientes y otras fuentes de datos de terceros para identificar riesgos y oportunidades.

El análisis predictivo transforma los datos en información procesable. Le dice por qué están sucediendo las cosas y qué es lo más probable que suceda en el futuro. A menudo, puede ayudar a descubrir oportunidades ocultas o riesgos inesperados. Estas ideas pueden ayudarlo a identificar qué decisiones deben tomarse y qué pasos deben tomarse para lograr un resultado deseable. En última instancia, permite a los propietarios de negocios tomar decisiones mejores y más informadas con confianza.

Para profundizar más en el tema, aquí hay algunos escenarios y casos de uso en los que las organizaciones están aprovechando el big data y aprovechando el análisis predictivo para aumentar los ingresos, retener clientes y protegerse.

PRONÓSTICO DE VENTAS

Las previsiones de ventas inexactas no solo conducen a una planificación y presupuestación de recursos inadecuadas, sino que también tienen un impacto dramático en los ingresos de primera línea y de última línea, el precio de las acciones y la confianza de los inversores. Los líderes empresariales están usando analítica predictiva para predecir la visión que les ayudará a mantenerse por delante de la curva. Las empresas tienen mucho que ganar al reemplazar los procesos de pronóstico manual con un nuevo conjunto de tecnologías impulsadas por la ciencia de datos, un enfoque basado en análisis predictivo que se basa en una combinación de estadísticas, aprendizaje automático, minería de datos y modelado.

MARKETING

Las organizaciones utilizan el análisis predictivo para determinar las respuestas o compras de los clientes, así como para promover oportunidades de venta cruzada. Ayuda a las empresas a atraer, retener y hacer crecer a sus clientes más rentables. Los expertos en mercadeo están bajo presión para impulsar la efectividad y la eficiencia, dos factores que definen la productividad del marketing. Con el análisis predictivo, los profesionales de marketing tienen la capacidad de ver tendencias y valores atípicos, informar información clave y permitir una mejor toma de decisiones. Permite a los profesionales de marketing ser mejores en lo que ya están haciendo, identificar a las personas que tienen la mayor propensión a comprar y otorgarles una ventaja en la optimización de campañas, reducir los costos y generar un mejor retorno de la inversión.

ANALISIS DE CLIENTES

Cuando sus clientes reducen su uso o dejan de usar sus productos o servicios, abandonan su marca y pueden haber ido a su competencia. El uso de las organizaciones de análisis predictivo puede descubrir qué salió mal, por qué los clientes se están yendo y quiénes eran esos clientes. El análisis de estos datos le permite comprender mejor el comportamiento de sus clientes. Esta información puede ayudarlo a resolver problemas y finalmente recuperar a sus clientes.

Hay muchos otros casos de uso para el análisis predictivo que están siendo aprovechados por las empresas en todas las industrias. Es una tendencia en crecimiento y será primordial para el éxito de cualquier gran empresa con la esperanza de ganar participación de mercado en el futuro.

Por: Seyla Seng

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