Te vamos a contar el caso real de cómo una pequeña empresa de comida a domicilio consiguió salir a flote gracias a la analítica predictiva. A pesar de tener una buena oferta de comida, la empresa no estaba atrayendo suficientes clientes y sus ingresos eran insuficientes para cubrir sus gastos. Sus campañas de marketing no eran del todo malas, pero no conseguían llegar su público objetivo y su competencia les sacaba años luz de ventaja. ¿Qué les faltaba?, ¿qué hacían sus competidores que no estaban haciendo ellos? A punto de tirar la toalla y desesperados por encontrar una solución, le dieron una oportunidad a la analítica predictiva. Fue entonces cuando todo cambió.
Comenzaron a recolectar y analizar datos sobre sus clientes y su negocio, incluyendo información sobre restaurantes, pedidos, precios y horarios. Asimismo, contrastaban todo esto con datos externos de su competencia, del mercado, meteorológicos, de redes sociales, del calendario, etc. Con esta información, pudieron identificar patrones y tendencias en la demanda de comida y predecir con precisión qué platos y restaurantes serían populares en el futuro, en qué fechas y cuándo aumentaría la demanda.
Así, la empresa pudo tomar decisiones informadas sobre qué comida ofrecer y a qué precios, lo que produjo un incremento de las ventas y de los beneficios. Además, pudieron identificar los mejores momentos para lanzar promociones y campañas publicitarias bien segmentadas, lo que aumentó aún más su base de clientes.
En poco tiempo, este negocio se convirtió en un gran éxito. Sus ingresos aumentaron significativamente y comenzaron a expandirse a nuevas ciudades. La analítica predictiva no solo les ayudó a sobrevivir, sino que les permitió prosperar y convertirse en una de las empresas líderes en su sector.
Esta historia es solo un ejemplo de cómo la analítica predictiva consiguió ayudar a una empresa puntual. Pero ¿qué pasaría si trasladásemos este caso a muchos otros? O más bien, ¿qué pasaría si extrapolásemos esta situación a tu propio negocio? No pares de leer porque te vamos a contar todos los beneficios de los que podrás disfrutar gracias a la analítica predictiva:
1. Te ayuda a optimizar tus decisiones, mucho más informadas
Si supieses que pasado mañana va a entrar un ladrón en tu casa a robarte, seguramente lo intentarías prevenir llamando a la policía o instalando un sistema de seguridad más potente.
Esto es justo lo que ofrece la analítica predictiva. Esta tecnología utiliza técnicas avanzadas de análisis de datos que identifican patrones y tendencias en tus datos históricos, lo que le permite predecir eventos futuros y a ti tomar decisiones más informadas y mejores respecto a esos sucesos.
Por ejemplo, con el análisis predictivo una empresa puede detectar patrones en el comportamiento de compra de sus usuarios, valorar qué procedimientos favorecen o perjudican los beneficios de esos patrones y así, ayuda a decidir cuáles son las mejores medidas para la organización. Imagina que eres un retailer de moda y tu modelo predictivo pronostica que la tela vaquera va a ser tendencia este invierno; no sería muy inteligente que empezases a producir prendas de pana, ¿no? Seguramente, tomarías la decisión de producir ropa con tela vaquera que es la que te va a ofrecer mejores resultados.
Así, los modelos predictivos ofrecen información tan valiosa que permiten a las organizaciones identificar oportunidades y tomar decisiones estratégicas, operativas y mucho más oportunas.
2. Reduce los riesgos
Cada sector se enfrenta a un grado distinto de riesgo en sus operaciones diarias, pero en cualquier industria gestionarlo de manera adecuada es esencial para garantizar su éxito y su permanencia en el mercado.
La analítica predictiva es en un gran aliado en este punto ya que al analizar datos históricos y hacer predicciones sobre eventos futuros, son capaces de identificar los riesgos potenciales antes de que ocurran. Así, las empresas pueden anticiparse al peligro y tomar medidas preventivas para evitar o minimizar el impacto, reducir el tiempo y los costos de recuperación en caso de una crisis.
Pongamos el ejemplo del sector asegurador: todas las aseguradoras están expuestas a riesgos de fraude, ya sean reclamaciones falsas, facturaciones falsas, procedimientos innecesarios, incidentes escenificados, retención de información, etc.
La analítica predictiva puede anticiparse a los defraudadores: al analizar patrones de comportamiento, se pueden identificar reclamaciones fraudulentas a través de modelos que se basan en casos anteriores de actividades engañosas y así, ejecutar medidas que permitan prevenirlas.
Por otro lado, la evaluación de riesgos también permite reducir las pérdidas del sector y mejorar su rendimiento. La analítica predictiva analiza los documentos de las pólizas de sus clientes y predice la probabilidad de siniestros o accidentes. Esto les permite tomar decisiones informadas sobre quién debe recibir un seguro y el importe adecuado de prima y cobertura. Así mejora significativamente la eficiencia de las suscripciones ya que las pólizas con menos riesgo se podrán procesar de manera más rápida.
3. Gestiona de manera eficiente los recursos existentes
Gracias a las técnicas avanzadas de análisis de datos, se puede predecir el comportamiento del mercado y la demanda futura que tendrá una empresa, lo que les permite ajustar su inventario para evitar el stock en exceso o la escasez, los precios y la producción y ejecutar estrategias de marketing que satisfagan mejor las necesidades de los clientes y aumenten la eficiencia en la planificación de la demanda.
Por ejemplo, con la analítica predictiva un hotel puede predecir el número de clientes que va a tener en una noche determinada y en función de eso, optimizar el pricing, maximizar la ocupación e incrementar sus ingresos.
4. Reduce tus costes
Al optimizar el inventario y la producción, la analítica predictiva puede ayudarte a reducir los costes y aumentar la eficiencia de las operaciones.
La gestión del inventario es crucial para garantizar el flujo de suministros de los productos, optimizar la gestión del almacén y mejorar la planificación de recursos. El análisis de las ventas, conocido como "sell out", permite obtener información detallada sobre el inventario y las ventas en tienda, pedidos en tránsito, los descuentos a proveedores, los aumentos y disminuciones de precios y con todo ello, la optimización del inventario es mucho más sencilla.
Con la ayuda de la analítica predictiva, podemos controlar el desabastecimiento de un producto en comparación con otros, calcular el tamaño del inventario de seguridad, el volumen de devoluciones o las interrupciones.
5. Fideliza mejor a tus clientes
Como llevamos mencionando durante todo el artículo, gracias al análisis de la gran cantidad de datos almacenados puedes identificar patrones y tendencias en los comportamientos, preferencias y necesidades de tus consumidores. Con esta información, se llega a entender mejor qué es lo que quiere exactamente tu cliente y cuáles son sus deseos y así podrás segmentar tu audiencia, personalizar tu mensaje y oferta y elegir los canales adecuados para llegar a ellos, optimizando así todas tus campañas de marketing al máximo.
Además, la analítica predictiva también puede ayudar a medir el rendimiento de estas campañas, identificando qué tácticas funcionan mejor y cuáles no. Con esta información, se pueden ajustar y mejorar las estrategias de marketing para obtener mejores resultados y acercarte más al consumidor.
Así, la analítica predictiva te permite ofrecer una experiencia mucho más personalizada y de confianza, lo que te ayudará a fidelizar mejor a tus clientes, mejorar tu relación con ellos y satisfacer sus necesidades como es debido.
Volvamos al ejemplo de la empresa de comida a domicilio del principio. La analítica predictiva le ayudó a analizar los datos de sus clientes, como el historial de pedidos, el tiempo transcurrido entre cada pedido, las preferencias alimentarias y las preferencias de entrega. Con esta información, la empresa personalizó su oferta y sus servicios para satisfacer mejor las necesidades de cada usuario individual, como ofrecer descuentos en los platos favoritos de un cliente o programar la entrega en un horario específico para otro.
Además, la empresa también pudo utilizar la analítica predictiva para identificar aquellos clientes que tenían un alto riesgo de cancelar su suscripción, como aquellos que habían disminuido su frecuencia de pedidos o que habían dejado de hacer pedidos por un tiempo prolongado. Con esta información, pudo tomar medidas más acertadas para retener a estos clientes, como descuentos especiales, promociones u ofertas de prueba gratuita.
En definitiva, gracias a la analítica predictiva tu negocio va a estar listo para enfrentarse a cualquier desafío y alcanzar el éxito. Con los insights tan valiosos que proporciona, obtendrás una ventaja competitiva que te ayudará a tomar decisiones mucho más informadas, acertadas y estratégicas, evitar riesgos (o minimizar su impacto), gestionar tus recursos de manera más eficiente, reducir costes y fidelizar mejor a tus clientes.
¿A qué esperas para implementarla en tu empresa?