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La ciencia de datos es la parte más innovadora e interesante para el negocio, por su capacidad para prevenir o resolver problemas a través del análisis de sus datos con algoritmos basados en procedimientos estadísticos y matemáticos.
Sus aplicaciones son tan amplias como casos de negocio podamos tener. Desde la gestión del ciclo de vida de nuestro cliente y que valor nos aporta, el conocimiento de su experiencia con nosotros, el comportamiento de todo el ciclo de ventas, la eficiencia de nuestros procesos o sistemas y la segmentación estratégica.
El proceso se basa en la construcción de modelos analíticos que estudian el comportamiento de las variables de negocio que consideremos significativas (variables predictoras), para identificar los patrones de información que mejor predicen el comportamiento de la variable que queremos inferir (variable dependiente).
Los modelos son capaces de “aprender” con la información histórica que van almacenando para mejorar su capacidad predictiva, y por tanto, serán cada vez más útiles y rentables para nuestro negocio.
“Actualmente, las decisiones se toman apoyadas en la analítica, más que en el instinto. Es la única manera de descubrir nuevas oportunidades de crecimiento”.
McKinsey blog
El lead scoring o calificación de clientes potenciales es una técnica de marketing automatizada que tiene como objetivo calificar a los clientes potenciales de una base de datos en función de su grado de proximidad con el cliente ideal de su empresa, su grado de interacción con su empresa y el punto del proceso de compra en el que se encuentran, o la oportunidad de adquirir o ampliar los productos o servicios contratados.
A partir de esta calificación, es posible clasificar todos leads y poner en marcha campañas más específicas y efectivas.
El Customer Lifetime Value es la contribución al beneficio neto de cada uno de los clientes de su negocio, durante el tiempo que llevan trabajando con su empresa. Con esta técnica calcularemos su propensión de compra en los próximos meses, el margen estimado que le dejarán y por tanto clasificar a quienes serán sus mejores clientes, a los que podrá asignar sus mejores recursos, incrementado con ello la percepción de servicio y el grado de lealtad a su marca.
El análisis de sensibilidad (what-if analysis) es una técnica que se utiliza para determinar como afectaría a un resultado proyectado diferentes cambios en las asunciones en la que se basa ese resultado. Con él, podemos comparar diferentes escenarios y sus potenciales resultados.
El propósito de este tipo de análisis es tratar de predecir qué riesgos/beneficios le proporcionan los diferentes tipos de escenarios que evalúe, y decidir por el más beneficioso para el negocio.
Es importante analizar el grado de lealtad o de abandono de sus clientes, para encauzar las estrategias que le permitan fomentar el apego de los primeros con sus productos o servicios, y reconducir o reconvencer a los que no los utilizan para que le den una nueva oportunidad.
Este modelo utiliza los datos históricos transaccionales de la empresa para estimar la propensión de compra de cada cliente o cliente potencial apto para recibir su oferta. De esta forma, su empresa podrá aumentar significativamente la eficiencia de las acciones de marketing, enfocándose en quien tiene una mayor propensión a adquirir el producto ofrecido.
Este modelo utiliza los datos históricos transaccionales de la empresa para estimar la propensión de compra de cada cliente o cliente potencial apto para recibir su oferta. De esta forma, su empresa podrá aumentar significativamente la eficiencia de las acciones de marketing, enfocándose en quien tiene una mayor propensión a adquirir el producto ofrecido.
El conocimiento de su base de datos de cliente nos permitirá aplicar estas técnicas de forma precisa. Con la venta cruzada (Cross Selling) podrá vender al cliente productos complementarios a los que está comprando, y con la venta de mayor nivel ( upselling) podrá venderles productos -no necesariamente más caros- que mejor se adaptan a sus necesidades.
Asignar el precio correcto a su producto o servicio puede ser un factor crucial de éxito. Las políticas de precio dinámico le puede ayudar además a manejar con estrategia esta palanca, e intentar maximizar nuestro beneficio.
El uso de analíticas avanzadas, como los modelos econométricos, es un paso importante para calibrar bien la elasticidad de nuestros clientes frente a nuestros precios, proporcionándole descubrimientos muy interesantes que nos permitan mantenernos por delante de nuestros competidores en agilidad y rentabilidad.
Con este tipo de análisis, pretendemos determinar la actitud de un interlocutor o usuario con respecto a sus productos y servicios. Hoy en día existe mucha información publicada en internet o redes sociales donde comentan las experiencias de uso, la utilidad y la fiabilidad de ellos, y también los de la competencia. Con nuestras técnicas de recogida de todas estas informaciones, su organización y análisis, le permitirán tener un profundo conocimiento de la situación competitiva en la que se encuentran, su evolución en el tiempo y si es necesario mejorar, rediseñar o ampliar la oferta de los mismos.
Esta técnica (Net Promoter Score) mide la lealtad de los clientes de su empresa basándose en las recomendaciones que hacen de nuestros productos o servicios a otros clientes, y por tanto, es un gran indicador de la calidad de los mismos.
Nuestro modelo propondrá diferentes acciones que podamos tomar frente a cada cliente, para ayudar a decidir cual es la mejor de todas ellas. Se tendrán en cuenta tanto los intereses y/o necesidades del cliente, como los intereses de su compañía en cuanto a marketing o estrategia al respecto.
Hoy en día es importante conocer también la opinión de sus clientes o consumidores preguntándoles directamente. Unas preguntas imprecisas o inconcretas pueden arrojar unos resultados no deseados, por tanto, es importante tener una idea precisa de lo que se quiere preguntar. De la misma forma, podemos identificar cuales de sus clientes son más propensos a contestar más a través de un determinado canal, o incluso dentro de ese canal, a los que contestan más un modelo de encuesta que otro (Test A/B)
En este modelo, analizaremos todos los puntos de impacto de un posible cliente con la cadena de valor de su empresa, desde el inicio hasta su conversión como cliente real, y les asignaremos diferentes puntuaciones en función de la importancia que hayan tenido cada uno de ellos para lograr captar a ese cliente. Este estudio nos permitirá analizar cuales son los puntos de contacto que tendrá que promover, mejorar o reemplazar para lograr la mayor eficiencia en la captación.
En caso de que su empresa tenga diferentes canales de contacto con sus clientes, podremos estimar el canal que le ofrezca mayor propensión de compra, mayores márgenes o menores costes, o mayores oportunidades de promocionar sus productos o servicios.
Para que la estrategia de su campaña tenga un mayor efecto, es importante asegurarse de que se dirige a los clientes concretos que queremos impactar. Con nuestros modelos de clasificación y atribución, será fácil identificarlos, mostrarles todos los beneficios que les queremos ofrecer y observar y analizar sus reacciones de forma rápida y precisa.
Es el ratio del coste de los anuncios sobre el número de audiencia a la que hemos impactado a través de dicho anuncio. Con los análisis rápidos de estos ratios, podemos tomar decisiones sobre si continuar o cancelar nuestra estrategia de anuncios.
Segmentaremos a sus clientes en base a sus características demográficas, geográficas, comportamentales o una combinación de ellas. La idea es desagregar a todos sus clientes en grupos más pequeños y manejables para ofrecerles la mayor personalización posible. Con nuestros algoritmos predeciremos los productos o servicios más demandados, y la lealtad de cada uno de estos clientes.
Como vamos a impactar en los clientes determinados: Analizando sus datos históricos podremos anticipar cuales son los canales que mayor efectividad pueden tener, donde se pueden generar nuevos leads, como se han de crear los nuevos folletos o páginas webs, en definitiva, ayudarle a elegir como poner su producto o servicio de la forma más eficaz posible delante de su cliente.
Es posible agrupar también a sus clientes en función de su comportamiento, de cuando han usado o comprado el producto o servicio, su grado de lealtad a nuestra marca o los comentarios, comportamientos o beneficios que nos ha expresado durante su utilización.
Con esta analítica podremos analizar los patrones de comportamiento que han mantenido durante el tiempo en el que han sido clientes, teniendo en cuenta todos los datos que se han generado en su relación con su empresa, desde una forma global o agrupada, hasta los máximos niveles de detalle que se nos faciliten
“Aproximadamente el 40% de los negocios creen que el modelo que utilizan hoy desaparecerá en los próximos cinco años”.
Clare Barclay, COO Microsoft IK
“Los equipos de ventas que utilicen herramientas de inteligencia artificial incrementarán sus contactos en más del 50% y reducirán sus gastos entre el 40-60%”.
Harvard Business Review, Why Salespeople need to develop Machine Learning.
“Los equipos de ventas que utilicen herramientas de inteligencia artificial incrementarán sus contactos en más del 50% y reducirán sus gastos entre el 40-60%”.
Harvard Business Review, Why Salespeople need to develop Machine Learning.
“en 2020, más del 30% de las compañías emplearán inteligencia artificial para mejorar uno de sus principales procesos de venta”.
Gartner
La previsión inteligente, el descubrimiento de nuevas oportunidades y el conocimiento y atención anticipada de las necesidades de nuestros mejores clientes serán argumentos indispensables para diferenciarnos y distanciarnos de nuestros competidores