El análisis predictivo impulsa el crecimiento.
La investigación muestra que los especialistas en marketing B2B que utilizan análisis predictivos para desarrollar sus estrategias de marketing tienen 2,9 veces más probabilidades de experimentar tasas de crecimiento de ingresos superiores al promedio de la industria. Sus organizaciones tienen 2,1 veces más probabilidades de posicionarse como líderes de la industria.
El análisis prescriptivo lo define.
Para 2015, la gran mayoría de los especialistas en marketing B2B, alrededor del 89 por ciento, ya usaban o planeaban implementar análisis predictivos en los próximos 12 meses. Dado que el marketing predictivo ya ha demostrado ser un caballo de fuerza para impulsar los KPI basados en el valor, como el valor de por vida del cliente y el margen de beneficio por cliente, ¿cuánto más eficiente y efectiva sería su organización con el uso de análisis prescriptivos, el siguiente nivel de modelado analítico? ? ¿Por qué esperar para ser un adoptante tardío?
El análisis prescriptivo esencialmente hace que los datos que usa sean más valiosos al decirle qué usar. Esto trasciende los conocimientos predictivos, que revelan que puede pasar si se toma una decisión específica. Es la ciencia de datos del juego final (pero no el objetivo final) para los especialistas en marketing porque abre la puerta a un campo de juego completamente nuevo de posibilidades. Entonces, ¿por qué no lo usan más especialistas en marketing?
El problema de la prioridad de marketing
La tecnología de marketing no es una barrera para el uso de análisis de prescripción, pero la ritmo de la evolución de martech es. Fue solo recientemente, en 2013, que Gartner llamó al análisis prescriptivo “la frontera final para Big Data, donde las empresas finalmente pueden convertir los niveles de datos sin precedentes en una acción poderosa”.
Alcanzamos la siguiente frontera con bastante rapidez y la mayoría de las organizaciones no tienen los medios, o el incentivo directamente medible, para centrar sus prioridades más en la ciencia de datos en este momento y ponerse al día.
Ser capaz de decir, ‘¿qué canal de marketing generará la mayor participación del cliente para esta campaña?’, ‘¿qué punto de precio ofrecerá la combinación óptima de números de ventas y rentabilidad?’, ‘¿qué imagen debemos usar para aumentar el rendimiento de nuestras redes sociales? campaña’, suena demasiado bueno para ser verdad. Pero es posible. Los primeros usuarios ya se están beneficiando de este nivel más sofisticado de conocimiento de los datos.
Tan fantástico como sería tener un análisis prescriptivo, tiene que pasar a un segundo plano frente a otras prioridades de marketing, más familiares y más asequibles.
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A pesar de que es exactamente este nivel de análisis el que ayudará a los especialistas en marketing a superar sus objetivos de generación de clientes potenciales, tráfico y ventas y llevar la personalización y el seguimiento del ROI a un nivel completamente nuevo de increíble.
Las organizaciones que inviertan más tiempo y recursos en implementar la tecnología adecuada y luego aprovechar esas plataformas para poder obtener simulaciones de la vida real, orientación pragmática de IA y otras ventajas analíticas prescriptivas tendrán que sacrificar otras prioridades para seguir adelante. Sin embargo, el nivel de precisión, la reducción de riesgos y la profundidad de los conocimientos valdrán la pena a largo plazo.
El problema de la mentalidad de la ciencia de datos
El otro problema es la mentalidad. La mayoría de los especialistas en marketing no necesariamente piensan como científicos de datos. Una mentalidad de ciencia de datos se trata de probar y experimentar, pero también de hacer las preguntas correctas. La consultora de marketing Katrina Neal dice: “No confíe en las mejores prácticas de contenido genérico. Necesita un pensamiento original y una cultura de prueba y aprendizaje para encontrar su propio modelo único que funcione para usted”.
Durante una charla en la Conferencia de contenido inteligente, señala que los científicos de datos ya son clave en la planificación, creación y medición de contenidos. Para los CMO, desarrollar una capacidad de ciencia de datos, ya sea a través de un equipo interno o de consultoría, ha estado en la lista de deseos durante años. Para aquellos que aún no tienen un científico de datos, contratar uno no es tan fácil. No solo en marketing, sino en todo el mundo empresarial, los científicos de datos tienen una gran demanda y escasez.
Con Big Data cada vez más digerible en el futuro, ya sea que contrate a un científico de datos o no, aún debe haber un cambio en la forma en que los especialistas en marketing abordan los datos. Esto significa que tomar medidas proactivas para fomentar una mentalidad más científica de datos en este momento es fundamental.
Usando plataformas SaaS con modelado predictivo, como LeadSpace, Radius y Everstring, los especialistas en marketing pueden poner sus datos a trabajar y comenzar a experimentar con las posibilidades de usar análisis más predictivos y prescriptivos. Equipar a su equipo actual con las habilidades de ciencia de datos que necesitan para poner en uso las plataformas actuales y futuras a través de la capacitación también puede ser parte de una estrategia a largo plazo.
Este enfoque interno a largo plazo no solo es más asequible, sino que puede ser más práctico para garantizar que los conocimientos de datos y los objetivos de marketing estén bien alineados. La clave para aprovechar al máximo los datos para sus estrategias de marketing es saber cómo usar los números. Contratar a un científico de datos externo como consultor temporal, por ejemplo, puede no traducirse en los conocimientos más prácticos. Cuando su mentalidad de ciencia de datos proviene del interior, es más probable que quede claro qué métricas y acciones son las más valiosas desde la perspectiva de los objetivos de marketing de su organización.
Un formulario de encuesta de Forrester encontró que el 67 por ciento de los especialistas en marketing están de acuerdo en que el dilema de Big Data no es tener suficiente, sino descubrir cómo extraer información valiosa de los datos.
El análisis prescriptivo tendrá que suceder en algún momento
El CEO de Unmetric, Lux Narayan, dice: “Simplemente, las empresas deberían centrarse más en el análisis prescriptivo en 2018 porque eso es lo que produce un camino claro desde los datos sin procesar hasta los conocimientos y el curso de acción ideal, potencialmente en tiempo real”.
Ya sea que tenga una capacidad de ciencia de datos interna totalmente equipada y bien alineada, o que su organización aún esté decidiendo qué plataforma SaaS usar para trabajar con el modelado predictivo, hay una conclusión indiscutible. El análisis prescriptivo desempeñará un papel importante en el marketing en un futuro muy cercano.
Hace posible una experiencia de cliente hiperpersonalizada con datos localizados sobre hábitos de consumo y patrones de clientes. El análisis prescriptivo puede conducir a campañas más impactantes, lo que permite a los especialistas en marketing identificar qué decisiones estratégicas tomar para obtener resultados; no se trata de seguir las tendencias de marketing y lo que funciona para otras organizaciones. Se trata de usar datos para identificar exactamente lo que funcionará para su marca, su audiencia, su situación. Puede reducir el riesgo comercial, revelando evaluaciones precisas de lo que funcionará y por qué. A medida que se procesan más datos, con el tiempo, los modelos analíticos prescriptivos pueden volverse aún más específicos y precisos.
Es demasiado útil para ignorarlo.
En este punto de la transformación digital, creo que todos hemos aprendido una regla de oro con la tecnología de marketing: si funciona, no espere para comenzar.
Se espera que el mercado de software para el análisis prescriptivo alcance los 1.100 millones de dólares en 2019, con un salto del 22 %. Aquellos líderes de marketing que aprovechen esta etapa aún relativamente joven de análisis prescriptivo saldrán adelante en un par de años.
¿Ya utiliza análisis prescriptivos en su marketing?
