El 91 % de los principales especialistas en marketing ya utilizan o están totalmente comprometidos con el marketing predictivo. Hoy en dÃa, la mayorÃa de los proveedores de CRM ofrecen algún nivel de capacidades de análisis predictivo dentro de su software. Y la mayorÃa de los especialistas en marketing que utilizan análisis predictivos, junto con un CRM, están prosperando, logrando un mejor retorno de la inversión y maximizando el valor de por vida de un cliente. Sin embargo, casi el 50 % de los especialistas en marketing todavÃa subestiman el valor y el potencial del análisis predictivo. Un estudio conjunto de EverString y Forrester encontró que solo el 49 % de los especialistas en marketing B2B son ‘marketers predictivos’, mientras que el 51 % no utiliza actualmente análisis predictivos.
Los especialistas en marketing que utilizan el análisis predictivo para tomar decisiones más inteligentes son 1,8 veces más probable para superar los objetivos organizacionales compartidos que los especialistas en marketing no predictivos y son más efectivos en todo el ciclo de vida del comprador, desde generar clientes potenciales calificados hasta monitorear y mejorar el sentimiento de marca.
Los especialistas en marketing no predictivos, por otro lado, tienden a limitarse al éxito de la primera etapa. Pueden aprender sobre su público objetivo y crear valor de marca, pero cuando se trata de predecir los deseos y necesidades de los clientes para cerrar una venta, alentar la lealtad de los clientes y evitar el abandono, los conocimientos respaldados por datos necesarios para tomar decisiones más inteligentes no están ahÃ. El hecho es que el análisis predictivo es probablemente la herramienta de retención más poderosa que existe.
A través de algoritmos, el análisis predictivo puede calcular una variedad de factores y luego generar una ‘predicción’ al indicar qué elecciones podrÃan hacer sus clientes o en qué dirección se puede dirigir su mercado. Por ejemplo:
¿Qué productos, funciones o cambios en la experiencia del cliente tienen más probabilidades de motivar más ventas y menos abandono? ¿Cuándo es probable que un cliente se vaya y cuáles son las posibilidades de que lo haga si se hace un cierto esfuerzo? ¿Cuánto valor aportará un cliente si haces una determinada oferta o tomas otra acción para intentar retenerlo? ¿Qué tipo de oferta tendrá más probabilidades de resonar con un cliente y ayudar a cerrar un trato, aumentar las ventas o evitar que se cambien a un competidor?
¿Está utilizando un CRM predictivo? ¿Tiene su equipo los recursos (ya sea un analista de datos capacitado o un especialista en marketing con experiencia en análisis predictivo) para aprovechar al máximo su software de gestión de relaciones con el cliente y otras herramientas? He aquà un vistazo a algunas de las ventajas de utilizar el análisis predictivo en su comercialización. Cuanto más sepa sobre lo que puede ofrecer y cómo puede afectar su estrategia para todo el embudo de ventas, más equipado estará para unirse a las filas de los especialistas en marketing predictivo.
Distribución de contenido más efectiva
Una buena estrategia de marketing de contenido agrega valor a su marca, genera confianza y ayuda a forjar vÃnculos más fuertes con los clientes. Establece a su organización como un lÃder de pensamiento de la industria. El contenido correcto entregado en el momento correcto a los grupos o individuos objetivo correctos también demostrará su valor para los clientes. Su público objetivo percibirá a su organización como una herramienta esencial para mantenerse conectado con todos esos recursos educativos relevantes y oportunos, actualizaciones de noticias de la industria, perspectivas que invitan a la reflexión y más. Pero, para muchos especialistas en marketing, cuando se trata de marketing de contenidos, la lucha está en el ROI. ¿Qué sucede si no está resonando con su público objetivo? ¿O sus clientes actuales no están sintonizados con su contenido?
Ahà es donde usar PA para predecir los canales más inteligentes a usar, saber qué tipo de contenido está buscando su audiencia y cuándo distribuirlo, puede salvar su estrategia. Los datos que recopila su CRM contienen el cómo, cuándo, dónde, por qué y cuántas interacciones realizan sus prospectos, clientes potenciales y clientes con su contenido. A través del análisis predictivo, puede obtener los conocimientos que necesita para tomar decisiones más acertadas sobre la distribución de contenido.
Personalización mejorada
La personalización sigue siendo una importante prioridad de marketing en todos los ámbitos. ¿Cómo calificarÃa las técnicas de personalización de su organización? Si todavÃa te estás entrometiendo con los conceptos básicos de personalización:
Los mensajes personalizados que contienen algunos datos erróneos sobre su destinatario son un desvÃo. Perder oportunidades de oro porque su CRM no es capaz de personalizarse en tiempo real. Hacer sugerencias que no son realmente relevantes llevará a sus clientes a buscar un proveedor con un mejor CRM predictivo
La personalización sofisticada, alimentada por CRM que aprovecha la IA para crear llamadas a la acción cada vez más relevantes, videos personalizados, sugerencias de productos y más, es un mejor enfoque. Para 2020, el 51% de los consumidores suponer marcas para anticiparnos a sus necesidades y hacer sugerencias pertinentes. Los algoritmos predictivos de CRM escanean datos de redes sociales, interacciones de sitios web, datos transaccionales y otra información para identificar rasgos clave de los clientes y actualizar continuamente esta información del cliente a medida que evolucionan los datos.
Valor del cliente de por vida previsto cada vez más preciso
Uno de los KPI más importantes de la relación con el cliente es el valor de vida del cliente (CLV). Es el valor neto esperado de un cliente durante el perÃodo de tiempo esperado para la relación. CLV toma una vista panorámica del valor de un cliente para su organización. Cuando se equivoca en CLV, corre el riesgo de cometer errores de marketing graves y costosos. Necesita saber cuánto esfuerzo gastar al adquirir y mantener un cliente. Cuando están pensando en seguir adelante, debe tener una respuesta objetiva basada en datos sobre cuándo dejarlo ir. Y debe poder actualizar este valor a medida que cambia con el tiempo. En función de ciertas decisiones, acciones y otros datos de los clientes, los algoritmos de su CRM deberÃan mostrarle cuándo cambia el CLV de un cliente.
En la era pre-predictiva de CRM, los especialistas en marketing observarÃan los promedios del comportamiento de compra histórico para predecir el valor de por vida del cliente. El problema con este enfoque es que asume que los clientes comparten patrones de comportamiento similares. Pero esto rara vez es el caso. Con el modelado predictivo, es posible identificar patrones en diferentes grupos de clientes.
Por ejemplo, el Cliente A puede tener un CLV de $5,000 donde el Cliente B puede tener un valor previsto de $500. Con esta información, los especialistas en marketing pueden decidir dónde dedicar más dólares de marketing y dónde ajustar el gasto. Con el modelado predictivo, puede conocer el CLV de un cliente recién adquirido, utilizando los patrones de compra que ya conoce para predecir el valor futuro con un modelo de regresión. Luego, a medida que ingresan más datos con cada nueva transacción o interacción, el CLV puede volverse más preciso con el tiempo.
Mirando hacia el futuro antes de que lo hagan sus competidores
El análisis predictivo no solo ayuda a los especialistas en marketing a tomar mejores decisiones. Con IA y modelado avanzado, los especialistas en marketing predictivo de hoy en dÃa refinan continuamente su toma de decisiones a medida que los datos más nuevos conectados a los algoritmos de CRM producen resultados más inteligentes y actualizados continuamente. Si bien la mitad de los especialistas en marketing ya utilizan análisis predictivos, 4 de cada 5 de los que no lo hacen, planean implementar la tecnologÃa pronto. Para seguir siendo competitivo, utilice todos los datos que tiene a su alcance. Para eso está ahÃ. Un cientÃfico de datos puede crear modelos predictivos que se adapten especÃficamente a su negocio y a su público objetivo, ofreciendo no solo información, sino también una visión clara, precisa y basada en datos sobre el futuro de su negocio.
La publicación ¿Puede su CRM predecir el futuro? apareció primero en Post Funnel.
