Cómo usar el análisis predictivo para un mejor marketing

El análisis predictivo no da miedo, no es confuso y no está aquí para tomar su trabajo. Es una poderosa herramienta que le ayuda a obtener resultados mucho mejores.

La incertidumbre encrespa el negocio. Hace que sea más difícil invertir, más difícil prepararse, más difícil saber en qué concentrarse.

Esto, por supuesto, es parte de la condición humana. Si supiéramos el futuro, las cosas serían más fáciles, ¿no? Al menos para los negocios.

Si bien la IA no puede decirnos el futuro (todavía), los algoritmos son lo suficientemente inteligentes como para hacer predicciones. Es posible que estas predicciones no sean perfectas, pero eliminan al menos parte de la incertidumbre de los negocios. Ser un 10 % o un 20 % más preciso con nuestras predicciones puede generar millones o decenas de millones de ingresos adicionales cada año.

Para los especialistas en marketing, el análisis predictivo puede cambiar las reglas del juego. Puede darnos pistas sobre en qué clientes y prospectos invertir desde la primera impresión del anuncio. Puede mostrarnos cómo encontrar clientes con mayor precisión y cómo encontrar mejores clientes.

En resumen, puede sacudir su comercialización. [Aquí hay algunas formas de hacerlo:

El análisis predictivo permite que sus prospectos se muevan a través del embudo de ventas a su ritmo

Como especialistas en marketing, uno de nuestros trabajos principales es la crianza de clientes potenciales: mover nuevos prospectos a través de las diversas etapas del embudo de ventas (también conocido como "viaje del comprador") hasta que se conviertan en clientes.

Hacemos esto enviando contenido oportuno, personalizando parte de ese contenido, atrayéndolos para que den pequeños pasos hacia nuestro objetivo. Estos a menudo se conocen como "microconversiones": un libro blanco descargado. Se utiliza una calculadora en línea. Una demostración programada.

La mayoría de ustedes están más que familiarizados con este proceso. Es tu trabajo, después de todo.

Bueno, el análisis predictivo puede permitirle subcontratar parte de ese trabajo. Al analizar decenas de miles (incluso millones) de acciones de prospectos, puede estimar cuándo es más probable que cada prospecto individual complete una de esas pequeñas microconversiones.

En otras palabras, lleva a las personas a través del embudo de ventas de manera más efectiva que tú.

No deje que esa capacidad lo haga preocuparse por perder su trabajo: todavía hay mucho trabajo por hacer. Pero al igual que no es un buen uso de su tiempo reformatear manualmente los errores tipográficos en su lista de correo (gmial.com a gmail.com, por ejemplo), no es un buen uso de su tiempo realizar una evaluación de cada prospecto individual a medida que moverse a través del embudo de ventas.

Hacer eso por solo 100 prospectos bien podría ocupar todo el día. Así que dejamos que los algoritmos de análisis predictivo lo hagan. Mientras va, asegúrese de que los miembros de su equipo estén trabajando bien (por ejemplo), y asegúrese de que TI comprenda las necesidades de su nueva aplicación, y... Entiendes la idea. Mientras vas, haz el resto de tu trabajo.

Predicción de la demanda

Al basarse en una combinación de fuentes de datos (ventas pasadas, condiciones económicas actuales, cobertura de los medios, actividad en las redes sociales y más), los algoritmos pueden ser una suposición altamente informada sobre qué productos tendrán demanda y cuándo.

Los especialistas en marketing pueden usar esto de dos maneras:

• Impulse lo que ya está funcionando.

Si el sistema predice un gran aumento en las pantuflas azules (por ejemplo), los especialistas en marketing pueden generar contenido y publicidad para promocionar las pantuflas. Pueden posicionar su producto para que esté en el lugar correcto en el momento adecuado para captar la demanda.

• Responder a problemas de inventario.

Si hay una demanda prevista para las pantuflas de peluche, pero no hay suficiente inventario para cubrir los pedidos, el vendedor tiene algunas opciones. Podrían aumentar el precio de esas pantuflas, obteniendo así un mayor margen en el inventario que tienen. O podrían dar a sus mejores clientes la oportunidad de comprar esas pantuflas peludas primero.

Esas son solo dos formas en que conocer la demanda por adelantado podría ayudar a los especialistas en marketing a hacer mejor su trabajo. Piense en ello como un informe meteorológico para la generación de demanda.

Encuentra compradores similares

Si alguna vez ha hecho publicidad, conoce la idea de audiencias similares. Estas son personas que actualmente no son clientes ni prospectos, pero cumplen muchas de las características de sus mejores clientes.

Al elegir los atributos correctos de sus mejores clientes, puede pedirle a una plataforma de publicidad (como Facebook, por ejemplo) que busque personas que se ajusten a sus parámetros y luego les muestre sus anuncios.

El truco está en escoger los parámetros correctos. Los datos demográficos básicos pueden no ser suficientes para definir una audiencia que se volverá loca por sus anuncios.

Ahí es donde entra en juego el análisis predictivo. Al poder analizar cientos, incluso miles de atributos sobre sus mejores clientes, el sistema de análisis predictivo puede crear un perfil más detallado que cualquier cosa que usted, el ser humano, tenga tiempo de definir.

Y así, el algoritmo puede elegir a qué audiencia similar anunciarse. También puede encargarse de crear los anuncios que mostrará a este grupo seleccionado por IA. E incluso podría personalizar esos anuncios para usted.

Recuerde: una vez que el algoritmo de análisis predictivo sabe cómo elegir la audiencia, hacer los anuncios y personalizarlos, puede ampliar ese trabajo a la velocidad de la computadora. La misma velocidad que procesa cualquier otro dato. Eso es mucho más rápido que el ritmo de clic... tipo... clic... doble clic al que trabajamos los humanos.

¿Quieres una prueba de lo bien que funciona? Un concesionario de Harley Davidson aumentó sus clientes potenciales en un 2930 % en tres meses gracias al análisis predictivo. La mitad de esos clientes potenciales provenían de audiencias similares a las que el concesionario nunca antes había considerado llegar. Pero la IA sabía exactamente dónde encontrarlos.

Ofreciendo el mejor precio

A algunos de nosotros no nos va a gustar mucho esta táctica. Tiene un toque de ser astuto, incluso un poco sórdido. Pero, por desgracia, funciona.

Debido a que los algoritmos saben mucho sobre nosotros y cómo respondemos a los anuncios, ofertas y productos que estamos buscando, saben que respondemos a diferentes puntos de precio. Y así pueden ofrecer diferentes precios a diferentes clientes.

Si eso te parece injusto, lo entiendo. Algunos de nosotros también somos un poco fríos con este enfoque. Pero los especialistas en marketing en realidad han estado haciendo esto durante al menos una década; simplemente lo estaban haciendo a un nivel más simple. Las compañías de catálogo solían imprimir diferentes precios para personas en diferentes códigos postales. Más recientemente, las aerolíneas y los sitios web de viajes han perfeccionado la técnica.

Así es como funciona: si vive en un código postal de muy altos ingresos, el precio de una corona navideña en particular podría ser de $175. Si vive en un código postal de bajos ingresos, la corona sería de $125.

Por supuesto, esto reduce los márgenes que genera la empresa. Pero si todavía les está yendo lo suficientemente bien incluso al precio más bajo, es una victoria. También obtienen el beneficio de hacer una venta. Una vez que sea un cliente, pueden comercializarlo con mayor precisión y éxito.

Para muchas empresas, incluso si pierden un poco en el primer pedido, tienen un sistema de mercadeo lo suficientemente sofisticado para compensar la pérdida más tarde cuando vuelve a comprar.

Cree perfiles de clientes mucho más refinados

Esta táctica es similar a la segmentación, excepto que se parece más a la segmentación 10.0. Estará segmentando a sus clientes y prospectos en función de cada punto de datos que tenga; bueno, no hará eso, el algoritmo de análisis predictivo lo hará.

Cuando los especialistas en marketing humanos crean personas, tendemos a ceñirnos a 3-5 personas clave. Es demasiado trabajo y tiempo crear una persona para cada pequeña instancia. Hacemos lo mejor que podemos, por supuesto, pero en algún momento, tienes que irte a dormir a casa y tienes que abordar otras demandas de tu trabajo.

Por lo tanto, elige las personas que constituyen la mayor parte de los ingresos, crea contenido y un viaje del comprador que satisface mejor sus necesidades, y lo llama lo suficientemente bueno.

Y eso es bastante bueno. Es mucho mejor que simplemente tratar a todos por igual, eso es seguro. Y este nivel de segmentación y personas funciona: obtendrá entre un 50 y un 300 % más de resultados simplemente tratando a estos grupos de manera diferente.

Pero en comparación con lo que puede hacer un programa de análisis predictivo impulsado por IA, esto es un juego de niños. La IA puede analizar cada elemento de datos (terabytes y petabytes) para encontrar "grupos" de diferentes tipos de personas. Verá similitudes entre los clientes y prospectos que los humanos no verían a menos que tuviéramos mucho más tiempo y enfoque del que tenemos.

Luego, la IA puede abordar las necesidades de esos grupos con el contenido que más les gustará, a través de los canales que prefieran, en los momentos en que es más probable que respondan.

¿El resultado? Números dramáticamente más altos de clientes potenciales, mejores clientes potenciales y clientes potenciales que se mueven a través del embudo de ventas más rápido.

Conclusión

Apenas hemos arañado la superficie de lo que el análisis predictivo puede hacer por los especialistas en marketing. Esta publicación podría extenderse fácilmente a un libro.

Pero hemos cubierto lo suficiente para mostrarle lo que es posible. Y, con suerte, lo suficiente como para demostrar que el análisis predictivo no pretende robarle el trabajo.

Solo piense en la IA y el análisis predictivo como computadoras 2.0. Son una herramienta poderosa para administrar la montaña de datos que su empresa acumula cada hora.

El análisis predictivo y la IA son simplemente mejores herramientas que las hojas de cálculo e incluso buenos CRM y sistemas de gestión de contenido. Piense en esos viejos sistemas como una pala, o tal vez incluso como una pala. La IA y el análisis predictivo son más como retroexcavadoras y equipos de minería.

Los especialistas en marketing pueden jugar con los juguetes grandes ahora.