El futuro del marketing está aquí: inteligencia predictiva

La inteligencia predictiva puede sonar como una herramienta futurista que pertenece a una película de ciencia ficción. Pero los especialistas en marketing de hoy en día están utilizando la tecnología para entregar lo que sus clientes quieren antes de que sepan que lo quieren.

Las herramientas de inteligencia predictiva están ayudando a empresas como el minorista de muebles Room & Board a mejorar sus resultados y llegar a los clientes de manera más efectiva. Implementaron la tecnología Marketing Cloud de Salesforce que analizó datos de tráfico de clientes y análisis predictivos para sugerir compras adicionales a los clientes en tiempo real. El resultado fue un increíble ROI del 2900 %.

Por supuesto, no muchas empresas disfrutarán del mismo éxito que Room & Board. Pero la tecnología ha evolucionado tanto que los especialistas en marketing no pueden ignorar algunas revelaciones nuevas, como un sistema que ofrece recomendaciones basadas en patrones de tráfico de clientes.

Proporcionar a los clientes una experiencia personalizada continúa demostrando un ROI positivo. Si no está familiarizado con el concepto, debe saber qué es la inteligencia predictiva y qué herramientas están disponibles.

¿Qué es la inteligencia predictiva?

A veces denominada análisis predictivo, la inteligencia predictiva es un método para crear una experiencia del cliente que es única para un individuo en particular al monitorear el comportamiento del cliente y crear un perfil de sus preferencias específicas. Estos datos de perfil se utilizan luego para predecir qué querrán los clientes a continuación.

Por ejemplo, supongamos que un comprador en línea acaba de comprar un televisor de pantalla plana. Estas nuevas herramientas de inteligencia detectarían la compra y enviarían al comprador un correo electrónico en tiempo real sugiriendo una mesa de café o un soporte de TV. Esto elimina la necesidad de que los humanos consideren manualmente cada aspecto del perfil de un cliente y hace que el marketing sea más eficiente.

Cómo está cambiando el marketing B2B

Los especialistas en marketing solían puntuar a los clientes potenciales manualmente para determinar en qué etapa se encontraban los prospectos en el recorrido del cliente. La puntuación manual de clientes potenciales se produce cuando los especialistas en marketing asignan una calificación o un valor numérico a determinados clientes potenciales en función de su análisis. Por ejemplo, si un especialista en marketing observa un patrón en el que los clientes potenciales que ven la demostración de un producto se convierten a una tasa más alta, los observadores de la demostración pueden recibir una calificación de "A", mientras que los clientes potenciales que no vieron la demostración pueden recibir una calificación de "B".

Por el contrario, la puntuación predictiva de clientes potenciales utiliza el comportamiento de un cliente potencial y el historial de compras anterior para determinar qué está buscando y si incluso está buscando comprar. La calificación predictiva de clientes potenciales utiliza grandes datos para determinar qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse, de modo que los vendedores puedan centrarse en los clientes potenciales que proporcionarán el mayor valor a la empresa.

Lattice Engines y Mintigo son dos empresas que brindan servicios de análisis B2B basados ​​en la nube, como la puntuación predictiva de clientes potenciales. Lattice Engines busca redes sociales, bases de datos públicas y páginas web y combina esa información con datos de clientes internos para ayudar a las empresas a encontrar perspectivas de ventas óptimas. DocuSign utilizó la empresa de calificación predictiva de clientes potenciales Lattice Engines para encontrar los clientes potenciales con mayor probabilidad de conversión. El resultado fue un aumento del 38 % en la previsibilidad de las conversiones.

Mintigo utiliza inteligencia artificial para potenciar su plataforma de marketing predictivo mediante la recopilación continua de información, como tendencias de contratación, canales de marketing utilizados y tecnologías instaladas. A continuación, utilizan estos datos para determinar qué clientes potenciales B2B tienen el valor más alto. Luego, se combina con la plataforma de automatización de marketing interna de una empresa para determinar dónde deben concentrar sus recursos los equipos de ventas.

Claramente, la inteligencia predictiva está ayudando a los especialistas en marketing a mejorar en la obtención de información sobre el comportamiento del cliente. Estas son algunas de las herramientas que utilizan los especialistas en marketing para ser más eficientes:

Aprendizaje automático

Un estudio de Forrester Consulting de 2014 preguntó a 121 encuestados cuáles eran sus tres principales desafíos. Enumerados en 3 y 4, respectivamente, estaban analizando flujos de datos de cada interacción con el cliente y aplicando esos conocimientos para mejorar las experiencias del cliente:

A medida que los grandes datos siguen evolucionando, los especialistas en marketing trabajan con flujos de datos cada vez más grandes que pueden ser difíciles de administrar para los humanos. El aprendizaje automático es una solución a este problema. El aprendizaje automático es el proceso en el que los sistemas filtran grandes conjuntos de datos para buscar patrones y luego ajustan su programa en función de la nueva información.

Staples está utilizando el aprendizaje automático para recopilar información sobre las preferencias de sus compradores corporativos de varias maneras distintas: con compradores de autoservicio a través de su sitio web y su Easy Button mientras la gente habla en él. Ambos ayudan a Staples a predecir mejor sus necesidades de compra. A medida que los compradores hablan en el botón con el tiempo, el bot identifica lo que el cliente necesita y mejora sus respuestas.

Inteligencia artificial

Uno de los mayores problemas de los especialistas en marketing es que no siempre reciben datos que les brinden una imagen completa. La inteligencia artificial puede encontrar nuevas fuentes de datos en la web, como noticias, actualizaciones de redes sociales y bases de datos. Todos estos datos adicionales ayudan a los especialistas en marketing a encontrar clientes potenciales de mayor calidad y a personalizar mejor el contenido para sus clientes potenciales.

La inteligencia artificial también es una poderosa herramienta para la personalización. AI puede adaptar los correos electrónicos específicamente a las preferencias de marca de sus clientes utilizando su historial de compras y perfil de consumidor. La herramienta es tan poderosa que una encuesta de Demandbase encontró que el 80 % de los especialistas en marketing creen que la IA revolucionará la industria del marketing en los próximos 5 años:

Aunque los especialistas en marketing creen firmemente en el poder de la inteligencia artificial, todavía no están muy seguros de cómo implementarla. Solo el 26% de los especialistas en marketing encuestados por Demandbase dijeron que tenían una comprensión muy segura de la IA. Imagínese tener un automóvil deportivo en su camino de entrada pero no entender cómo operar un vehículo. Esa es la etapa en la que muchos especialistas en marketing se encuentran actualmente con la inteligencia artificial.

Si los especialistas en marketing quieren utilizar el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y otras herramientas de manera efectiva, entonces es esencial que sepan qué tendencias se avecinan. Aquí hay tres tendencias que están impulsando el cambio en el marketing B2B.

3 Tendencias de inteligencia predictiva

La investigación ha demostrado que la inteligencia predictiva produce un mayor compromiso de los empleados y un valor de por vida del cliente. Un estudio de 2016 de Aberdeen Group indicó que el análisis predictivo podría aumentar el margen de beneficio promedio por cliente en casi un 5 % y el valor de por vida del cliente en un 10 % en comparación con los no usuarios:

Con más empresas invirtiendo en inteligencia predictiva, es importante saber qué esperar en los próximos años.

El auge de los chatbots

Los chatbots utilizan cada vez más el aprendizaje automático para volverse más inteligentes y brindar mejores respuestas a los clientes con el tiempo. Los clientes pueden obtener respuestas a sus preguntas sobre un producto o servicio sin tener que buscar en una página de preguntas frecuentes o hacer una llamada telefónica que consume mucho tiempo.

Los chatbots se han convertido en una herramienta importante para las empresas que buscan automatizar más procesos y brindar la mejor experiencia de usuario posible. Solo en los primeros 6 meses de 2016, se invirtieron $58 millones en chatbots. Además, Gartner predice que para 2020, los clientes apenas interactuarán con una empresa a nivel de persona a persona:

Sin duda, la tecnología madurará y las preguntas que hagan los clientes probablemente se agregarán a su perfil de consumidor para formar una mejor imagen de dónde se encuentran en el viaje del cliente y qué servicios podrían comprar.

Aplicaciones inteligentes

El aprendizaje automático ya no será solo una herramienta que los gigantes tecnológicos como Facebook puedan permitirse. Las aplicaciones inteligentes se convertirán en la corriente principal antes de lo que piensas. Pronto, la mayoría de las empresas usarán aplicaciones que analizan rápidamente grandes cantidades de datos y cambian su programa en función de la nueva información. Y si no lo cree, créase esto: en 2016, TechCrunch se enteró de que el 90 % de las empresas emergentes con las que se reunió planeaban utilizar el aprendizaje automático para mejorar la experiencia de sus clientes.

También habrá un mercado en crecimiento para los algoritmos que potencian las aplicaciones inteligentes. Algorithmia es uno de esos mercados. Mashape es otro mercado de API que los desarrolladores utilizan para crear aplicaciones inteligentes. Los especialistas en marketing confiarán cada vez más en los algoritmos para ejecutar aplicaciones inteligentes que brinden soluciones personalizadas a sus clientes.

Los mercados son importantes porque reducen la fricción en el proceso de compra y venta. Con un proceso de compra más simple, eso significa una adopción más rápida de aplicaciones inteligentes y las API que las impulsan.

Big data ve un aumento en la inversión

Una encuesta de DNV GL – Business Assurance encontró que el 76% de todas las organizaciones buscan aumentar o mantener su inversión en big data desde ahora hasta 2019. La encuesta también encontró que la mayoría de las empresas a nivel mundial ven a los big data como una oportunidad. Las empresas que invierten más en big data ven mejoras en la eficiencia y la toma de decisiones, y las empresas también están adoptando big data como una forma de capturar y almacenar información crítica sobre sus clientes:

Con un nuevo enfoque en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, los datos que impulsan estos procesos deben provenir de alguna parte. Big data brinda a estas herramientas la información que necesitan para pintar una imagen más completa para los especialistas en marketing. Sin grandes cantidades de datos, la inteligencia predictiva puede llevar a conclusiones equivocadas y orientar a los especialistas en marketing en la dirección equivocada. Es por eso que los grandes datos deben cultivarse junto con las herramientas predictivas.

Ejemplos de inteligencia predictiva de clientes

Las empresas tienden a hacer un mayor uso del análisis predictivo. Pero no es sólo una técnica para el futuro. En este momento, las empresas están utilizando herramientas predictivas para mejorar sus resultados y volverse más eficientes.

Vista interior

InsideView es una empresa de marketing y ventas que necesitaba una forma más eficaz de determinar qué clientes potenciales valía la pena seguir. En ese momento, InsideView solo tenía dos representantes de ventas y determinar qué clientes potenciales entrantes tenían la máxima prioridad era un largo proceso de 18 días , un número que la empresa quería reducir drásticamente.

Luego recurrieron a la solución de análisis predictivo de SalesPredict para obtener información inteligente sobre la puntuación de clientes potenciales. La solución utilizó miles de señales para producir información sobre la intención de compra de un cliente potencial. El análisis predictivo permitió a InsideView crear una puntuación para cada cliente potencial que se incorporó a la automatización de marketing existente de la empresa.

¿El resultado? El proceso de calificación de clientes potenciales de InsideView ahora se redujo a 2 días. Además, su tasa de conversión aumentó en un 25 % y la empresa experimentó un crecimiento del 100 % en su canal de ventas calificado.

celular de EE. UU.

US Cellular quería saber qué optimizaciones de sitios web podían implementar para generar ingresos y cuán efectivas eran cada una de esas acciones. Contrataron a Cardinal Path para completar un análisis de intención de compra (una forma de análisis predictivo) para descubrir qué acciones del sitio web eran más predictivas de futuras compras.

Existía la creencia de que los prospectos que usaban la característica de agregar al carrito o el localizador de tiendas en el sitio web de la compañía eran prospectos de mayor valor. Cardinal Path descubrió que los prospectos que usaban la función "Chatear ahora" u "Ofertas" de US Cellular tenían más probabilidades de realizar una compra futura que los prospectos que usaban un localizador de tiendas. US Cellular utilizó esta información para centrarse en clientes potenciales más calificados, lo que resultó en un aumento del 61 % en el valor de por vida del cliente.

¿Qué tecnología aprovecharás?

La tecnología de inteligencia empresarial predictiva, como el aprendizaje automático y la IA, ya no son conceptos extraños que puede ignorar. Están aquí para quedarse y cambiar el marketing digital tal como lo conocemos. Ambos permiten a los especialistas en marketing crear soluciones personalizadas para los clientes y mantenerse al tanto de las tendencias relacionadas puede ayudar a que su negocio sea más eficiente en el futuro.

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