Las barbacoas en el jardín son un clásico del verano. Uno de los ingredientes clave para una buena comida al aire libre es el tiempo. Hay quien ve un cielo despejado y enseguida prepara la barbacoa. Otros, por su parte, creen que el dolor de articulaciones es una señal de lluvia. Gracias a los avances en meteorología, la mayoría de la gente abre su app de pronóstico del tiempo para asegurarse de que la previsión no sea de lluvia a la vez que prepara la carne. Todos estamos más contentos cuando nos aseguran un resultado positivo de nuestro esfuerzo.
Antiguamente, muchas empresas se basaban en su instinto y su experiencia pasada; pero ahora el mercado exige que las decisiones empresariales se basen en hechos y cifras; no en corazonadas. En una encuesta reciente de Aberdeen Group sobre análisis e inteligencia empresarial, el 46 % de los encuestados indicaron que las presiones competitivas les exigen estar orientados a los datos. La capacidad de convertir las tendencias históricas y los datos en tiempo real en información que les permita pasar a la acción allana el camino para lograr mejoras de rendimiento.
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Atención al futuro
El acceso a los datos no es suficiente para que una empresa mantenga su ventaja competitiva. Los empleados de cualquier nivel de responsabilidad deben poder tomar medidas basadas en la información disponible. Aberdeen define el análisis predictivo como una tecnología que permite que las empresas analicen datos estructurados y no estructurados para revelar tendencias y correlaciones, además de predecir la probabilidad de que se den ciertos comportamientos de los clientes. Las soluciones de gestión de la relación con el cliente (CRM) son el complemento idóneo para el análisis predictivo, ya que la empresa puede maximizar las oportunidades de venta y mejorar la productividad de sus directores de cuentas. Tomar la decisión errónea en el momento equivocado puede resultar caro; se necesita tener la capacidad de predecir ‘qué’ y ‘dónde’.
Además de mejorar las relaciones comerciales y garantizar la prestación de un servicio de alta calidad, las empresas deben conocer a sus clientes y contar con datos históricos de los compradores para formarse una visión clara del verdadero interés del cliente. La combinación de análisis predictivo y CRM social ofrece un potencial aún mayor para conocer a los clientes actuales y potenciales. La información de perfiles, publicaciones e historiales de clics se puede usar para crear perfiles de clientes más completos, obteniendo así análisis más precisos. Un conocimiento mayor y más profundo de las tendencias de consumo en constante cambio permite a las empresas enriquecer el conocimiento del mercado y lograr mayor satisfacción del cliente final. En definitiva, un ciclo de realimentación positivo que proporciona una ventaja competitiva a las empresas.
La combinación de análisis predictivo y CRM social ofrece un potencial aún mayor para conocer a los clientes actuales y potenciales.
Preparación de ‘la bola de cristal’
La gran cantidad de información y la velocidad a la que circula son dos de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas. Según la encuesta de Aberdeen, el 96 % de las empresas sufren un uso inefectivo de los datos. Uno de los aspectos del análisis predictivo que intimida a los usuarios potenciales es la precisión de los datos sobre los que se fundamentan las conclusiones. Para ofrecer el mejor análisis, los datos de trabajo deben estar preparados correctamente. Este paso es tan importante que algunos analistas dedican más de tres cuartas partes de su tiempo a preparar los datos para el análisis. La automatización de la preparación de los datos facilita que los usuarios mantengan el control de los mismos, reduciendo la carga informática. Los analistas de Gartner especializados en análisis predictivo recomiendan que las empresas partan de datos limpios, precisos y completos en sus soluciones de automatización de las ventas antes de implementar una estrategia de análisis.
La inexactitud de los datos no es el único factor que puede estropear una previsión; en ocasiones, la información está desperdigada en tantas ubicaciones y en tantos formatos que no es posible consolidarla. Las empresas también deben integrar los datos en una vista unificada del cliente a través de todos los sistemas, para aumentar la precisión y la relevancia de los datos sujetos a análisis. Las empresas que utilizan cuadros de mandos analíticos tienen un 42 % más de probabilidades de tener los datos estandarizados procedentes de múltiples canales, lo que asegura una correcta integración del software. Además de datos ‘limpios’, el análisis predictivo debe tener acceso a múltiples fuentes de datos, puesto que ‘aprende’ con cada nuevo origen de datos. Al mismo tiempo, es importante evitar incorporar demasiadas fuentes con relativa rapidez. Un enfoque adecuado consiste en iniciar el proyecto con una cantidad menor de datos consolidados, lo que permite obtener un rendimiento rápido de la inversión, y posteriormente realizar un crecimiento tomando datos de nuevas fuentes. Esto asegura un crecimiento continuado de análisis predictivo.
Conclusión
A pesar de que las soluciones CRM ya recopilan grandes cantidades de información, el análisis predictivo permite obtener datos a un nivel más profundo. Las soluciones CRM con análisis predictivo ofrecen información práctica en tiempo real que mejora las decisiones que deben tomar todos los días los equipos de ventas, operaciones, marketing y equipos ejecutivos.
La mayoría de sistemas CRM son extremadamente flexibles y ofrecen modelos de datos fáciles de modificar o ampliar. Esta flexibilidad garantiza que el CRM sea capaz de adaptarse a los requisitos cambiantes de los datos. Sin embargo, a lo largo de los años, muchas empresas no han prestado una adecuada atención al control de los datos. Prepare el camino al análisis predictivo iniciando una actividad de limpieza de los datos.
