En la era digital, las empresas tienen acceso a una gran cantidad de datos sobre sus clientes. Antes, la analítica de datos solo podía mirar hacia atrás y analizar lo que ya había sucedido. Sin embargo, con la llegada de la analítica predictiva, las marcas pueden utilizar toda esta información para predecir lo que sucederá en el futuro.
Un ejemplo de esto es la aplicación Visual Artist de Sephora, que utiliza la realidad aumentada para permitir a los clientes experimentar con diferentes looks y productos de maquillaje. La aplicación recomienda productos basados en el historial de compras, el tipo de piel y las preferencias de belleza de cada cliente. Esto crea una experiencia personalizada y divertida para los usuarios.
La clave de esta aplicación es la analítica predictiva. Sephora utiliza los datos demográficos y las compras anteriores de cada cliente para predecir lo que querrán en el futuro. Ya no se trata solo de analizar lo que ya ha sucedido, sino de anticiparse a las necesidades y deseos de los clientes.
La analítica predictiva también puede ayudar a las empresas a mejorar la experiencia del cliente de otras formas:
- Predicción de las necesidades del cliente: Al analizar los datos de compras anteriores, las empresas pueden predecir cuándo un cliente necesitará volver a comprar un producto o cuándo estará buscando algo nuevo. Esto les permite ofrecer recomendaciones personalizadas y anticiparse a las necesidades de cada cliente.
- Feedback en tiempo real: La analítica predictiva puede adaptar la experiencia del cliente en tiempo real. Por ejemplo, servicios como Netflix y Spotify utilizan algoritmos que se basan en las acciones de los usuarios para ofrecer recomendaciones personalizadas. Esto permite a las empresas capturar lo que los clientes desean en ese preciso momento.
- Identificación de factores de riesgo de pérdida de clientes: Los datos pueden ayudar a identificar qué clientes tienen más probabilidades de abandonar la empresa. Esto permite a las empresas tomar medidas para retener a esos clientes, como enviar mensajes personalizados o ofrecer descuentos especiales.
- Optimización de modelos de precios: Las empresas pueden utilizar la analítica predictiva para personalizar los precios en función de las características de cada cliente. Por ejemplo, compañías de seguros como Progressive utilizan programas de telemática para evaluar la forma de conducir de cada cliente y ajustar las tarifas en función de su probabilidad de tener un accidente.
En resumen, la analítica predictiva ofrece a las empresas la capacidad de anticiparse a las necesidades de sus clientes y ofrecerles una experiencia personalizada. Aquellas empresas que aprovechan al máximo esta herramienta tienen una ventaja competitiva sobre aquellas que solo utilizan los datos para analizar el pasado. La analítica predictiva es el futuro de la experiencia del cliente.
