La esencia
- Anticipando el futuro. El análisis predictivo permite a las marcas anticipar resultados futuros y preparar de manera proactiva respuestas a los problemas de los clientes, lo que lleva a mejores experiencias para los clientes.
- Cinco etapas. El proceso de cinco etapas de la madurez analítica organizacional implica explorar, visualizar, probar, predecir y ampliar los modelos predictivos.
- Abordar desafíos. El uso efectivo del análisis predictivo requiere abordar desafíos como la calidad y la integración de los datos, así como seleccionar los modelos apropiados para lograr objetivos específicos de CX.
El análisis predictivo implica el uso de datos, algoritmos estadísticos e inteligencia artificial para anticipar resultados, tendencias, comportamientos y eventos futuros en función de los datos históricos de los clientes. Este enfoque incluye varios modelos comunes que pueden mejorar la experiencia del cliente. En este artículo, exploraremos el proceso de análisis predictivo, examinaremos algunos de los modelos más comunes y discutiremos cómo pueden mejorar la experiencia del cliente.
¿Por qué es importante el análisis predictivo para CX?
La pandemia de COVID-19 hizo que muchos líderes empresariales se dieran cuenta de que es mucho mejor ser proactivo que reactivo cuando se trata de la experiencia del cliente. Ser capaz de predecir los resultados futuros permite a las marcas estar preparadas antes de las acciones de los clientes, los cambios del mercado e incluso las recesiones económicas. El análisis predictivo facilita el conocimiento de lo que puede ocurrir y permite que una marca prepare una respuesta con anticipación.
Además de predecir problemas que afectan directamente a los clientes, el análisis predictivo también puede anticipar y prevenir problemas indirectos que afectan la experiencia del cliente. Mediante la identificación de problemas potenciales, como el mal funcionamiento de las máquinas, los retrasos en la fabricación y la escasez de productos, las marcas pueden tomar medidas proactivas para evitar problemas de misión crítica y mejorar la experiencia del cliente.
Abhishek Gupta, director de atención al cliente de CleverTap, un proveedor omnicanal de plataforma de participación del cliente y retención de usuarios, dijo a CMSWire que otro ejemplo crítico de cómo las marcas pueden aprovechar los datos para brindar mejores experiencias al cliente es cuando se trata de la participación de la aplicación. «Cada vez más, los clientes dejan sus huellas digitales en todas sus propiedades, como cuando vienen a utilizar su aplicación», dijo Gupta. «Hay tantos datos disponibles que las marcas pueden aprovechar para brindar mejores experiencias a sus usuarios». Gupta dio el ejemplo de un cliente que está desinstalando la aplicación de una marca: «Puede retroceder en el tiempo para ver qué cosas hicieron que condujeron a la desinstalación de la aplicación. O si alguien está interactuando con su marca, puede retroceder y ver lo que hicieron bien Y puede unir todo muy bien para garantizar que todos los futuros clientes estén bien atendidos”, explicó Gupta.
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El análisis predictivo es un proceso de cinco etapas
El análisis predictivo es un proceso complejo que involucra múltiples áreas de experiencia y ocurre en varias etapas. Tamara Gruzbarg, vicepresidenta de servicios estratégicos y líder de datos y análisis de ActionIQ, un proveedor de plataforma de personalización basada en datos, dijo a CMSWire que el modelado predictivo es el proceso de buscar predecir resultados futuros en función del análisis estadístico de datos históricos. «Para maximizar el valor de Big Data e impulsar los resultados, las marcas deben comenzar por reconocer los componentes clave del análisis de datos comerciales y la toma de decisiones». Gruzbarg dijo que hay cinco etapas principales de madurez analítica organizacional:
- Exploración
- Visualización
- Pruebas
- Predicción
- Análisis predictivo a escala
Gruzbarg explicó que cada una de estas etapas corresponde a diferentes roles, responsabilidades y procesos. “La exploración se puede realizar incluso en el entorno analítico más básico, administrado por un analista de datos que utiliza hojas de cálculo y SQL”, dijo Gruzbarg. “La visualización, cuando los informes se diseñan y comparten en su organización, generalmente requiere que los analistas se asocien con un especialista en inteligencia comercial que pueda ayudarlos a conceptualizar tendencias utilizando el software de visualización de datos”.
“Luego viene la prueba, cuando las hipótesis se evalúan frente a los negocios habituales”, dijo Gruzbarg. “Esto requiere que los analistas y los especialistas en inteligencia comercial colaboren con un estadístico que pueda ejecutar pruebas rigurosas y recomendar acciones basadas en los resultados, generalmente mediante el uso de software de análisis estadístico que ayudará a determinar qué tan seguro debe estar en los resultados de sus pruebas y si reunió suficiente evidencia para implementar nuevas estrategias”.
“Los puntajes predictivos de los clientes, que se basan en los resultados de las pruebas y/o sus datos históricos, se aprovechan luego en la etapa de predicción, cuando un científico de datos toma el trabajo de analistas de datos, especialistas en inteligencia empresarial y estadísticos para desarrollar y probar modelos. ”, dijo Gruzbarg, y agregó que durante el análisis predictivo en la etapa de escala, los ingenieros de aprendizaje automático trabajan con sus colegas para desarrollar y poner en funcionamiento modelos escalables con software de aprendizaje automático.
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Tipos de modelos de análisis predictivo para CX
Aunque hay muchos tipos diferentes de modelos de análisis predictivo, hay varios que se usan a menudo para la experiencia del cliente:
- Modelos de agrupamiento: Este modelo utiliza algoritmos para agrupar clientes en función de múltiples variables, lo que da como resultado distintos segmentos de clientes. Los algoritmos de agrupamiento populares incluyen el agrupamiento basado en marcas, el agrupamiento conductual y el agrupamiento basado en productos.
- Modelos de propensión: En términos de experiencia del cliente, los modelos de propensión informan a una marca sobre la propensión del comportamiento futuro de un cliente, es decir, las acciones que es más probable que realice.
- Filtración colaborativa: Los modelos de filtrado colaborativo se pueden considerar como modelos de recomendación. Por ejemplo, si un cliente compró una bomba de acuario, es probable que esté interesado en diferentes tipos de tubos de bomba de acuario.
Jonathan Moran, director de marketing de soluciones martech de SAS, un proveedor de plataformas de análisis, dijo a CMSWire que existen otros modelos de análisis que son útiles para la experiencia del cliente, entre ellos:
- Modelos de pronóstico: Moran dijo que los modelos de pronóstico se pueden usar para la CX de front-end, no solo para la planificación de inventario de back-end. Además, las marcas pueden pronosticar las necesidades de los clientes en función de las compras anteriores de sus clientes, los productos o servicios que se han visto, así como el historial de compras de clientes similares. “Ser capaz de pronosticar la demanda, el tráfico, la dotación de personal, etc., puede conducir a una mejor CX, asegurando que se asignen los recursos adecuados”.
- Modelos de optimización: “Estos modelos pueden tomar muchas formas, utilizando políticas de contacto y restricciones comerciales para comprender las compensaciones”, dijo Moran. Los modelos de optimización pueden responder preguntas que giran en torno a la optimización de varios elementos de la experiencia del cliente.
- Modelos de abandono: El análisis predictivo puede ayudar a identificar a los clientes con alto riesgo de abandono para que las marcas puedan centrar su atención en ellos antes de que se vayan. “Obviamente, predecir la rotación es importante para las organizaciones que deben mantener una determinada base de clientes o un nivel de demanda”, sugirió Moran, y agregó que comprender si un cliente está cerca de abandonar el negocio o de abandonar el negocio puede generar comunicaciones e interacciones diferentes.
Otros aspectos del análisis predictivo para CX
La IA conversacional y generativa está recibiendo mucha atención en los medios este año. Muchas marcas están utilizando chatbots conversacionales de IA para brindarles a los clientes la capacidad de tener una conversación rápida con el bot, lo que les permite obtener respuestas a sus consultas y controlar su propia narrativa. Para que este tipo de conversaciones sean útiles para el análisis predictivo, se deben incorporar al proceso análisis de texto y análisis de sentimientos.
“Esto es imprescindible para la IA conversacional. Al analizar las cadenas de texto de chat y el sentimiento en esas cadenas de texto, las marcas pueden comprender las actitudes y la intención de los clientes”, dijo Moran. Además, obtener información procesable de estas cadenas de chat requiere el uso de procesamiento y generación de lenguaje natural (NLP). “La capacidad de procesar datos en lenguaje natural provenientes de documentos como chats y convertir conversaciones basadas en el habla en texto en lenguaje natural (NLG) también son componentes fundamentales de la IA conversacional”.
Los desafíos del análisis predictivo para CX
El análisis predictivo es una forma efectiva de mejorar la experiencia del cliente, pero no viene sin desafíos. Para empezar, el análisis predictivo depende de la calidad de los datos que analiza. Al igual que con otras herramientas basadas en datos, la efectividad del análisis predictivo está limitada por la precisión y la integridad de los datos subyacentes: los datos de mala calidad pueden generar predicciones inexactas y conocimientos poco confiables.
Para garantizar que se obtengan conocimientos precisos, el gobierno de datos y la captura de información completa se vuelven críticos. Las marcas también deben abordar el problema de los datos no estructurados, especialmente cuando se utilizan fuentes como registros de chat, conversaciones telefónicas y notas escritas a mano.
La integración de datos de clientes de varios sistemas y formatos en una empresa también puede ser un desafío, ya que los silos de datos pueden impedir el análisis y la integración. Para emplear de manera efectiva el análisis predictivo, la integración de los datos del cliente es crucial.
Además, los modelos predictivos pueden ser complejos, lo que dificulta la interpretación de los resultados y la comunicación de información procesable a los gerentes, miembros del equipo y partes interesadas.
Reflexiones finales sobre los modelos comunes de análisis predictivo
El análisis predictivo puede mejorar significativamente la experiencia del cliente al aprovechar los modelos más apropiados para lograr objetivos específicos. A través del análisis predictivo, las marcas pueden ofrecer una experiencia omnicanal excepcional, anticipar tendencias futuras, identificar las necesidades de los clientes y prevenir de manera proactiva la pérdida de clientes.
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