Un especialista en marketing que mira tres paneles de control diferentes no tiene una forma sencilla de saber qué clientes están a punto de comprar y cuáles están a punto de irse.
Las aperturas de correos electrónicos cuentan una historia, el historial de compras cuenta otra y la actividad del sitio web cuenta una tercera; identificar patrones entre las tres de forma manual consume un tiempo que ninguna campaña puede permitirse desperdiciar. Esta es la realidad diaria de los equipos que intentan mantenerse al día con el comportamiento de los clientes en todos los canales, y es precisamente el problema que el análisis predictivo con IA se diseñó para resolver.
La función Segmentos predictivos de Mailchimp se basa en algoritmos de machine learning para analizar datos históricos y actuales, creando un modelo de IA predictiva que agrupa a los clientes según señales como la probabilidad de compra, el valor de vitalicio previsto, el riesgo de rotación y la fecha del próximo pedido.
En lugar de basarse en el instinto, los especialistas en marketing obtienen un modelo entrenado para predecir posibles resultados futuros basándose en señales reales, no en suposiciones. Con Mailchimp, puedes conocer a tu público, cada señal.
Entonces, ¿qué es exactamente el análisis predictivo con IA? ¿Y cómo convierte números dispersos en decisiones que los especialistas en marketing pueden poner en práctica hoy mismo?
¿Qué es el análisis predictivo de IA?
El análisis predictivo con IA utiliza algoritmos de machine learning para estudiar datos históricos y actuales, y pronosticar lo que probablemente sucederá a continuación en las ventas, el comportamiento de los clientes o las operaciones comerciales.
El análisis predictivo en sí no es nuevo; las empresas lo han utilizado desde que recopilan datos. Lo que añade la IA es velocidad y escala. En lugar de que un equipo dedique horas a revisar unos cientos de puntos de datos, un modelo predictivo con IA puede procesar millones de ellos en minutos y convertir información sin procesar en pronósticos sobre los que las empresas pueden actuar de inmediato.
Diferencia entre inteligencia artificial y análisis predictivo
El análisis predictivo es un tipo de IA. Es solo una aplicación de la inteligencia artificial, de la misma manera que lo son el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural; la IA es el campo más amplio, y el análisis predictivo es el trabajo específico de usar datos para prever lo que sucederá a continuación.
La distinción es importante porque los dos términos pueden usarse indistintamente, lo que desdibuja lo que realmente hace cada uno. El análisis predictivo existía antes de la IA. Los analistas creaban modelos a mano, trabajando con unos pocos cientos de puntos de datos a la vez.
Lo que cambió la IA fue la velocidad y la escala. Un modelo de machine learning puede procesar millones de datos y devolver un pronóstico en minutos, reduciendo a casi nada un trabajo que antes tomaba horas.
Aplicaciones del análisis predictivo de IA
La inteligencia artificial se ha vuelto predominante en varios campos. Para las organizaciones que usan de manera regular análisis predictivos, usar IA en el proceso puede mejorar los resultados y optimizar la eficacia general.
A continuación, echa un vistazo a cómo se usa el análisis predictivo de la IA en distintos sectores:
Marketing y ventas
Un punto ideal para que una empresa aproveche el análisis predictivo son las herramientas de análisis de sitios web. Mediante el uso de datos recopilados de los usuarios del sitio web, una empresa puede desarrollar un plan de marketing dirigido directamente a personas específicas.
Con el análisis predictivo de IA, se pueden evaluar rápidamente diferentes planes para determinar qué solución puede ser más efectiva para los usuarios individuales. La solución específica de marketing también puede aplicar en tiempo real y dirigir a los usuarios que navegan por un sitio web.
Servicio de atención al cliente
A medida que las empresas buscan mejorar la experiencia del cliente sproporcionando servicios personalizados, el uso de IA y análisis predictivo ha proporcionado nuevas formas de usar los datos de los clientes. Al aplicar IA a los datos de clientes que una empresa ya tiene y a la nueva información recopilada de nuevos clientes, una empresa puede crear rápidamente una solución que aumente la satisfacción.
Beneficios de usar análisis predictivo de IA
El análisis predictivo con IA cambia la forma en que se toman las decisiones, la eficiencia con la que operan los equipos y la forma en que los clientes experimentan una marca. Las empresas que adoptan estas herramientas obtienen una ventaja competitiva sobre aquellas que aún dependen de la intuición. Los beneficios de usar modelos de análisis predictivo para analizar datos son:
- Mejor toma de decisiones: cuando una empresa puede respaldar sus decisiones con datos en lugar de suposiciones, esas decisiones conllevan mucho menos riesgo. Los modelos predictivos utilizan datos históricos y actuales para identificar qué opciones tienen más probabilidades de dar resultados, por lo que los líderes dedican menos tiempo a cuestionar sus decisiones.
- Mayor eficiencia: el análisis manual de datos consume horas que la IA predictiva puede manejar en minutos. En lugar de asignar un equipo para revisar hojas de cálculo minuciosamente, el análisis predictivo con IA hace el trabajo pesado, lo que libera a los empleados para que se centren en la estrategia en lugar de procesar números.
- Experiencias del cliente mejoradas: los modelos predictivos pueden indicar lo que es probable que quiera un cliente individual a continuación, ya sea una recomendación de producto o un correo electrónico oportuno. Las empresas que actúan en función de esas señales en tiempo real suelen obtener una mayor satisfacción del cliente y más negocios recurrentes.
- Riesgo reducido: detectar un problema antes de que ocurra, ya sea que un cliente esté a punto de irse o que sea probable que un envío se retrase, le da a una empresa margen para responder con anticipación. Es difícil obtener ese tipo de advertencia anticipada sin previsiones impulsadas por IA.
Segmentos predictivos y análisis con IA: cómo funcionan juntos
Los segmentos predictivos y la IA de análisis están diseñados para funcionar en secuencia, uno después del otro.
Los segmentos predictivos analizan datos históricos y actuales para agrupar a los clientes según lo que es probable que hagan a continuación: quiénes están listos para comprar y quiénes corren el riesgo de alejarse. La IA de análisis parte de ahí, profundizando en por qué aparecen esos patrones y recomendando qué hacer al respecto, como ajustar una hora de envío, actualizar un segmento o cambiar una oferta, para que puedas tomar la decisión y ponerla en práctica.
Usados juntos, los dos convierten un único dato en una decisión completa. Uno identifica la oportunidad; el otro la explica e indica el siguiente paso. Para los especialistas en marketing que gestionan varios canales, esa combinación reduce el análisis manual de datos que antes se interponía entre una corazonada y una acción.
Mejora tus operaciones empresariales con análisis predictivos basados en IA
Ya sea que tu equipo ya dependa del análisis predictivo o apenas esté comenzando, el siguiente paso es dejar que la IA asuma una mayor parte de la carga. Los segmentos predictivos y la IA de análisis parten de la misma idea: conoce a tu público, cada señal. Juntos, convierten puntos de datos dispersos en pronósticos y próximos pasos sobre los que un equipo de marketing puede actuar de inmediato.
Mailchimp incorpora estas capacidades directamente en nuestra plataforma, junto con un conjunto completo de herramientas de marketing para el correo electrónico, la automatización y la segmentación de clientes. Sin importar en qué etapa del recorrido de datos se encuentre tu empresa, Mailchimp te ofrece una forma práctica de poner el análisis predictivo a trabajar.