Qué es la analítica predictiva y cómo mejora la Experiencia de Cliente
Anticiparse a las necesidades de los consumidores es una tendencia en crecimiento. Pero además de ser algo novedoso, es absolutamente útil. De hecho, la analítica predictiva
Anticiparse a las necesidades de los consumidores es una tendencia en crecimiento. Pero además de ser algo novedoso, es absolutamente útil. De hecho, la analítica predictiva es cada vez más tomada en cuenta por aquellas empresas que desean conocer en profundidad a sus clientes y lo que éstos buscan para satisfacer sus deseos de compra.
En la industria de servicios, este concepto se está utilizando para mejorar la experiencia del cliente y aumentar la lealtad.
¿Quieres saber más sobre el tema? Aquí te contaremos qué es la analítica predictiva, cuáles son sus beneficios y por qué es clave para mejorar la Experiencia de Cliente.
¿Qué es la analítica predictiva?
Es una disciplina que utiliza técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizar datos y predecir el comportamiento futuro. Se utiliza para identificar patrones en los datos y permite a las empresas predecir el comportamiento futuro de sus clientes.¿Cómo funciona la analítica predictiva?
La analítica predictiva hace uso tanto del big data como de la inteligencia artificial, de la que se desprenden variedad de técnicas analíticas, de aprendizaje automático y estadísticas, entre otras. En tanto, su utilización es importante para todas aquellas empresas que ven a la transformación digital como una aliada. La analítica predictiva comienza con la recopilación de datos de diferentes fuentes, como transacciones de clientes, historial de compras y comportamiento en línea. Luego, se procesan y analizan estos datos utilizando técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los clientes. Todo este análisis permite que las empresas puedan anticiparse a las necesidades y deseos de sus clientes y tomar medidas proactivas para satisfacerlos.Niveles en los que opera la analítica predictiva para mejorar la Experiencia de Cliente
Veamos algunos de ellos:- Conocimiento del cliente.
- Toma de decisiones.
- Predicción del comportamiento del cliente.
- Análisis del Customer Journey.
- Conocimiento de la opinión del cliente.
- Mejora de la productividad y el rendimiento.
5 Beneficios de la analítica predictiva para optimizar la CX
Entre las ventajas del análisis predictivo en Experiencia de Cliente detallamos los siguientes:Personalización
La analítica predictiva permite a las empresas personalizar la experiencia de cada cliente en función de sus necesidades y preferencias individuales. Al predecir el comportamiento, las empresas pueden adaptar sus ofertas y mensajes para satisfacer las necesidades específicas de cada cliente, lo que aumenta la probabilidad de que se conviertan en compradores leales y recurrentes.Mejora de la satisfacción del cliente
Esto es clave para cualquier empresa exitosa. Al tomar medidas proactivas para resolver cualquier problema antes de que se convierta en algo mayor, los clientes pueden recibir un servicio más rápido y eficiente. Esto mejora su satisfacción y aumenta la probabilidad de que recomienden la empresa a otros.Eficiencia operativa
Es clave para planificar y gestionar las operaciones de forma eficiente. A su vez, puede ayudar a reducir costos y mejorar la calidad de los productos y servicios ofrecidos.Aumento de la lealtad del cliente
Recuerda que los compradores que reciben un servicio de alta calidad y se sienten valorados tienen más probabilidades de ser leales a la empresa y recomendarla a otros.Mayor retención de clientes
La retención de clientes es esencial para cualquier empresa, ya que cuesta más adquirir nuevos clientes que retener a los existentes. La analítica predictiva puede ayudar a las empresas a conservar a los usuarios al anticiparse a sus necesidades y ofrecerles soluciones personalizadas. Otras ventajas de utilizar la analítica predictiva para mejorar la CX son:- Conocer todas las interacciones del cliente con la marca en tiempo real.
- Verificar la eficacia de campañas y poder arreglarlas en caso de que haya una performance no tan acertada.
- Evitar pérdidas de tiempo y dinero por estrategias equivocadas o decisiones mal tomadas.
- Identificar patrones e interacciones de los usuarios con la marca.
- Crear contenidos relevantes que interesen a los clientes y a potenciales.
- Identificar consumidores que no estén del todo satisfechos con la marca, producto o servicio y revertir la situación con estrategias basadas en datos.
