Cómo utilizar el análisis predictivo para satisfacer a los clientes

La competencia mundial impulsa a las empresas a precios más bajos para atraer a nuevos clientes. Por suerte, el análisis predictivo puede ayudar aquí. Las empresas se esfuerzan por complacer a sus clientes y ganar nuevos clientes ones- demandan cada vez más productos de alta calidad a precios más baratos. En respuesta a estas presiones, las empresas se esfuerzan por ofrecer el equilibrio perfecto entre calidad y precio, en el momento adecuado, a través del medio adecuado, a las personas más propensas a comprar.

La experiencia de un producto de los clientes, si publicitado a través del poder de la Internet - esencialmente un gran medio de comunicación - puede hacer o deshacer un negocio. Las empresas que utilizan el análisis predictivo pueden aprovechar los datos que tienen que entender mejor a sus clientes - para aumentar las experiencias positivas de los clientes, mientras que llegar a atraer a nuevos clientes.

El Internet es una de dos vías empresas Street- han estado reuniendo información valiosa sobre sus clientes a través de los datos transaccionales, que incluye

• Contar el número de artículos comprados por los clientes

• Métodos de seguimiento de pago utilizados

• La identificación de los datos demográficos de los clientes

• Recopilación de las respuestas de los clientes a las encuestas llenas de salida

Para completar el cuadro, otras fuentes de información provienen de las operaciones de negocio - por ejemplo, la cantidad de clientes en tiempo gastar en las páginas web de empresas e historiales de navegación de los clientes.

Todo lo que los datos se pueden combinar y analizar para responder a algunas preguntas importantes:

• ¿Cuáles son las características demográficas de sus clientes?

• ¿Qué impulsa las ventas de sus productos?

• ¿Cómo puede su empresa mejorar la experiencia del cliente?

• ¿Cómo se puede retener a los clientes existentes y atraer a nuevos clientes?

• ¿Cuáles serían sus clientes gustaría comprar después?

• ¿Qué se puede recomendar a un cliente en particular?

Cualquier información que pueda arrojar luz sobre cómo piensan y sienten pueden aportar conocimiento para entenderlos y anticipando sus necesidades. Tal visión tiene un impacto directo en la creación de campañas de marketing. Le ayuda a dar forma al mensaje de esas campañas, y los guarda en el blanco. Analizando los datos, las empresas pueden ofrecer a sus clientes con experiencias personalizadas, servirles mejor, y atraer a nuevos clientes potenciales.

Tales son los objetivos prácticos de análisis predictivo. Guiando la búsqueda de estos objetivos con la misión de la empresa en mente le ayudará a su negocio y le guiará en cada paso del camino - a partir de la recopilación de datos sobre los clientes a análisis de datos, que le proporciona conocimientos acerca de sus clientes que le permite hacer las recomendaciones pertinentes, e identificar potencialmente clientes díscolos quien su empresa tendrá que hacer un esfuerzo por retener.

El análisis predictivo también pueden ayudar a mejorar la experiencia de sus clientes mediante la mejora de procesos como éstos:

• La creación de campañas de marketing exitosas

• La construcción de programas para premiar la fidelidad de los clientes

• Sistemas de recomendación de construcción

• La reducción de los costos operativos

• La entrega de servicios y productos de interés para sus clientes

El análisis predictivo también pueden ayudarle a centrarse en la identificación de segmentos significativos dentro de su base de clientes - y hacer predicciones exactas sobre sus comportamientos futuros. Puede permitir que usted ofrece productos pertinentes a ellos con precios competitivos, crear campañas de marketing, y permitir a desarrollar estrategias para retener a sus clientes y atraer a otros nuevos.

Muchos negocios en línea utilizan la analítica predictiva para gestionar las relaciones con clientes. Cosechan información sobre sus clientes, identificar los atributos que son los mejores predictores de comportamientos de los clientes, y utilizar esa información para hacer recomendaciones en tiempo real. El resultado es que sus clientes obtengan el servicio y la atención especializada y personalizada, desde el marketing y la venta cruzada de retención de clientes.