Crear un buen producto no significa lograr los objetivos comerciales y enviar un e-mail a la base de datos de los clientes no se traduce como el canal de comunicación de nuestra organización. El gran reto de las marcas es crear relaciones duraderas y rentables con sus clientes, basadas en una oferta y servicio que satisfaga las necesidades y expectativas de estos.

Neeraj Kulkarni, Fundador y Presidente de CIEK Solutions, en Estados Unidos, y miembro del grupo de consejeros de la DMA, plantea que, “el análisis del Predictive Data nos ayuda a determinar el mensaje correcto, al cliente correcto, en los canales adecuados para maximizar el valor futuro”, por esto, no basta con tener una base de datos robusta, donde se encuentre cada acción de los clientes en las redes sociales, en nuestro sitio web o en nuestros puntos de contacto si no sabemos identificar las razones por las cuales se acercan a la compañía.

Así mismo contribuye a darle un foco estratégico al análisis de Data de los clientes, maximizando la tasa de retorno sobre la inversión, cuantificando la contribución de los canales digitales de las estrategias, retener y adquirir clientes, reducir la tasa de abandono y mejorar la experiencia de los usuarios, así como optimizar las campañas con una presencia omnicanal.

Saber qué ofrecerle a un cliente, antes de que este lo sepa, ha sido la clave de servicios como Netflix, el cual estudia las acciones y los gustos de los usuarios para así ofrecerles una parrilla de contenido que se ajuste a sus gustos. Basados en esta premisa, en el 2006 la compañía creó Netflix Prize, con el cual desarrollaron un algoritmo que mejoraría substancialmente la exactitud de sus predicciones y cómo sus clientes disfrutarían de esto.

Pero para esto es necesario implementar una serie de pasos e interrogantes que aseguren la optimización de los esfuerzo en una estrategia de Predicitive Data Marketing:

  • Análisis descriptivo ¿Qué pasó?
  • Diagnóstico del análisis ¿Por qué pasó?
  • Análisis predictivo ¿Qué pasará?
  • Análisis prescriptivo ¿Cómo podemos hacer qué pase?

Las compañías necesitan dar un paso adelante en el campo del análisis predictivo para perfeccionar la propuesta de valor que se les está ofreciendo a los clientes en los planes de marketing, ayudando a priorizar la segmentación de los clientes, personalizando el servicio o producto. Medir el rendimiento de cada segmento y ajustar la segmentación durante la evolución del plan de marketing, diseñar posibles escenarios para predecir las inversiones necesarias.

Un estudio reciente de Neustar, compañía estadounidense líder en la consecución y análisis de información en línea en tiempo real,  sobre las analíticas de omnicanalidad, indica que el 70% de los líderes se concentran en un grupo de interés específico para optimizar la entrega de una experiencia personalizada y satisfactoria.

Desafíos del Predictive Data Marketing

Con el uso de los datos, cuando se pretende analizar las acciones y movimientos de los clientes en los momentos de verdad con nuestra marca, genera la necesidad de crear parámetros de acción. Por esta razón surge el Código de buenas prácticas de la DMA, en el que se encuentran puntos clave como:

  • Pon a tu cliente primero.
  • Respeta su privacidad.
  • Asume la responsabilidad de los errores causados en el manejo de los datos.
  • Sé justo y honesto.

El 59% de los consumidores mencionan que una sola falla en la seguridad respecto al manejo de sus datos personales afectaría negativamente en la percepción que este tiene de la marca. Es por esto que la clave está en generar una relación confiable con cada cliente.