¿Cómo Puede la Analítica Predictiva Ayudar a Mejorar los Negocios?

El descubrimiento de información interesante siempre es valioso y puede ayudar a realizar análisis con relación a un incidente. Dicho análisis se produce cuando una organización descubre una serie de tendencias sobre comportamientos de sus clientes, como pueden ser los siguientes:

• Clientes que cancelan sus cuentas y se van a la competencia.
• Clientes menores de 30 años que cuentan con historiales reducidos de hábitos de compra.
• Clientes dentro de una horquilla determinada de ingresos que han llamado al call center tres o más veces en los últimos seis meses.
• Clientes desde hace menos de un año cuyos comentarios sobre la empresa reflejan sentimientos negativos.

Sin duda, estas conclusiones resultan interesantes y posibilitan un conocimiento más profundo del comportamiento de los clientes, pero para extraer su máximo valor deben tener impacto directo en el negocio. Para ello han de permitir predecir el comportamiento del cliente en el futuro para poder modificar los procesos y decisiones de la empresa.

Una creciente cantidad de empresas está optimizando sus negocios gracias a la monetización de datos y al empleo de la analítica para tomar mejores decisiones. Aunque estas organizaciones provienen de numerosas y variopintas industrias, en esta ocasión me gustaría destacar dos áreas en particular: en el ámbito universitario, la relativa al reclutamiento y retención de estudiantes; y en el segmento sanitario, la relacionada con la calidad de los datos para mejorar la atención al paciente. Ambos escenarios ejemplifican a la perfección cómo la analítica predictiva puede ayudar no solo a destapar tendencias ocultas en los datos, sino también a generar un impacto en la cuenta de resultados. La habilidad para generar ingresos, reducir costos y mejorar el servicio ilustra el hecho de que obtener ideas muchas veces no es suficiente: la clave estriba en ir más allá.

Múltiples variables

Las conclusiones que obtenemos con relación a la edad de un cliente, su historial de gasto, sus ingresos, las llamadas que realiza a nuestro call center, su entorno geográfico o las opiniones que ha vertido sobre nuestra organización nos pueden ayudar a predecir su futura marcha. Podemos asignar una probabilidad de fuga a cada cliente y realizar una aproximación más proactiva y cercana a aquellos con niveles más altos. Esto permitirá reducir el índice de fuga, ahorrar dinero, mejorar la satisfacción del cliente y mantener cuota de mercado.

Obtenemos conclusiones cuando analizamos los datos de manera holística, combinando, por ejemplo, aquellos que reflejan las interacciones de los clientes con los call centers y las redes sociales, junto a datos tradicionales como cuentas, información de gastos y detalles geográficos. Pero la analítica que realmente impacta en el negocio se obtiene, en este caso, tras vincular esas repetidas llamadas al call center y los sentimientos negativos vertidos en redes sociales con una incidencia concreta, como la fuga a la competencia.

Hoy día ya somos capaces de saber cómo estos aspectos elevan los costos de una organización, cómo pueden interactuar con otras fuentes de información y cómo permiten realizar análisis de las causas y mejorar los procesos. De esta manera cualquier organización podrá establecer acciones correctivas para reducir el número de llamadas de queja y mejorar el engagement que su marca despierta en los distintos canales sociales.