¿Qué es el análisis predictivo en ventas?

¿Cómo el análisis predictivo de ventas puede ayudarte a lograr ese cierre?

análisis predictivo

Hoy quiero hablarte del análisis predictivo. Como cuando el hombre del clima menciona que va a llover o los comentaristas deportivos dicen que ahora sí, tu equipo ganará la final.

¿No sería increíble estar un paso por delante de tus prospectos y clientes en todo momento, para saber qué esperar de ellos, conocer sus preferencias y así, ejecutar las estrategias correctas?

Desafortunadamente, nadie tiene ese tipo de poder, ni tú, ni yo, ni mi horóscopo, ni el señor que te lee el café o la mano. Es imposible ver el futuro así, pero hay recursos para los vendedores que pueden ayudar a esa causa.

Esas herramientas se basan en algo llamado análisis predictivo, una maravilla de la tecnología de ventas moderna que puede mostrarte qué esperar de los clientes actuales y potenciales.

¿Qué es el análisis predictivo en ventas?

El análisis predictivo es un tipo de análisis que utiliza algoritmos y patrones predictivos en datos históricos (generalmente recopilados del software CRM o ERP de una empresa) para anticipar el comportamiento de los clientes potenciales y crear mejores diseños de campañas para empresas B2B y B2C.

Aunque puedes realizar análisis de ventas con visión de futuro sin utilizar el pronóstico de ventas, el proceso puede ser complicado y con más margen de error humano.

El análisis predictivo de ventas se basa en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para crear y dar forma a los pronósticos y la información procesable que produce.

Esos aspectos pueden reducir mucho el esfuerzo adicional y las conjeturas a la hora de crear pronósticos y otros informes de ventas clave que anticipen y tengan en cuenta el comportamiento futuro del cliente. Es por eso que más empresas confían en el análisis predictivo para guiar sus esfuerzos.

Tipos de análisis predictivo en ventas

Existen diferentes modelos de análisis predictivo desarrollados para funciones específicas. Los más importantes son:

Modelos de pronóstico: Un modelo de pronóstico es uno de los modelos de análisis predictivo más comunes. Maneja la predicción de valores métricos mediante la estimación de los valores de nuevos datos basados en lo aprendido de datos históricos. A menudo se utiliza para generar valores numéricos en datos históricos cuando no hay ninguno. Una de las mayores fortalezas de la analítica predictiva es su capacidad para ingresar múltiples parámetros.
Modelos de clasificación: Uno de los modelos de análisis predictivo más comunes son los modelos de clasificación. Estos modelos funcionan categorizando información basada en datos históricos. Se utilizan en diferentes industrias porque se pueden volver a entrenar fácilmente con nuevos datos y pueden proporcionar un análisis amplio para responder preguntas.
Modelos de valores atípicos: Mientras que los modelos de clasificación y pronóstico funcionan con datos históricos, el modelo de valores atípicos funciona con entradas de datos anómalas dentro de un conjunto de datos. Como su nombre lo indica, los datos anómalos se refieren a datos que se desvían de la norma. Funciona identificando datos inusuales, ya sea de forma aislada o en relación con diferentes categorías y números.
Modelo de series de tiempo: Mientras que los modelos de clasificación y pronóstico se centran en datos históricos, los valores atípicos se centran en datos de anomalías. El modelo de series de tiempo se enfoca en datos donde el tiempo es el parámetro de entrada. Funciona usando diferentes puntos de datos (tomados de los datos del año anterior) para desarrollar una métrica numérica que predecirá tendencias dentro de un período específico.
Modelo de agrupamiento: Toma los datos y los clasifica en diferentes grupos en función de atributos comunes. La capacidad de dividir los datos en diferentes conjuntos de datos basados en atributos específicos es particularmente útil en ciertas aplicaciones, como el marketing.

Usos del análisis predictivo en las ventas

El análisis predictivo en las ventas tiene una gran cantidad de usos. Entre los principales se encuentran:

1.Puntuación predictiva de clientes potenciales

La puntuación predictiva de clientes potenciales es una de las aplicaciones prácticas más populares en el análisis predictivo de ventas. Este tipo de recursos extrae información y tendencias relevantes de las interacciones con clientes potenciales anteriores, tanto exitosos como no exitosos.

La puntuación predictiva de clientes potenciales puede ser tediosa, con mucho margen para la ambigüedad y el error humano. El análisis predictivo de ventas agiliza, simplifica y mejora ese proceso. Pueden ayudarte a construir personas de comprador más reflexivas y relevantes basadas en datos históricos, información demográfica y patrones en la actividad del cliente, lo que le permite concentrarse y perseguir sus clientes potenciales más viables.

2. Descuentos específicos

El análisis predictivo de ventas puede ayudarte a refinar tu enfoque para crear personas compradoras, y la practicidad de eso no termina con la puntuación de clientes potenciales. Este tipo de recursos permiten identificar los niveles de descuento a los que tus leads y clientes serán más receptivos.

Al extraer y analizar datos relacionados con ofertas, promociones y estrategias de precios que ha empleado en el pasado, el análisis predictivo de ventas puede brindarle la información necesaria para ofrecer descuentos bien estructurados y planificados con tacto que resonarán con tus prospectos y clientes y ofrecer rendimientos sólidos.

3. Retención de clientes a través de mensajes relevantes

El análisis predictivo de ventas le permite comprender mejor a tus clientes, brindar una perspectiva analítica sobre lo que los motiva y las decisiones que están dispuestos a tomar.

Ese tipo de conocimiento puede ser una gran ventaja cuando se trata de retenerlos.

Si puedes mantener a tus clientes comprometidos con mensajes de sonido, sin ser demasiado intrusivo, puedes presentarte como una marca que se preocupa por ellos, los comprende y los respeta. Estos son algunos de los factores clave a tener en cuenta cuando se busca mejorar la retención de clientes.

4. Venta ascendente y venta cruzada

Los recursos del análisis predictivo también pueden contribuir a que los esfuerzos de venta cruzada y mejorada sean más eficaces y mejor orientados. De manera similar a cómo este tipo de herramientas pueden mejorar la retención de clientes a través de mensajes mejorados, también pueden ayudarte a determinar cuándo promover productos o servicios específicos a clientes potencialmente receptivos.

El análisis predictivo de ventas brinda una perspectiva valiosa sobre la intención y las preferencias de compra de sus clientes. Y puede aprovechar esos datos de forma eficaz cuando intente promover las ofertas adecuadas a los clientes adecuados en el momento adecuado.

Ejemplo de análisis predictivo

El último informe de State of Marketing de Salesforce encontró que el 79% de los equipos de alto rendimiento utilizan actualmente el análisis predictivo.

Solía ser que solo las empresas más grandes, como IBM y Amazon, tenían los datos y la experiencia necesarios para usarla, pero la tecnología ahora está disponible a un precio en el que es más asequible para empresas de todos los tamaños y se pueden obtener conocimientos. por personal empresarial sin el mismo grado de conocimiento experto.

El análisis predictivo en ventas analiza el comportamiento pasado de los clientes y clientes potenciales para descubrir patrones que sugieran si pueden considerarse prospectos. No es lo mismo que la analítica de marketing, que busca crear demanda en lugar de generar ingresos, dos cosas que a menudo se confunden.

Por ejemplo, si una empresa siempre ha vendido muebles, el análisis predictivo puede mirar hacia atrás cuándo se realizó la última compra y la esperanza de vida promedio para ver si buscarán algo nuevo, junto con las interacciones anteriores con los clientes para determinar cuál es el estilo de producto por la que se sentirán más atraídos.

Incluso podrían ver si alguien ha cambiado de dirección recientemente como un indicador de que puede estar buscando algo nuevo. Al hacerlo, los vendedores ya no pierden el tiempo en el teléfono con clientes potenciales sin salida y pueden concentrarse solo en los clientes potenciales más viables.

Gracias al análisis predictivo existe una facilidad adicional para que los representantes prioricen a los prospectos adecuados y planifiquen su alcance también significa que es probable que realicen un seguimiento de manera más constante, lo que lleva a mejores ventas.

Ventajas del análisis predictivo

El análisis predictivo tiene increíbles ventajas para tus procesos de ventas. Estos son los más importantes:

Tienes más información de tus clientes potenciales: Los cierres de ventas se pueden determinar casi en su totalidad mediante el análisis predictivo. Esto significa, en teoría, que los vendedores pueden concentrar su tiempo en los clientes potenciales más activos y listos para comprar en sus canales.
Ciclo de ventas más rápido: Una de las grandes ventajas del análisis predictivo de ventas es que puede acortar drásticamente el tiempo de compra. Esto se debe a que permite a los vendedores involucrarse mucho más, usando datos de análisis históricos, psicológicos y de comportamiento que hace más rápida la conversión.
Oportunidades de aumento de ventas: Los especialistas en marketing y los administradores de cuentas están aprovechando el análisis predictivo para maximizar el valor de vida del cliente existente y potencial. Al saber qué tipo de información está relacionada con las decisiones de compra de un cliente potencial en particular, se puede notificar a los representantes de ventas para que realicen un seguimiento inmediato.
Intervenir en el momento oportuno: Como en la comedia, la sincronización en las ventas lo es todo. El análisis predictivo puede ayudar a los equipos de ventas a saber exactamente qué oferta proponer, cuándo sugerirla e incluso qué decir en su guión de ventas para ayudar a aumentar la probabilidad de conversión.

Los recursos de análisis predictivo son cada vez más importantes y están más disponibles en la industria. Aprovechar este tipo de herramientas puede agilizar y simplificar varios aspectos de tus operaciones de ventas.