Análisis Predictivo Sicrom

10 ventajas del análisis predictivo

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Conoce los beneficios del análisis predictivo – Sicrom

La tecnología está avanzando rápidamente. Es por ello que las empresas deben adaptarse a los cambios del sector si quieren mantener la competitividad.

Una de las herramientas que más se está perfeccionando es el análisis predictivo, con la aparición de diferentes programas estadísticos como SPSS Modeler.

Esta tecnología, que utiliza métodos estadísticos, minería de datos y aprendizaje automático, analiza el histórico de datos para predecir acciones futuras y acontecimientos desconocidos.

Pero… ¿Conoces realmente todo el potencial del análisis predictivo?

A continuación, te presentamos los principales beneficios de implementar herramientas de análisis predictivo en tu empresa u organización.

10 ventajas del análisis predictivo

1. Predice tu tasa de fracaso

El coste de adquisición de nuevos clientes constituye un porcentaje considerable de los gastos de las empresas.

Por ello, es importante utilizar técnicas predictivas para concretar cuáles son los clientes potenciales y detectar aquellos clientes que disminuyen la compra o el uso de nuestros productos antes de que se produzca el abandono definitivo.

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2. Evita posibles problemas de seguridad

Debido al aumento de las transferencias y almacenamiento de datos, se ha incrementado la probabilidad de sufrir ataques informáticos.

Es recomendable utilizar programas de análisis predictivo para conocer qué servicios de las empresas son más vulnerables en el momento de sufrir un ciberataque para poder implementar las medidas de seguridad adecuadas.

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3. Recomienda nuevos productos a tus clientes

La mayoría de las empresas recogen una gran cantidad de datos de sus clientes, los cuales son almacenados en bases de datos repletas de información. Estas empresas pueden utilizar el análisis predictivo para ofrecer productos adicionales a sus clientes

Por ejemplo, con la herramienta de tratamiento estadístico y análisis predictivo IBM SPSS Modeler, podemos aplicar técnicas de Cross-Selling para conocer qué producto debemos ofrecer a un cliente para que acepte nuestra propuesta.

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4. Adapta el precio de tus productos según cliente

Compaginando las herramientas de análisis predictivo con el CRM de la empresa, se pueden obtener datos de los clientes de manera independiente.

De esta forma, se pueden emprender campañas personalizadas a cada cliente para cumplir los objetivos de los diferentes departamentos.

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5. Reduce costes y aumenta la inversión de los mismos

Mediante la utilización de técnicas de análisis predictivo, podemos prever escenarios futuros de forma anticipada.

Esto nos permitirá realizar pronósticos fiables, de corto y medio plazo, y sobre todo,  rentabilizar nuestras inversiones.

Al mismo tiempo, las empresas pueden utilizar la información de sus bases de datos para centrar con éxito sus esfuerzos de marketing sobre los clientes adecuados.

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6. Previene acciones fraudulentas

Es habitual en cualquier empresa encontrar una serie de acciones ajenas a la misma que le afectan negativamente.

Algunos ejemplos, dependiendo del sector, pueden ir desde suplantaciones de identidad, clientes morosos, reclamaciones falsas de seguros…

Con la utilización de modelos predictivos, las empresas pueden detectar de manera anticipada estas acciones y evitar sufrir actos fraudulentos.

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7. Planifica eficientemente los recursos necesarios

Gracias a la creación de diferentes escenarios futuros podemos estimar la cantidad de demanda que tendremos en un momento determinado.

De esta forma, podremos prever los recursos necesarios de forma óptima con la consecuente reducción de costes de almacenaje, tiempos de inactividad, inversión de materia prima, costes de producción…

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8. Asegúrate una posición diferenciada en el sector

Debido al aumento de la competencia en todos los sectores, es extremadamente importante centrar nuestros esfuerzos en alcanzar la máxima satisfacción de los clientes.

Si conseguimos un buen posicionamiento en los clientes y mantener su lealtad, no solo nos aseguraremos una posición diferenciada en el sector, sino que también reduciremos los costes de adquisición de nuevos clientes.

Algunos estudios demuestran que resulta entre 5 y 15 veces más caro captar un nuevo cliente que mantenerlo.

Además, con la democratización de la tecnología cada vez más empresas están conociendo de primera mano los beneficios del análisis cognitivo y del big data, dejando fuera a posibles competidores.

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9. Analiza los datos de redes sociales de tus clientes

Muchos de los consumidores exponen en las redes sociales su opinión sobre las modas, sus gustos o los productos que usa, ya sean de la misma empresa o de la competencia

Utilizando métodos predictivos para el análisis de toda esta información, podemos llevar a cabo acciones más eficientes, desde ofrecer los productos adecuados a los clientes adecuados, corregir las opiniones negativas que circulan por la red, hasta adelantarte al deseo de compra de tus clientes.

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10. Se disruptivo ante el mercado con datos cualificados

Las herramientas de análisis predictivo proporcionan a la empresa gran cantidad de datos cualificados con los que podrá decidir las mejores acciones en función de cada momento y de cada cliente.

Además, otros valiosos datos pueden justificar el buen funcionamiento de la empresa, colocándola en una mejor posición a la hora de realizar acuerdos comerciales.

Solo el pensamiento disruptivo, el enfoque adaptativo a los nuevos estilos de consumo y las acciones de organizaciones que saben adaptarse a los nuevos estilos de vida perdurarán en el ecosistema empresarial.

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Aprovecha las ventajas del análisis predictivo y no te quedes atrás de tu competencia

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