Cómo anticiparse a la demanda de mercado gracias a los modelos predictivos

23 de julio de 2019

La inteligencia artificial pone a disposición de las empresas un sinfín de técnicas para recabar información y ser capaz, ya no solo de vender más sino, incluso, de anticiparse a las necesidades de los clientes. El análisis predictivo es la herramienta ideal para anticiparse a la demanda de mercado y en este artículo te contamos cómo es posible y mediante qué acciones se pueden aplicar los modelos predictivos.

Cómo predecir la demanda de mercado

Aunque parezca ciencia ficción, ya es posible adelantarse a la demanda de mercado. Gracias a los avances en modelos predictivos, la inteligencia artificial y el big data ponen a disposición de los departamentos de marketing y ventas un gran abanico de posibilidades. 

Contando con tecnologías y bases de datos con información limpia y de calidad es posible predecir la demanda de mercado:

Modelos de segmentación

La segmentación de clientes es clave en marketing. La posibilidad de crear grupos en función de ciertos criterios y crear campañas adecuadas a cada grupo es una estrategia respaldada y probada.

Predecir la demanda de mercado a través de modelos predictivos es posible creando grupos de segmentación basados en comportamientos. La información acerca de qué ha comprado un cliente, cuánto ha gastado, desde que ubicación y a través de qué canal permite identificar puntos en común y descubrir tendencias clave.

En el caso de los grupos de segmentación basados en productos, estaríamos ante una casuística similar a los basados en comportamientos, con la diferencia que, analizando los productos, se puede realizar un seguimiento de tendencia de compra específica. 

Modelos de propensión

El diccionario define “propensión” como la “inclinación natural a cierto comportamiento”. De esta forma, es muy común que los departamentos de marketing inviertan la gran mayoría de sus recursos en captar nuevos posibles clientes, propensos a convertirse en cliente. 

No obstante, es seis veces más costoso conseguir un nuevo cliente que mantener un cliente existente. Así, estudiar la propensión de un cliente a dejar de serlo es clave para analizar la demanda de mercado. El análisis de modelos predictivos puede pronosticar cuándo un cliente está actuando de forma alarmante para que los equipos empiecen a trabajar en estrategias para mantenerlo.

Recomendaciones inteligentes

Muchas páginas web y apps, principalmente en retail, recomiendan una clase de productos relacionados con las búsquedas o compras anteriores. Amazon es un ejemplo claro de las recomendaciones inteligentes: basándose en el historial del usuario (búsquedas, compras, listas de deseos…) la web muestra posibles productos complementarios para hacer crecer el ticket medio. De esta forma, las posibilidades de crear una venta cruzada gracias a un correcto filtrado de recomendaciones son muy altas

Importancia de la gestión de datos en los modelos predictivos

Estas realidades son totalmente factibles siempre y cuando las bases de datos de clientes estén en disposición de hacerlo. No es posible emplear modelos predictivos para analizar la demanda de mercado si la información de los clientes no está ordenada, limpia y de calidad. En este artículo de nuestro blog te damos algunas claves acerca de cómo analizar los datos y cómo implementar estrategias para obtener mejor datos de los perfiles de los clientes.

En Cognodata somos expertos en modelación predictiva y hemos aplicado técnicas predictivas gracias al Machine Learning y al Deep Learning en más de 500 proyectos. Para nosotros, aplicar tecnologías inteligentes es básico para conseguir realizar las correctas segmentaciones y generar modelos de propensión para el éxito de tu negocio.