Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza datos históricos y aprendizaje automático para pronosticar resultados futuros. En lugar de reaccionar ante lo que ha sucedido, el análisis predictivo le permite actuar antes de que suceda, identificando a los clientes en riesgo, los clientes potenciales con alta intención de compra o el riesgo de pérdida de clientes antes de que se materialicen.
¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo responde a preguntas del tipo «¿qué va a pasar?». ¿Qué clientes son propensos a abandonar la empresa? ¿Qué clientes potenciales son propensos a convertirse en clientes? ¿Qué productos se venderán mejor el próximo trimestre? El análisis de conversaciones de Plura proporciona información predictiva: el análisis de patrones de conversación pasados revela qué comportamientos predicen la conversión, la pérdida de clientes o un alto valor de por vida.
Análisis predictivo frente a análisis descriptivo
Estos tienen diferentes propósitos:
- Descriptivo: ¿Qué ocurrió? («El 30 % de las llamadas finalizaron sin resolución»).
- Predictivo: ¿Qué sucederá? («Este cliente se dará de baja en 60 días si no intervenimos»).
- Prescriptivo: ¿Qué debemos hacer? («Ofrecer a este cliente un descuento y asistencia personalizada para evitar su pérdida»).
- Línea temporal: lo descriptivo mira al pasado; lo predictivo mira al futuro; lo prescriptivo guía la acción.
Por qué es importante el análisis predictivo
El análisis predictivo transforma los equipos reactivos en proactivos. En lugar de detectar la pérdida de clientes después de que se produzca, se puede predecir y prevenir. El retorno de la inversión se nota rápidamente: predecir los clientes de alto valor permite asignar los recursos de forma estratégica; predecir la pérdida de clientes permite intervenir antes de perder ingresos.
Cómo Plura permite el análisis predictivo
Plura genera información predictiva:
- Puntuación del riesgo de abandono: identifica a los clientes que probablemente cancelarán su suscripción en un plazo de 60/90 días.
- Predicción de conversión: indicadores que más probablemente conducirán al cierre, basados en patrones de conversación.
- Oportunidades de venta adicional: detecta cuándo los clientes mencionan necesidades que se ajustan a planes de mayor valor.
- Momento óptimo: predice el mejor momento para contactar con los clientes potenciales basándose en los patrones de interacción.
Casos de uso comunes del análisis predictivo
Las organizaciones utilizan las predicciones para:
- Prevención de la pérdida de clientes: contacta de forma proactiva con los clientes en riesgo con ofertas de retención específicas.
- Priorización de clientes potenciales: dirija los clientes potenciales con mayor probabilidad de conversión a los mejores representantes de ventas.
- Previsión de la demanda: predecir la demanda futura para optimizar el inventario y la contratación.
- Predicción del valor del ciclo de vida del cliente: identifique tempranamente a los clientes de alto valor para invertir en las relaciones.
- Detección de fraudes: Identificar patrones inusuales que indiquen actividad fraudulenta.
Preguntas frecuentes relacionadas con
Análisis predictivo
¿Qué grado de precisión tienen las predicciones?
Depende de la calidad y complejidad de los datos. Las predicciones simples (¿este cliente se dará de baja?) pueden tener una precisión del 75-85 %. Las predicciones complejas requieren más datos y refinamiento. Comience con modelos más simples.
¿Qué datos necesitan los modelos predictivos?
Datos históricos relevantes para su objetivo de predicción. Para predecir la pérdida de clientes, necesita datos históricos de clientes con resultados de pérdida. Para predecir la conversión, necesita datos históricos de clientes potenciales con resultados de conversión. Los datos de conversación de Plura proporcionan señales de comportamiento muy valiosas.
¿Cuánto tiempo se tarda en crear un modelo predictivo?
Con herramientas modernas: 2-4 semanas para implementar un modelo básico. 2-3 meses para perfeccionar la precisión. La mejora continua se produce de forma indefinida. Comience con un modelo básico y mejórelo de forma iterativa.
¿Qué pasa si actúo basándome en una predicción errónea?
Parte del riesgo. Si tu modelo tiene una precisión del 80 %, el 20 % de las acciones basadas en predicciones serán «erróneas». Pero ser proactivo en el 80 % de los riesgos reales es mejor que reaccionar ante todas las bajas. Supervisa los resultados y perfecciona.
¿Puedo combinar varias predicciones?
Sí. El enfoque más eficaz combina múltiples señales: riesgo de pérdida de clientes + bajo nivel de compromiso + tickets de asistencia técnica. Un cliente que cumpla los tres requisitos necesita una intervención inmediata. Combine predicciones para tomar mejores decisiones.