Análisis predictivo.¿Es posible anticiparse a los movimientos del consumidor?

El análisis predictivo permite a las empresas anticiparse a los movimientos futuros del consumidor, ofreciendo a las empresas una importante

análisis-predictivoEl análisis predictivo permite a las empresas anticiparse a los movimientos futuros del consumidor, ofreciendo a las empresas una importante ventaja competitiva. En los próximos tres años el mercado del análisis predictivo crecerá un 27,4%.

“El campo de aplicación del análisis predictivo es enorme. Es posible anticipar el beneficio futuro de una compañía o predecir los productos que un cliente adquirirá en su próxima compra. El próximo fallo de un sistema informático, los clientes que se irán a la competencia en los próximos 30 días, el consumo de cerveza el próximo verano, o, hasta en un partido de fútbol, hacia donde se desplazará un portero cuando le sea lanzado un penalti”, explica Pablo Enciso, CEO de Predictiva, startup española que ha desarrollado un programa capaz de predecir las interacciones y movimientos de compradores, usuarios y empresas.

Esta herramienta, que utiliza modelos de scoring basados en Big Data, incorpora diferentes módulos predictivos que permiten:

. Anticiparse a los resultados y potenciarlos, si están alineados con los objetivos de la compañía o, en caso contrario, minimizarlos o evitar que ocurran.

. Descubrir nuevas oportunidades de crecimiento.

. Optimizar y hacer más eficiente el negocio.

. Pronosticar la evolución de un producto.

.Predecir el valor futuro de un cliente potencial en tiempo real.

En ecommerce, Predictiva permite monitorizar y predecir acciones de compradores online. “Mediante un algoritmo de clasificación, para el que utilizamos una tecnología propia de recogida de datos que previamente hemos instalado en la web, podemos anticipar a qué clúster o grupo de clientes pertenecerá este usuario conforme a su futuro volumen de compras”, explica Enciso.

Es decir antes de que realice su primera compra y sin que tengamos información previa del mismo es posible predecir qué compras va a realizar este cliente basada en patrones de comportamiento de usuarios similares. “Tener esta información puede ayudarnos a decidir qué seguimiento realizar a este usuario, qué tipo de servicio ofrecerle, adherirle a un programa de fidelización u ofrecerle ofertas entre otras opciones”, analiza Pablo Enciso.