INICIO
>
TENDENCIAS
>
La analítica predictiva es el futuro...

La Analítica Predictiva: el futuro de la experiencia del cliente

CLAVES DEL ANÁLISIS

Según datos de Research And Markets, el tamaño del mercado global del análisis predictivo crecerá de 7,2 mil millones de dólares en 2020 a 21,5 mil millones en 2025.
Uno de los principales beneficios que ofrece esta tecnología a las empresas es que puede mejorar, y está revolucionando, la experiencia del cliente, estableciendo conexiones más estrechas y un mayor conocimiento sobre estos.
El análisis predictivo en el experiencia de usuario ofrece a las empresas de cualquier sector una clara ventaja competitiva.
En 2019 las empresas que se consideraron líderes en experiencia de usuario tuvieron tres veces más probabilidades de superar sus objetivos comerciales que el resto de las empresas.

Cada vez hay más empresas, alrededor de todo el mundo, que invierten mucho más dinero en herramientas y tecnologías que les ayuden a entender mejor a los clientes, a mejorar su experiencia y satisfacer sus necesidades. Según datos de Statista, se prevé que el gasto global en tecnología para mejorar la experiencia del cliente aumente de alrededor de 500.000 millones de dólares en 2019 a más de 640.000 millones de dólares en 2022.

Las tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) y la Analítica de datos ayudan a las empresas a conocer mejor el comportamiento de los clientes y sus preferencias. Esa recopilación de datos proveniente de las diferentes tecnologías que los usuarios utilizan hoy en día, como el IoT, Smartphones, Wearables, Asistentes virtuales, chatbots etc, hacen que las empresas puedan genera una visión mucho más profunda de los clientes.

EL PODER DE LA ANALÍTICA PREDICTIVA

Con la Analítica Predictiva, además de poder tener una visión más profunda de los clientes, las empresas pueden llegar a identificar patrones que predigan cuáles serán sus próximos movimientos, o cuáles serán las tendencias futuras, o las necesidades y preferencias futuras. Con el uso de algoritmos estadísticos, IA y algoritmos de Deep-Learning (DL) y Machine-Learning (ML) para analizar la información y los datos tanto históricos como en tiempo real, las empresas pueden establecer una conexión más estrecha con los clientes, anticiparse a sus movimientos e identificar problemas y oportunidades en tiempo real.

Según datos de un estudio de Research And Markets, el tamaño del mercado global del análisis predictivo crecerá de 7,2 mil millones de dólares en 2020 a 21,5 mil millones en 2025, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CARG) del 24,5% durante el periodo de pronóstico.

Otro estudio de Facts & Factors, señala que el mercado global de análisis predictivo se estimó en 5,7 mil millones de dólares en 2019, y se espera que alcance los 22,1 mil millones en 2026, con una tasa de crecimiento anual compuesta también del 24,5%.

De acuerdo con Research And Markets, este crecimiento se debe principalmente al aumento en la adopción de tecnologías como el Big Data, la IA y el ML, así como al crecimiento masivo de la transformación digital provocada por la llegada de la COVID-19.

Principales beneficios de la Analítica predictiva para las empresas:

Anticiparse a los comportamientos y necesidades de los clientes para mejorar su experiencia.
Identificar problemas antes de que sean más graves.
Identificar posibles oportunidades.
Mejora de la productividad y optimización de recursos.
Ayuda a mejorar la toma de decisiones.
Automatización de los análisis.
Mayor ventaja competitiva al identificar las tendencias y las oportunidades.
Aumento de las ventas.
Mejora la detección de fraudes.

EL ANÁLISIS PREDICTIVO PARA MEJORAR LA EXPERIENCIA DE USUARIO

Las necesidades y comportamientos de los clientes cambian constantemente, por ejemplo, según datos de Orange, las compras online aumentaron en un 53% en 2020, alrededor del 45% de los consumidores utilizaron el servicio de entrega a domicilio, y el 92% utilizó las compras click-and-collect. Poder anticiparse a esas necesidades y saber cuál será su siguiente paso, hace de la analítica predictiva una tecnología necesaria para mejorar la experiencia del cliente.

El análisis predictivo puede mejorar las operaciones comerciales y las experiencias personalizadas de los clientes. La personalización es clave para satisfacer las demandas de los clientes y mejorar su experiencia, y gracias al análisis predictivo las empresas pueden ofrecer hiperpersonalización a lo largo de todo el Customer Journey del cliente.

Si bien, según datos de CxIndex, el 69% de los compradores desean que sus experiencias sean personalizadas, tan solo el 40% de las marcas las ofrecen. Sin embargo, Frost & Sullivan prevé que el uso de análisis predictivo por parte de las empresas para mejorar la personalización crecerá un 20% de 2020 a 2025. Además, según datos de MCKinsey, la personalización puede aumentar los ingresos de las empresas entre un 5% y un 15%, y la eficiencia del marketing entre un 10% y un 30%.

Un ejemplo de análisis predictivo para mejorar las experiencias personalizadas es el algoritmo de Netflix, el cual ofrece al cliente sugerencias de contenido que cree que podría gustarle en base al contenido ya visto.

Principales beneficios del Análisis predictivo en la experiencia de usuario:

Conexión más estrecha con los clientes, comprendiendo sus necesidades.
Proactividad de las empresas y mejora de sus estrategias de marketing para anticiparse a las necesidades.
Reducir la tasa de abandono identificando los clientes con alto riesgo de abandono.
Adelantarse a los problemas en el Customer Journey.
Mejora la segmentación de clientes.
Medición y mejora en la gestión de la experiencia de usuario.

El análisis predictivo en la experiencia de cliente ofrece a las empresas de cualquier sector una clara ventaja competitiva, desde las finanzas y los seguros hasta la atención médica, la logística o el retail. De acuerdo con un informe de Adobe, en 2019 las empresas que se consideraron líderes en experiencia de cliente, tuvieron tres veces más probabilidades de superar sus objetivos comerciales que el resto de las empresas.

CASOS DE ÉXITO

El análisis predictivo para mejorar la experiencia del cliente se ha convertido en una técnica clave también en el sector asegurador y entre las insurtechs con grandes beneficios para el sector asegurador, como, la mejora en la adquisición de nuevos clientes, la tasa de abandono o la oferta de servicios hiperpersonalizados.

Cada vez más aseguradoras e insurtechs utilizan el análisis predictivo para mejorar la experiencia de sus clientes, especialmente porque mejora en hasta un 9% sus índices de pérdidas y aumentan sus primas hasta en un 53%, según datos recogidos por Plain Concepts Además, según una encuesta de Willis Towers Watson, alrededor del 66% de las aseguradoras atribuyen al análisis predictivo la reducción de problemas y de gastos en la suscripción de seguros, y el 60% afirma que los datos resultantes les han ayudado a aumentar las ventas y la rentabilidad.

Veamos algunos ejemplos:

LISA Insurtech tiene un área especializada en experiencia de usuario donde utilizan algoritmos de Machine Learning para conocer en detalle el comportamiento de los usuarios, y así poder detectar cómo mejorar la experiencia de cliente. Además, la analítica predictiva , según la compañía, pueden disminuir en un 60% los costes operativos de manejo de siniestros.
Lemonade , su tecnología mejora y automatiza la gestión de las reclamaciones de seguro, aumenta la precisión de las suscripciones, reduce el índice de fraude por lo que también reduce los costes de las reclamaciones. Lemonade utiliza analítica predictiva para predecir los riesgos y cuantificar posibles pérdidas, conocer mejor a los clientes y mejorar la personalización de la experiencia del cliente.
Tractable es capaz de evaluar los daños de los hogares haciendo uso de técnicas de IA para estimar el precio de la reparación de forma automática. Concretamente, los algoritmos “computer vision” de la startup emplean el Deep-Learning para evaluar y revisar las reclamaciones y determinar el valor de los daños a través del análisis de imágenes.