Es esencial que las empresas y los especialistas en marketing comprendan y anticipen los deseos y necesidades de los usuarios. Con la irrupción del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial (IA), comprender y anticipar el comportamiento de los consumidores es ahora menos complejo, más preciso y requiere mucho menos trabajo. Con la extensa recopilación de datos que somos capaces de hacer ahora, la IA puede predecir con mayor precisión lo que quieren los clientes, cómo lo quieren y cuándo lo quieren, aumentando la eficacia de las campañas de marketing. A medida que se desarrolla la IA, las empresas de desarrollo de software están ayudando a las empresas y a los especialistas en marketing a tomar decisiones estratégicas más acertadas.
A continuación, examinaremos la importancia de los proyectos de ciencia de datos para predecir el comportamiento del cliente y cómo puede preparar su empresa para aprovechar al máximo los datos de sus clientes.
3 requisitos previos para predecir el comportamiento del cliente
Una consideración importante antes de comenzar un proyecto de análisis de datos y aprendizaje automático es pensar las cosas en detalle.
La ciencia de datos permite comprender los hábitos de los clientes, pero requiere un trabajo previo. Si no lo hace, es posible que sus resultados no sean tan útiles y relevantes como se esperaba.
Antes de comenzar, considere las siguientes tres preguntas.
1) ¿Cuál es su meta u objetivo?
El aprendizaje automático funciona mejor cuando se le da un objetivo al que apuntar. Por ejemplo, es posible que desee predecir las ventas, identificar qué motiva a los clientes a realizar una compra en particular, o saber cuándo y cómo comunicarse con audiencias específicas.
Centrarse en responder una pregunta le ayudará a adquirir información valiosa sobre el comportamiento del cliente. Esto incluye identificar la variable objetivo (es decir, el comportamiento del cliente que quiere predecirse) y las variables independientes (es decir, los factores que pueden influir en la variable objetivo).
2) ¿Sus datos están limpios y organizados?
Muchos de nuestros clientes nos preguntan si podemos emplear la ciencia de datos y el aprendizaje automático para ayudarles con sus procesos de toma de decisiones. Bueno, eso depende. Pueden estar preparados si pueden acceder y analizar sus datos utilizando una arquitectura de datos avanzada (generalmente alojada en la nube). La integración y limpieza de datos es fundamental para proyectos de aprendizaje automático, y las arquitecturas de datos modernas proporcionan un mecanismo más eficiente y fiable para hacer ambas cosas.
Sin embargo, si su equipo se basa en procesos manuales para preparar informes o si se tiene que conectar a múltiples fuentes no interconectadas, es posible que no esté listo. Es probable que le falte información crucial, o que algunos de los datos que está importando sean incorrectos, estén desactualizados o mal formateados (por ejemplo, etiquetado inconsistente, manejo inadecuado de valores nulos y errores, etc.). Los proyectos de ciencia de datos requieren datos de alta calidad de todas las fuentes posibles para tener éxito.
3) ¿Pueden sus datos representar con precisión el entorno externo y cualquier cambio que pueda ocurrir?
Esto siempre es un desafío. La definición de «datos relevantes» puede ser relativamente dificil de definir, dependiendo de la naturaleza de su negocio y los objetivos a corto plazo. Por ejemplo, las numerosas alteraciones en los datos provocadas por el COVID hicieron que algunos de los datos previamente recopilados y examinados ya no fueran útiles.
Otro desafío es que los datos pueden estar sesgados o ser incompletos, lo que puede conducir a predicciones inexactas o engañosas. Por ejemplo, si los datos de los clientes de su empresa están sesgados hacia un grupo demográfico o región geográfica en particular, es posible que no reflejen con precisión el comportamiento de una base de clientes más amplia.
Por lo tanto, es importante en muchos proyectos de ciencia de datos complementar sus datos internos con fuentes de datos externas para mejorar la comprensión integral del entorno externo. Esto puede implicar la recopilación de datos de fuentes como estudios de mercado, redes sociales, bases de datos públicas o proveedores de datos de terceros.
Entonces, ¿cómo puede el aprendizaje automático ayudarle a predecir el comportamiento del cliente?
Al automatizar el proceso de cribado a través de volúmenes masivos de datos de consumidores, el aprendizaje automático puede ayudarle a predecir mejor las acciones futuras de sus clientes, como cuándo y qué comprarán a través de estos canales, y si abandonarán o no su empresa.
Comience por crear perfiles de clientes
Los perfiles de clientes consisten en dividir a sus consumidores en grupos definidos por características y preferencias comunes. Los clientes se pueden agrupar en función de elementos de datos internos y externos, incluidos datos demográficos, ubicación, canales de compra de productos y compras realizadas en el pasado. Un escenario ideal implica el tener una comunicación directa y personalizada entre su empresa y cada usuario, lo que le puede ayudar a recopilar información más actualizada y relevante.
Aplicar modelos de aprendizaje a segmentos de clientes para predecir comportamientos como la rotación de clientes
Una vez que haya dividido a su clientes en grupos, puede construir un modelo sólido para examinar los perfiles y hacer predicciones sobre sus acciones futuras. Muchos de nuestros clientes están interesados en predecir la rotación de clientes, por lo que usaremos este ejemplo para mostrar cómo puede ayudar el aprendizaje automático.
El modelo de aprendizaje puede ser instruido para proporcionar un valor de confianza de abandono para cada cliente, con valores que van de 0 a 1; Cuanto más cerca de 1 esté el valor, más probable es que el cliente abandone. Se generaría un “número de confianza de abandono” ejecutando su modelo de aprendizaje automático con sus datos.
El número de confianza de abandono sería una nueva pieza de información que podría usarse en su plataforma de análisis de datos para crear nuevas visualizaciones y realizar análisis de otras variables, como el tipo de clientes o el historial de compras. Por ejemplo, podemos ajustar el nivel de confianza de abandono para examinar el impacto de la rotación sobre el número de clientes y los ingresos futuros.
Anticiparse a la rotación de clientes puede proporcionar beneficios significativos para su empresa, incluida la retención de clientes (al tomar medidas proactivas para retener a los clientes que corren el riesgo de irse); aumentar la lealtad del cliente (abordando las preocupaciones y necesidades de los clientes); reducir los costes (retener clientes tiende a ser más barato que adquirir nuevos); mejorar la experiencia del cliente (al comprender y abordar los problemas de rotación, puede mejorar la experiencia del cliente).
Entonces, ¿cómo puedo prepararme para beneficiarme del poder del aprendizaje automático?
Como se explicó anteriormente, dados los desafíos de cualquier proyecto de ciencia de datos y aprendizaje automático, el éxito estos proyectos depende en gran medida de la calidad de los datos y de cómo se ejecuta el proyecto. Preparar a su empresa para estos proyectos e involucrar a una empresa de desarrollo de software con experiencia será clave para el éxito de su proyecto.
Para ayudarle a preparar su empresa para un proyecto de ciencia de datos, aquí hay algunas sugerencias:
Integrar los objetivos de ciencia de datos en los objetivos generales de la empresa (si esta tarea parece demasiado compleja, siempre puede obtener asesoramiento experto para lograrlo):
● Identifique datos relevantes: recopile y organice los datos que sean relevantes para sus objetivos comerciales. Esto puede incluir información de contacto del cliente, historial de compras, datos demográficos, preferencias del cliente y otros datos relevantes.
● Garantice la calidad de los datos: asegúrese de que los datos que recopila sean precisos, completos y actualizados. Los datos que son inconsistentes o incorrectos pueden conducir a ideas erróneas y conclusiones inexactas.
● Utilice la tecnología: utilice la tecnología para organizar y administrar los datos de sus clientes. Esto puede incluir software de gestión de clientes (CRM), herramientas de análisis de datos y otras tecnologías que le ayudan a recopilar, organizar y analizar datos de clientes Utilice la información adecuada controlando la recopilación de datos y ajustándola según sea necesario.
● Mantenga los datos seguros: asegúrese de que los datos que recopile del cliente se mantengan seguros y cumplan con las leyes y regulaciones de protección de datos.
● Actualice y mejore continuamente su base de datos de clientes recopilando nuevos datos, identificando y corrigiendo errores, y adaptando su enfoque basado en nuevos conocimientos.
Siguiendo estos pasos clave, puede crear una base de datos de clientes eficaz que proporcione información valiosa y que pueda respaldar un proyecto de aprendizaje automático exitoso.
Si dedica tiempo y esfuerzo, el análisis de datos y el aprendizaje automático le ayudarán a aprovechar al máximo los datos de sus clientes como nunca antes.