En un mundo empresarial cada vez más dinámico y competitivo, el análisis de datos históricos se ha convertido en una herramienta vital para la toma de decisiones estratégicas. Estudiar y entender los patrones y tendencias del pasado ofrece a las empresas una brújula para anticipar el futuro.
A menudo, los ejecutivos de las empresas se preguntan qué hubiera sucedido al realizar una acción de marketing diferente o usar un canal distinto. ¿Hubiese obtenido más beneficios de haber lanzado otro producto al mercado? Todas estas preguntas ya tienen respuesta, y no es dentro de una bola de cristal, sino gracias a los modelos predictivos de marketing.
Cuál es la utilidad de los modelos predictivos en marketing
Primero, es fundamental reconocer que la data histórica proporciona una base sólida para comprender las dinámicas del mercado y el comportamiento de los consumidores. Al analizar las tendencias de ventas, los cambios en las preferencias de los clientes y la eficacia de las estrategias de marketing anteriores, las empresas pueden identificar patrones que probablemente se repitan en el futuro. Esta comprensión permite a las empresas anticipar cambios en el mercado y adaptarse rápidamente, manteniéndose así a la vanguardia de la competencia.
Utilizando algoritmos y técnicas estadísticas avanzadas, los analistas pueden usar datos históricos para proyectar tendencias futuras, comportamientos del consumidor e, incluso, prever posibles crisis. Esto es especialmente útil en sectores como las finanzas, donde la previsión de tendencias económicas puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
Otro aspecto crucial es el aprendizaje de los errores pasados. Al revisar los fallos y éxitos anteriores, las empresas pueden evitar repetir los mismos errores y afinar sus estrategias para lograr mejores resultados. Este análisis retrospectivo es esencial para la mejora continua y la innovación dentro de las organizaciones.
Tipos de modelos predictivos
A grandes rasgos, es posible diferenciar entre los modelos predictivos a pasado y modelos predictivos a futuro. Desde Kraz explican cuál es la diferencia entre ambos.
Cuando ya se cuenta con un producto en el mercado y se quiere saber cómo evolucionará, se deben aplicar modelos predictivos a futuro. Estos modelos se llevan a cabo mediante un test de incrementalidad. El objetivo principal de este tipo de tests es determinar si la estrategia de marketing en cuestión está generando valor. Para ello, se hace una comparación entre el resultado de las audiencias expuestas al producto o campaña vs. audiencias no expuestas y se analizan las diferencias de comportamiento. De esta forma, se localizarán las palancas clave que funcionan, o no, en las estrategias de mercado.
Por el contrario, puede ser que ya se haya lanzado el producto y las preguntas que surgen sean del tipo: ¿qué hubiera pasado si no se hubiera lanzado este producto? ¿Cómo hubieran sido las ventas del resto de la categoría? ¿Qué impacto tuvo una promoción? En este caso, se debe recurrir a los modelos predictivos a pasado. Esta medición del impacto de acciones históricas a pasado es un terreno más incierto y resbaladizo que un test de incrementalidad robusto. En este contexto, entender correctamente la data conforme a las diferentes necesidades de cada compañía puede ser una tarea complicada, por eso, contar con el apoyo de una consultora de data analítica especializada es una opción recomendable.
En resumen, la era de la digitalización y la inteligencia artificial ha puesto en el centro de las decisiones a la data y, correctamente analizada y aplicada, da a las empresas la capacidad de prever y moldear el futuro.
