Marketing predictivo, una visión para las marcas B2B

El 33% de vendedores estadounidenses, citó a la adquisición de clientes como el más importante de los objetivos del marketing predictivo.

Marketing predictivo, una visión para las marcas B2B

Las empresas B2B, negocio a negocio, ahora tienen una asombrosa cantidad de datos en su arsenal, y el objetivo de los departamentos de marketing, de esas marcas, es utilizar esos datos para obtener resultados más eficaces que nunca.

La Introducción del marketing predictivo, es decir el que utiliza el aprendizaje automático de sus clientes para entregar conocimientos más precisos, a través de todo el embudo de compra, puede fomentar las ventas nuevas y potenciar las de los clientes existentes, tal como se analiza en un nuevo informe de eMarketer denominado: “El análisis Predictivo en Marketing B2B: Uso de datos de manera decisiva en cada etapa del proceso”.

La comercialización predictiva está arraigada en el análisis futuro, dijo Rolf Olsen, director de datos de Mindshare América del Norte. “El Marketing predictivo se basa realmente en la forma de tomar todos los componentes y datos de carácter retrospectivo, y hacer que a futuro sirvan para, por falta de una palabra mejor, predecir los resultados”.

Las metas para el análisis predictivo se extienden a través del embudo del cliente. Un estudio de VB Insight encontró que el 33% de los vendedores estadounidenses encuestados, citó a la adquisición de clientes como el más importante de los objetivos, pero justo detrás de este, con un 17% cada uno, se encuentran otros cuatro objetivos principales: La medición del comportamiento de los clientes y las ideas del público, la  efectividad de las campañas de publicidad, el cálculo y la  mejora en el valor de vida del cliente y por último la retención de clientes.

Objetivo principal para el uso de grandes volúmenes de datos no estructurados / Análisis Predictivo de acuerdo con las marcas en  Estados Unidos  y los profesionales de marketing,  (% de los encuestados).


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Además, en una encuesta del año anterior, entre anunciantes B2B estadounidenses, realizada por OnTarget Consulting & Research, para la plataforma 6Sense, indicó que el 43% de los encuestados utiliza el análisis predictivo para obtener ideas acerca de dónde se encuentran las mejores perspectivas en el embudo o proceso de ventas.

Según el estudio de Forbes Insights se mencionó anteriormente, el 26% de los ejecutivos de marketing en América del Norte dice que un beneficio de la comercialización predictiva era lograr mejores conversiones en todo el proceso de venta.

El análisis predictivo puede lograr estos objetivos, mediante el aprendizaje de los patrones de comportamiento, que están dentro de los datos que se derivan de los puntos de contacto de los clientes y con cada interacción que un tomador de decisiones B2B ha tenido con una empresa.

“La tecnología predictiva aprende de los datos para prestar predicciones que nos ayuden a conocer a cada individuo, con el fin de impulsar las decisiones de marketing“, dijo Eric Siegel, fundador de Análisis Predictivo Mundial y autor de “Análisis Predictivo: el poder de predecir quién va a hacer clic”.

Los tipos de datos utilizados para la comercialización predictiva, de acuerdo con los ejecutivos de ventas en América del Norte, (% de los encuestados).

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De acuerdo con otra investigación entre ejecutivos de marketing en América del Norte, realizado por Forbes Insights y Lattice, proveedor de análisis y datos, los tipos más comunes de datos utilizados para la comercialización de predicción incluyen los datos del sitio web con el 47%, la demografía con el 44%, las transacciones digitales con el 41% y los datos sociales con el 39%.

Todas las aplicaciones de análisis predictivo, ya sea para la comercialización o para cuantificar el riesgo de resultados, el fraude o el estado de las finanzas, siguen la misma estructura en dos partes: La primera trata de la comprensión de lo que se predijo y la segunda de averiguar qué hacer con esa predicción.

 

Por Periodista Digital, Ricardo Rodríguez

Equipo Mipagina.net

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