5 formas en que el análisis predictivo puede ayudar a las startups a crecer

Las startups utilizan la analítica de datos para agilizar sus procesos, dirigirse a públicos específicos, identificar oportunidades y lograr un rápido crecimiento. He aquí cinco maneras análisis predictivo puede ayudar a las nuevas empresas y a las PYMES. 

El mundo es muy competitivo, y más aún para las empresas en ciernes. Entre el mar de organizaciones y marcas ya establecidas, hay tantas o más operaciones nuevas que surgen cada día. Esto significa que cualquier empresa nueva, grande o pequeña, debe ganar una ventaja si tiene alguna esperanza de triunfar.

Está directamente relacionado con uno de los aspectos más importantes de cualquier empresa de éxito, que es la creación de un sistema de crecimiento sostenido o perpetuo. Para una nueva empresa es especialmente importante no sólo ver unas pocas victorias aquí o allá, sino el apoyo continuo de una creciente base de clientes. Sin eso, no hay forma de que una startup pueda desplegar sus alas y volar.

Desgraciadamente, también es un reto increíble crear un sistema de apoyo para un nuevo negocio, obteniendo ingresos continuos. Por si fuera poco, en el panorama actual los clientes quieren una gratificación instantánea. Las marcas deben adaptarse para ofrecer el servicio cuando, donde y como quiera su público. Muchas personas se apresuran a probar una nueva empresa, especialmente las que ofrecen beneficios adicionales a un precio más bajo, pero están igualmente dispuestas a descartarlas tras una experiencia pobre o mediocre.

Predictive analytics y ml aprendizaje automático es la respuesta porque permite a una empresa comprender plenamente a sus clientes.

¿Qué es el análisis predictivo?

La analítica es un término bastante amplio que hace referencia a una serie de informaciones estadísticas que pueden aplicarse de diversas maneras. Análisis de datos se ocupa de los contenidos digitales - recogidas a lo largo del tiempo mediante soluciones de seguimiento de métricas, que se acumulan, analizan y extraen principalmente. El objetivo principal de toda la plataforma es obtener información procesable que pueda servir de base para las operaciones actuales o futuras.

Para ser más específicos, el análisis predictivo es una técnica similar que consiste en utilizar los datos recogidos para construir modelos precisos de eventos futuros. Se pueden hacer cosas como:

• Previsión de precios de acciones o inversiones
• Estimar la evolución de la demanda de productos y bienes
• Identificar el origen de las principales pérdidas, como robos o fraudes
• Predecir nuevas oportunidades de clientes, incluyendo nuevos datos demográficos para las campañas de marketing

Un componente fundamental del análisis predictivo es que no es un sistema basado en la fe. En cambio, los modelos predictivos son totalmente precisos, porque se construyen a partir de una base de datos sustancial de información actual y válida. En otras palabras, aunque no hay garantías, es lo más parecido que se puede conseguir.

¿Cómo puede ayudar la analítica predictiva a las startups?

Imagínese que puede entender con precisión lo que quieren los clientes, o cómo van a reaccionar ante una decisión concreta o el lanzamiento de un producto. Piense en una solución que pueda decir con increíble detalle cómo dirigirse a un subgrupo de la audiencia o cómo relacionarse con ella.

Eso es lo que puede hacer el análisis predictivo. Un sistema adecuado utilizará aprendizaje automático to understand data it’s ingesting. It generally contains historical information, mainly performance-based, which helps make sense of present data and informs future predictions.

Esencialmente, los datos son una moneda de cambio porque, sin ellos, los modelos de predicción no pueden existir. El truco consiste en recopilar suficiente información para elaborar modelos sólidos, sobre todo en el caso de nuevas empresas con pequeñas bases de clientes.

La solución sigue siendo un programa de análisis predictivo, sólo que basado en servicios y ofrecido por un proveedor importante como IBM o Amazon. Los proveedores de análisis cuentan con plataformas bien probadas que han sido optimizadas con la ayuda de grandes empresas o socios existentes. Hay varios herramientas de análisis que pueden utilizar las pequeñas empresas. 

El principal argumento de venta del análisis predictivo es que ayuda a las empresas, grandes y pequeñas, a lograr un crecimiento continuo. Dado que el crecimiento de una empresa no es poca cosa, cualquier operación que espere construir un sistema a prueba de futuro debe centrarse en ello. Perpetuo la expansión ayuda a desarrollar las bases necesariasque, en última instancia, conducen al éxito futuro.

El análisis predictivo en acción

One question remains: How can a small business utilize predictive analytics and machine learning? 

1. Mejoras en el servicio de atención al cliente

Incluso las empresas con más éxito tienen todavía mucho que aprender de sus clientes, sobre todo en lo que respecta a lo que quieren en términos de apoyo. ¿Quieren opciones de entrega en el mismo día o rápidas, por ejemplo? ¿Es necesario poner en marcha un canal de comunicación en directo y permanente? ¿Los productos y servicios de la empresa satisfacen las necesidades de los clientes y, si no es así, qué tiene que cambiar para hacerlo?

Al ingerir y extraer información de los datos de rendimiento de los clientes, las empresas pueden profundizar realmente en las necesidades del consumidor medio.

Lea también: 5 empresas que utilizan el Big Data y la IA para mejorar su rendimiento

2. Mejor preparación de la demanda

La mayoría de las empresas experimentan una pausa en la demanda que se compensa con aumentos significativos a lo largo del año, principalmente debido a la temporada actual. También influyen otros factores, como los precios, la actualidad, el lanzamiento de nuevos productos, etc.

El análisis predictivo puede ayudar a planificar las tendencias de la demanda, lo que permite a una empresa prepararse mejor para los cambios de las mareas. Cuando la demanda desciende, los procesos de reposición de inventario se ralentizan para reducir los residuos y disminuir los costes. Por el contrario, cuando se dispara, todo se puede ampliar para hacer frente al cambio. Lo mejor es que las soluciones de aprendizaje automático pueden ayudar a automatizar muchas de las operaciones.

3. Gestión optimizada de productos

Aunque las startups suelen lanzarse con uno o dos productos, con el tiempo es lógico que el inventario se amplíe. El problema de los lanzamientos de productos es que nunca hay garantías. 

Sin embargo, el análisis predictivo puede ayudar a discernir si los lanzamientos previstos se van a vender o no, y si los clientes serán receptivos a las nuevas ideas. Esto es importante, especialmente para las startups con capital limitado, porque es necesario para reducir el riesgo de fracaso y las pérdidas. Un lanzamiento fallido suele significar la diferencia entre un negocio estable o uno que fracasa.

4. Marketing dirigido 

Por lo general, una startup se centra en un nicho o en un segmento de público más pequeño y, con el tiempo, se ramifica tras alcanzar el éxito. Esto limita el riesgo, pero también proporciona una ruta de crecimiento mucho más segura.

Sin embargo, con un sistema de análisis predictivo, las empresas pueden conocer a su público potencial con mayor detalle. Esto no sólo significa ajustar las experiencias y el marketing a un grupo específico, sino también ampliarlo a nuevos grupos demográficos. La solución de análisis puede profundizar y encontrar nuevos clientes que podrían estar interesados en un producto, e incluso puede tener algunas sugerencias sobre cómo atraerlos o dirigirse a ellos.

5. Mejoras en la calidad de los productos

A veces, a la hora de desarrollar un producto o elegir proveedores, la calidad de los materiales aplicados marca la diferencia. El cambio de un proveedor a otro, por ejemplo, puede suponer un descenso de la calidad de los bienes producidos. 

Los cambios en la calidad pueden no ser siempre evidentes, al menos no sin la opinión de los clientes. Ahí es donde el análisis predictivo puede ayudar. Las herramientas de datos pueden discernir si determinados cambios serán buenos o malos, cómo podrían reaccionar los clientes y mucho más. También puede utilizarse para recoger y resumir más rápidamente las opiniones de los clientes cuando se produce un cambio importante. El resultado es un negocio más reactivo en términos de generación de satisfacción del cliente.

Combinar con las pruebas A/B para obtener el máximo éxito

Aunque el análisis predictivo puede ayudar a las empresas a comprender mejor lo que hacen los clientes y cómo lo hacen, el por qué sigue siendo un misterio. Ahí es donde la inferencia causal o las pruebas A/B entran en juego. Combinando las dos prácticas -el análisis predictivo y las pruebas A/B- una empresa puede convertirse en un tour de force.

Se trata de anticiparse a las necesidades de los clientes actuales y potenciales para lograr un crecimiento positivo. Al final, un canal de apoyo sostenido es lo que ayuda a cualquier empresa a mantenerse a flote. El análisis predictivo es un punto de apoyo necesario para conseguirlo.

El grupo global de Kolabtree de analistas de datos autónomos y consultores de aprendizaje automático han ayudado a varias startups y pequeñas empresas a utilizar el análisis predictivo y la previsión para mejorar el negocio. Es gratis publicar tu proyecto y empezar a trabajar.