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MARKETING Y TECNOLOGÍA

Predictiva crea un programa tecnológico capaz de predecir el futuro de los compradores, usuarios y empresas

Predictiva crea un programa tecnológico capaz de predecir el futuro de los compradores, usuarios y empresas

  • El mercado predictivo crecerá de US $ 2,74 mil millones en 2015 a US $ 9,20 mil millones en 2020

martes 24 de enero de 2017, 11:02h
Startup tecnológica especializada en el desarrollado de diferentes soluciones orientadas al análisis predictivo, presenta su nuevo programa capaz de predecir las interacciones y movimientos de los usuarios en el futuro, ofreciendo a las así a las compañías una gran ventaja competitiva. Pablo Enciso, CEO de Predictiva es el creador de la nueva tecnología de desarrollo de modelos de Scoring basados en Big Data.

“El campo de aplicación del análisis predictivo es enorme. Es posible anticipar el beneficio futuro de una compañía o predecir los productos que un cliente adquirirá en su próxima compra. El próximo fallo de un sistema informático, los clientes que se irán a la competencia en los próximos 30 días, el consumo de cerveza el próximo verano, o, hasta en un partido de fútbol, hacia donde se desplazará un portero cuando le sea lanzado un penalti”, explica Enciso.

Predictiva ha desarrollado una tecnología que se puede aplicar para resolver cualquier situación de predicción como:

  • Anticiparse a los resultados y potenciarlos, si están alineados con los objetivos de la compañía o, en caso contrario, minimizarlos o evitar que ocurran.
  • Descubrir nuevas oportunidades de crecimiento.
  • Optimizar y hacer más eficiente el negocio.
  • Pronosticar la evolución de un producto.
  • Predecir el valor futuro de un cliente potencial en tiempo real.

Ecommerce

En modelo de Ecommerce, Predictiva permite monitorizar y predecir acciones de compradores online. Por ejemplo, un cliente está visitando un Ecommerce por primera vez. “Mediante un algoritmo de clasificación, para el que utilizamos una tecnología propia de recogida de datos que previamente hemos instalado en la web, podemos anticipar a qué clúster o grupo de clientes pertenecerá este usuario conforme a su futuro volumen de compras”, explica el CEO de Predictiva.

Es decir antes de que realice su primera compra y sin que tengamos información previa del mismo es posible predecir qué compras va a realizar este cliente basada en patrones de comportamiento de usuarios similares. “Tener esta información puede ayudarnos a decidir qué seguimiento realizar a este usuario, qué tipo de servicio ofrecerle, adherirle a un programa de fidelización u ofrecerle ofertas entre otras opciones”, analiza Pablo Enciso.

Predictiva Suite incorpora varios módulos para realizar diferentes tipos de análisis. El módulo de Predicción estratégica, permite simular escenarios futuros y las opciones para llegar a ellos.

Adquisición de clientes

Supongamos una empresa que comercializa productos en la red a la que interesa valorar fórmulas de crecimiento para los próximos meses. Su objetivo es crecer un 10%. Dispone de varias posibilidades, aumentar el número de clientes, el valor medio del pedido o incorporar nuevos productos por ejemplo. Si la estrategia está orientada a crecer mediante la adquisición de nuevos clientes podemos predecir los ingresos que la inversión en cada canal de marketing puede generar con idea de alcanzar el objetivo de crecimiento en ventas previsto.

“El nivel de granularidad puede tener tanta profundidad como los datos disponibles permitan. Imaginemos que, a este respecto, estamos invirtiendo en compra de palabras clave en tráfico de buscadores. Podríamos anticipar los ingresos que generará un cliente a lo largo de un periodo dado después de hacer clic en una palabra clave”, explican desde Predictiva.

El análisis predictivo es un sector con un enorme crecimiento esperado en los próximos años. El mercado mundial crecerá de US $ 2,74 mil millones en 2015 a US $ 9,20 mil millones en 2020, a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 27,4% durante este período. El mercado de análisis predictivo está creciendo rápidamente debido a la transformación de las técnicas tradicionales de Business Intelligence (BI), al desarrollo de técnicas avanzadas de análisis y al aumento masivo de datos estructurados y no estructurados
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