![](data:image/svg+xml;charset=utf-8,<svg height="470" width="655" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1"/>)
Analizar las estadísticas y sacar conclusiones en base a ellas no es algo nuevo, muchas organizaciones llevan años usando métricas para tomar decisiones. En el ámbito digital, el término se masificó recién en 2005 con el lanzamiento de Google Analytics, pero sus alcances aún eran limitados. Hoy, con la masificación del big data y las nuevas herramientas, la analítica predictiva promete convertirse en la regla que guiará los proyectos centrado en el usuario.
En pocas palabras, se trata de la ciencia de predecir el comportamiento de los usuarios en una plataforma usando los datos que ellos mismos generan al interactuar con ella. Los elementos centrales aquí son los predictores o variables a monitorear, los cuales construyen en conjunto un modelo predictivo. La combinación de los conocimientos del negocio y las técnicas de analítica nos ayudan a entender cómo se comportan los usuarios y cómo debemos dirigir nuestras acciones.
¿Cuál es el procedimiento para llegar a las predicciones?
El analista debe realizar un seguimiento de datos por un periodo prolongado, con lo que podrá estudiar sus fluctuaciones en profundidad y llegar a predicciones que pueden cambiar el rumbo de una estrategia. El procedimiento general se puede dividir en cinco pasos:
Recopilar
Recopilar datos sobre los clientes actuales y potenciales, registrando detalles sobre sus actividades en la web.
Segmentar
Por separado, recopilar los datos de los usuarios que compran o realizan las acciones que queremos que realicen con frecuencia.
Analizar y seleccionar
Seleccionar los datos que delinean patrones de uso para construir un modelo de predicción.
Comprobar
Probar el modelo comparando las cifras antiguas con las actuales para verificar que las conclusiones son correctas.
Concluir y predecir
Usar las conclusiones para predecir eventos. Por ejemplo, a medida que nuevos datos se registran, se puede determinar si una nueva visita se convertirá o no en usuario frecuente o cliente.
Beneficios para los proyectos digitales
El big data y su análisis predictivo ofrecen muchos beneficios para las estrategia digitales, donde es especialmente difícil orientar las acciones hacia el público objetivo, dado el gran alcance que tiene Internet. Algunos de ellos son:
- Permite descubrir patrones de comportamiento de los usuarios.
- Mejora la capacidad de tomar de decisiones.
- Clarifica los beneficios de cada una de las acciones de marketing.
- Facilita la creación de microsegmentos, segmentos de clientes muy detallados.
- Permite determinar los incentivos adecuados a ofrecer y en cuál es el momento más adecuado.
- Mejora la eficiencia y baja los costos, al incrementar la posibilidad de tomar las decisiones correctas.
Otras aplicaciones de esta metodología
Los beneficios del big data van más allá del marketing digital. El análisis de hechos históricos y actuales para predecir tendencias y eventos se usa también en otras áreas, estos ejemplos de uso nos pueden ayudar a entender el concepto y dimensionar los alcances de esta práctica:
- Predecir los resultados de elecciones.
- Automatizar las señales del tráfico.
- Hacer estimaciones financieras.
- Identificar y filtrar mensajes de spam en las casillas de correo electrónico.
- La policía puede usarlo para prevenir robos.
- Diseñar aviones de autopilotaje y coches de autoconducción.
Si bien la analítica predictiva no debe considerarse una bola de cristal infalible, sus diagnósticos están apoyados en evidencia real y son bastantes confiables. Si cuentas con un analista web bien capacitado, las conclusiones de su trabajo te ayudarán a tomar las mejores decisiones para tu estrategia digital.