Inteligencia predictiva para los mareketeros B2B

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No oís nada nuevo si os digo que vosotros, marketeros del mundo, lleváis décadas usando modelos predictivos, pero estos modelos solo suponían mejoras marginales a las operaciones de marketing; las cosas como son… Desde hace tiempo, los modelos predictivos se han usado para evitar el fraude en las operaciones bancarias, los precios de los asientos de los aviones, para ofertar mejor según el mercado de materias primas o bien en el llamado Real Time Bidding para la publicidad online,  y no funcionaría sin un modelo que evaluase el valor de cada impresión en cuestión de segundos, ajustando sus estimaciones según los mercados.

Estos ejemplos os suenan, por lo que muchos pensaréis que esto del Marketing Intelligence es solo una tontá más, un titulillo anglosajón para describir lo que vienen haciendo desde hace años.  Pero lo que tiene todo esto de diferente respecto a las acciones anteriores es la gran cantidad de datos a analizar, las complejas relaciones entre los datos existentes y la necesidad de reacciones inmediatas.  Sí, es cierto que la palabra Big Data se ha convertido en la  buzzword del siglo… a todo lo llaman Big Data y en muchos casos, cualquier parecido con la realidad es pura coincidencia. Pero es que ahora llega un nuevo palabro: Inteligencia Predictiva…. ¡¡¡¡¡Tomaaaaaaa!!!!  jajajajaa

Pero vayamos al  lío.

Lo que supone que se llame BD es que ahora tenemos, como marketeros, muchos más datos de los que, en la gran mayoría de las veces, podemos manejar, y nos limitamos a abrir un canal social y ale, a trabajarlo con las técnicas anteriores… no contemplamos mejoras continuas que permitan una optimización y una ejecución más eficiente y eficaz- entre otras cosas porque el concepto de big data es transversal y anula los silos de datos que hasta ahora se manejan en las compañías- y debido a esto, es difícil convencer a tu jefe de que mejore la tecnología que permita todas estas mejoras.  O sea, que hablarle de Inteligencia predictiva puede hacer que tu jefe te mire con cara loco y te apunte con el  plátano a modo de defensa personal.

Otro de los aspectos es la falta de habilidades estadísticas, informáticas y de negocio todo en uno. Ya sabemos, el animal mitológico denominado Data Scientist. Sin embargo, las nuevas técnicas y herramientas basadas en Machine Learning pueden hacer frente a los datos no estructurados y aprender de las acciones en cuestión de días, horas o meses… De esta manera se puede automatizar y realizar las predicciones sin una dependencia tan clara del famoso Data Scientist tal y como ya explicaba en  este post y que hacía referencia a una idea que rondaba en la revista Forbes.

Bueno, vale. Esto ya lo sabemos ahora dinos en qué es necesario para mi trabajo en B2B, me diréis a voz en grito. Pues bien, como ya comentamos en varios post, lo más conocido es el Lead Scoring. La segmentación basada en este campo  tiende a ser más realizable que las manuales tradicionales, ya que adoptan más datos y están más dispuestos a ver las sutiles relaciones entre los propios datos manejados y por supuesto, están menos dispuestos a trabajar con ideas preconcebidas.

La inteligencia predictiva consiste en hacer los negocios más efectivos y por tanto exitosos. Las empresas B2B que desarrollan esta inteligencia predictiva en sus actividades marketeras están más cerca de lograr el Santo Grial entendiendo a cada uno de sus clientes (cuentas) de manera individualizada ya que personalizas el contenido o producto a sus necesidades e intereses. Esto, al menos, es lo que dice Hubspot en su artículo Is Predictive Intelligence the Future of B2B Marketing? Y yo, me lo creo.

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