CRM – Tendencias – Análisis predictivo

01 abril 2019

Una tendencia clara en el mercado de los CRM son las capacidades de análisis predictivo. Los sistemas CRM actuales cuentan con motores de análisis predictivo que permiten a los usuarios, sobre una base de reglas, incrementar la capacidad de conocer mejor a sus clientes. Lo que puede necesitar del mercado actual, ventajas que podría obtener de las soluciones de mercado de futuro según las nuevas tendencias, qué tipo de producto o servicio podrían analizar para su compra la próxima semana, el próximo mes. Todo esto en tiempo real y con una predicción comercial del impacto.  

Varias manos de distintos trabajadores con diferentes dispositivos se encuentran analizando distintas gráficas.

El análisis predictivo combinado con los datos propios del CRM ofrece a las Organizaciones y equipos comerciales la oportunidad de aprender, en un nivel más profundo, los hábitos de los clientes y reaccionar en tiempo real. Esto hace que las interacciones sean más personalizadas, lo que conduce a un aumento de las ventas, mejores relaciones con los clientes y la reducción de las tasas de desconexión o pérdidas de Clientes. 

Hemos visto que el Internet de las cosas (IoT) ha realizado grandes progresos y CRM empieza a cosechar estos beneficios. Las empresas hoy en día quieren tener una comprensión completa del comportamiento de sus clientes. Con miles de millones de dispositivos conectados que generan 2,5 trillones de bytes de datos cada día, es más importante que nunca saber cómo esta información puede crear, aún más personalizada, una interacción con el cliente

Dispositivos inteligentes estarán vinculados a CRM, permitiendo las notificaciones de negocio automatizadas, seguimientos de soporte de ventas, servicios postventa, facturación y procesos que redefinirán la inmediatez de servicio al cliente. 

Se están añadiendo modelos de análisis avanzados que aumentan la capacidad de los equipos de ventas para la toma de decisiones, informando al dar de alta una oportunidad, información relativa a la probabilidad de pérdida de la misma. Se proporciona información sobre cada oportunidad, basada en la telemetría y la visualización de los datos en tiempo real del CRM, así como la información generada por los sistemas BI. También proporcionan sugerencias de medidas específicas que nuestros equipos comerciales pueden tomar en cuenta por cada oportunidad. 

Nos basamos en la retroalimentación por parte del equipo de ventas para mejorar las recomendaciones que la herramienta proporciona. Por ejemplo, el indicador puede mostrar una oportunidad que está para su firma, pero el comercial sabe que los presupuestos están congelados. Esta información nos ayuda a determinar que se necesitan señales adicionales que complementan y mejoran el modelo de recomendación. 

El modelo tiene capacidades de aprendizaje y utiliza la telemetría para realizar un seguimiento de los cambios de la oportunidad. A continuación, el modelo actualiza el indicador predictivo de la oportunidad. Por lo tanto, tenemos que conseguir tantos datos como sea posible para la generación de los datos del modelo, y por supuesto, los datos históricos son un elemento base para el aseguramiento de la predicción.

Unas manos analizando sobre papel y tomando apuntes cómo sería la experiencia del cliente con un iphone.Mazo y libros legales sobre una mesa
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