En esta oportunidad te contaré qué es el análisis predictivo y cuál es su impacto dentro de las tendencias de marketing bancario. Se trata de una de las aplicaciones que ha tenido más validez y eficacia en los últimos años.

En nuestro estudio de mercado sobre marketing digital y banca determinamos que una de las tendencias más usadas es precisamente el Predictive Analytics o Análisis Predictivo. Y no solo ha aumentado su popularidad en el sector, sino también su importancia.

A grandes rasgos, esta estrategia proveniente del marketing predictivo, se vale de un análisis para poder anticiparse a posibles acontecimientos de impacto a nivel comercial.

A su vez, ayuda a determinar algunos patrones de comportamiento que permiten establecer en qué fase se encuentra un potencial cliente y qué tan probable es que en efecto, vaya a formalizarse como cliente.

¿En qué consiste el análisis predictivo aplicado al marketing bancario?

El análisis predictivo es una de las principales tendencias en las estrategias de marketing digital para bancos. Y parte del estudio y uso de datos que son captados en este sector, sobre todo de aquellos que permiten identificar patrones de consumo.

Parte de los objetivos de la tendencia de análisis predictivo aplicado en negocios de finanzas es permitir conocer mejor a los potenciales clientes. A partir de esta comprensión es posible canalizar un trato de mayor repercusión positiva.

Ganar la aceptación de la audiencia es de las metas de mayor relevancia según las últimas tendencias en marketing bancario.

Y un estudio generado por Adobe Digital Trends FSI 2021 demuestra que las compañías líderes en este sector mantienen estrategias avanzadas para mejorar la experiencia del cliente.

Gracias a la influencia del análisis predictivo la atención concedida a la audiencia es muchísimo más acertada.

Y esto trae como resultados el aumento de la confianza y la estima, no solo logrando que la marca tenga mayor impacto positivo, sino alentando la intención de compra del servicio.

A nivel de ejecución, la tendencia de análisis predictivo utiliza una amplia variedad de datos y gestiona estudios estadísticos. Pero sobre todo, se basa en el modelamiento y en el aprendizaje de la conducta del consumidor promedio del sector.

Y desde una perspectiva mucho más técnica, se espera que el análisis predictivo sea capaz de recopilar y de interpretar miles de datos que circulan por internet. Y el sentido útil de esta tendencia es el de reconocer las tendencias e intereses de los usuarios.

Incluso el Banco de Inglaterra puso en marcha el desarrollo de un equipo de analistas para el estudio de los usuarios en Social Media. Y los resultados fueron muy útiles para la posterior planificación de estrategias de marketing debidamente asociadas con los intereses y las necesidades reales de posibles clientes.

La necesidad de diferenciación y el marketing predictivo

La diferenciación de la oferta de valor es clave para que la publicidad dirigida de un negocio dedicado a las finanzas pueda tener buenos resultados. Sobre todo porque en este sector hay muchísimas semejanzas en cuanto a productos y servicios.

A diario los consumidores quedan expuestos a una gran variedad de información y de publicidad. ¿Cómo captar el interés real de un potencial cliente? ¡A partir del estudio del cliente!

Y esto es posible al realizar el análisis de una gran variedad de datos, es decir, mediante la aplicación de estrategias de marketing predictivo.

Por lo tanto, la intención de aprovechar esta tendencia se relaciona con la capacidad de crear estrategias personalizadas. Y de esta forma no pasarán desapercibidas, sino que el usuario captará el mensaje pues es afín a sus necesidades.

Mediante la personalización de ofertas y la publicidad orientada a los intereses de la audiencia, se obtienen resultados muy positivos. Esto es imprescindible para captar clientes y para promover la fidelización de los mismos.

Esta tendencia ayuda a ganar y evita perder

La mayoría de las tendencias de marketing digital para el sector finanzas se relacionan con idear métodos que promuevan ganancias. Pero lo interesante del análisis predictivo es que es versátil.

No solo se trata de lograr captar clientes y aumentar el posicionamiento del banco como un referente, sino de consolidar vínculos sólidos y duraderos con la audiencia.

Pues el marketing predictivo es capaz de determinar el grado de insatisfacción de un cliente, facilitando así la puesta en marcha de medidas para prevenir que un cliente decida darse de baja con el banco.

Y es que esto es lo útil del análisis predictivo de datos, que permite anteponerse a hechos que se traducen en pérdidas para el negocio. Así que, podemos decir que no solo ayuda a incrementar ganancias, sino que previene perder.

En conclusión: ¿Cuáles son los beneficios del análisis predictivo?

Compañías líderes en el sector bancario han aprovechado los beneficios del análisis predictivo para lograr el crecimiento sustancial de sus ganancias. Pero, ¿Merece la pena invertir en medidas de este tipo?

Es una tendencia de gran utilidad, y han sido desempeñados numerosos estudios a partir de la interpretación de datos. Lo cual ha permitido identificar no solo necesidades de clientes, sino carencias en el sector bancario.

Por esta razón, las instituciones que deciden valerse del análisis predictivo para optimizar sus campañas de marketing, logran aumentar el interés y la confianza de los usuarios. Pero sobre todo empiezan a ser valoradas como referentes en el sector.

Así que este tipo de medidas también aportan beneficios en cuanto a superar a la competencia, sobre todo en un nicho en el cual la diferenciación puede suponer un reto importante.

Por otro lado, la gestión del marketing predictivo está asociado con el aprendizaje automático. Y ambos componentes son de gran valoración en cuanto a las técnicas de ventas.

A partir del aprendizaje automático hay un ahorro de tiempo y de recursos, pues una amplia gama de datos cotidianos pasan a ser datos eficientes. Y es precisamente gracias a la interpretación de los datos correctos que estas estrategias tienen más éxito.

Finalmente, es bueno complementar el análisis predictivo con herramientas de CRM, sobre todo para lograr una buena segmentación de datos.