Análisis predictivo para los Product Owners y PM en 7 pasos

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es una parte de la ciencia de datos que utiliza la estadística y el aprendizaje automático para analizar datos pasados y predecir resultados futuros.

Consiste en identificar pautas, tendencias y relaciones en los datos para prever acontecimientos o comportamientos futuros.

Por ejemplo, una empresa de software puede utilizar el análisis predictivo para predecir la demanda de productos, optimizar la asignación de recursos y mejorar la satisfacción del cliente.

Puedes desarrollar modelos predictivos para:

• Identificar a los clientes de riesgo,
• Recomiendar productos y funciones relevantes,
• Prever la adopción de funciones. 

Este enfoque basado en los datos te permite finalmente poner en marcha campañas de retención específicas, personalizar las recomendaciones de productos, priorizar los esfuerzos de desarrollo y optimizar las estrategias de ventas.

¿Cuáles son los casos de uso del análisis predictivo para un producto?

Puedes utilizar el análisis predictivo para una serie de casos de uso relacionados con los productos, entre ellos:

Desarrollo del producto:

• Predecir el éxito del producto: Analiza las preferencias de los clientes y las tendencias del mercado para identificar las funciones más atractivas del producto y centrar tus inversiones.
• Optimizar el diseño del producto: Analiza los comentarios de los clientes y las tendencias del mercado para identificar problemas y mejorar tu producto para mejorar la experiencia y la satisfacción del usuario.
• Identificar los riesgos potenciales del producto: Revisa los datos de desarrollo anteriores y las condiciones del mercado para identificar posibles problemas y mitigar los riesgos.

Gestión del producto:

• Predecir el churn de los clientes: Utiliza modelos predictivos para identificar a los clientes susceptibles de darse de baja o cambiar de proveedor basándote en su uso y en las interacciones con el servicio de asistencia.
  • 💡 Consejo: También puedes utilizar la encuesta NPS de UserGuiding para saber rápidamente si un cliente está insatisfecho con tu producto o servicio. Esta encuesta de una sola pregunta es una gran herramienta in-app que recoge opiniones en tiempo real.

• Optimizar los precios: Prueba varios modelos de precios, como por niveles, por suscripción o por usuario, para encontrar el que mejor se adapte a cada grupo de clientes.
• Personalizar las experiencias de producto: Ofrece descuentos, mejoras o ventajas adicionales para crear campañas de retención personalizadas para los clientes de riesgo.

Marketing de producto:

• Predecir la captación de clientes: Identifica los rasgos clave de tus clientes ideales y evalúa lo bien que funcionan los distintos canales de marketing, como las redes sociales, el correo electrónico y los anuncios de pago.
• Optimizar las campañas de marketing: Encuentra los mejores momentos para lanzar campañas de marketing basándote en el comportamiento y las tendencias de los clientes, y crea mensajes específicos que respondan a las necesidades de tu audiencia.
• Medir el ROI del marketing: Realiza un seguimiento de las métricas de marketing clave, como el tráfico, los clientes potenciales, las tasas de conversión y el valor para el cliente, y evalúa tus campañas para encontrar éxitos y áreas de mejora.

Uso del producto:

• Predecir el comportamiento de los usuarios: Supervisa las interacciones de los clientes con tus productos, incluido el uso de funciones, el tiempo dedicado a las tareas y los retos que encuentran.
• Optimizar la experiencia del usuario: Utiliza los comentarios de los clientes y las pruebas de usabilidad para encontrar problemas, y luego ajusta tus productos para mejorar su experiencia.
• Identificar oportunidades de venta adicional: Crea ofertas y recomendaciones personalizadas para animar a los clientes a comprar productos o servicios adicionales.

Echa un vistazo a este anuncio in-app de la historia de éxito de Crunch que pretende hacer upselling o que los usuarios se unan a su programa de recomendación:

Y lo mejor es que...

Utilizaron los modales de anuncio sin código de UserGuiding e integraron UserGuiding con Mixpanel para ver:

• Cómo actúan sus guías,
• Cómo es la experiencia de un determinado usuario con su contenido de onboarding,
• Qué pueden hacer para mejorar.

En otras palabras, fueron capaces de hacer predicciones basándose en los datos que recogieron de UserGuiding. 

Esto es lo que dice Dan Harris, Product Lead de Crunch:

Soporte del producto:

• Predecir problemas de soporte: Identifica los problemas de asistencia más comunes y sus causas, y busca patrones en las solicitudes, como tendencias estacionales o vínculos a funciones.
• Priorizar las solicitudes de asistencia: Ordena las solicitudes de asistencia según su urgencia e impacto, y utiliza un sistema de tickets para seguirlas y gestionarlas eficazmente.
• Mejorar la eficiencia del soporte: Construye una base de conocimientos para la asistencia de autoservicio a fin de reducir la necesidad de ayuda humana. Utiliza herramientas de automatización para gestionar tareas rutinarias como el restablecimiento de contraseñas y la resolución de problemas comunes.

Guía paso a paso del análisis predictivo

Así que, si crees que el análisis predictivo puede ayudarte a mejorar tu negocio, aquí tienes cómo hacerlo para tu producto. 

Paso 1: Recoger datos a través de varios canales

El primer paso en el análisis predictivo consiste en recopilar los datos adecuados de diversas fuentes. 

Esto significa analizar los datos de los clientes (como datos demográficos, historial de compras y opiniones) para obtener una sólida comprensión de lo que les gusta y necesitan. 

También querrás hacer un seguimiento de los datos de uso de los productos, que te indican con qué frecuencia los clientes se comprometen con tus productos y qué funciones utilizan más. 

No te olvides de los datos de marketing, como las tasas de apertura del correo electrónico y las estadísticas de conversión, para ver qué campañas están dando en el blanco. 

Por último, incorporar datos externos, como informes del sector e indicadores económicos, puede darte un contexto más amplio para tu análisis.

Una vez que hayas reunido todos estos datos, es hora de hacer limpieza. 

Empieza por eliminar los duplicados para mantener el orden y asegúrate de que cada entrada es única. 

Si te encuentras con valores que faltan, puedes rellenar esos huecos o excluirlos, según lo que tenga sentido. 

Por último, asegúrate de que todo tiene un formato coherente. Estandarizar cosas como los formatos de fecha y las monedas te facilitará mucho la vida en el futuro.

Paso 2: Analizar el comportamiento para identificar pautas y tendencias

Una vez depurados los datos, es hora de profundizar en ellos y analizarlos en busca de pautas y tendencias que puedan informar tus decisiones. 

Te recomiendo que utilices herramientas de visualización de datos, como los gráficos, para revelar información fácilmente. 

Aquí tienes otros consejos que pueden mejorar tu análisis de conducta: 

• Métodos como la correlación y la regresión muestran cómo interactúan las variables. 
• El análisis de series temporales puede ser especialmente útil para prever valores futuros basándose en tendencias históricas.
• Es crucial establecer métricas clave para controlar el éxito (como el valor del ciclo de vida del cliente y la tasa de churn). 

De este modo, sabrás exactamente qué medir para evaluar la eficacia de tus modelos predictivos y asegurarte de que están conduciendo a los resultados que deseas.

Paso 3: Segmentar a los usuarios en función de su comportamiento

Profundizando en el comportamiento de los usuarios, puedes empezar a identificar segmentos diferenciados dentro de tu audiencia. 

Estos segmentos pueden basarse en datos demográficos (como la edad, el sexo y la ubicación) o en el historial de compras y los patrones de uso. 

Comprender estas diferencias te permite adaptar tus estrategias de marketing y de producto con mayor eficacia.

Crear estrategias personalizadas para cada segmento no sólo mejora la satisfacción del cliente, sino que también impulsa un mayor compromiso. 

Cuando satisfaces necesidades y preferencias específicas, construyes relaciones más sólidas que pueden traducirse en fidelidad a largo plazo.

Paso 4: Trabajar en la predicción para tu caso de uso

Una vez que tengas controlados los segmentos de usuarios, es hora de desarrollar modelos predictivos adaptados a tus necesidades específicas. 

Elegir las técnicas de modelado adecuadas es clave aquí. Opciones como los modelos de regresión, los árboles de decisión o los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser eficaces en función de tus objetivos.

Entrenar estos modelos utilizando datos históricos ayuda a garantizar su precisión, y evaluar su rendimiento con métricas como la exactitud y la precisión te mantiene en el buen camino. 

El objetivo es perfeccionar continuamente estos modelos basándonos en las reacciones del mundo real, asegurándonos de que evolucionan junto con tu negocio.

Paso 5: Debatir la mejor acción siguiente

Ahora que tienes ideas y predicciones, es el momento de decidir cuáles son las siguientes acciones más adecuadas. 

Esto podría significar lanzar campañas de marketing específicas, mejorar las funciones del producto a partir de las opiniones de los clientes o mejorar los procesos de asistencia.

Es crucial priorizar las acciones en función de su impacto potencial y su viabilidad. 

Si te centras en lo que te aportará más valor, podrás crear un camino claro que se ajuste a tus objetivos empresariales.

Paso 6: Personalizar las experiencias de onboarding según los resultados

El análisis predictivo también puede mejorar tus experiencias de onboarding para nuevos clientes. 

Al personalizar las experiencias de producto basándote en lo que sabes sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes, puedes hacer que la transición sea más suave y atractiva.

Ofrecer información adaptada y recursos relevantes puede ayudar realmente a los nuevos usuarios a sentirse cómodos y respaldados. 

Por ejemplo, Unico pudo crear una introducción fluida para los nuevos usuarios, ayudándoles a comprender rápidamente las funciones y ventajas de la plataforma. 

Utilizaron guías interactivas y consejos a medida que abordaban directamente las necesidades y retos específicos de los usuarios. 

Esto no sólo mejoró la retención de usuarios, sino que también creó una experiencia de mayor apoyo, permitiendo a los clientes sacar el máximo partido de la plataforma desde el primer día.

Los avisos automatizados o los checklists que les guían por el proceso pueden mejorar significativamente el compromiso y reducir las tasas de abandono. 

Cuando los clientes tienen una buena experiencia de onboarding, es más probable que se queden a largo plazo.

Paso 7: Realizar pruebas A/B sobre la experiencia de tu producto

Por último, para asegurarte de que los cambios que has hecho basándote en tus análisis predictivos son eficaces, las pruebas A/B son tus mejores amigas. 

Esto implica realizar experimentos que comparen diferentes versiones de un producto o experiencia para ver qué funciona mejor.

Midiendo el impacto en el comportamiento de los usuarios y en los resultados empresariales, puedes reunir información valiosa. 

Además, realizar regularmente pruebas A/B e iterar en función de los resultados te permite optimizar continuamente la experiencia del usuario. 

Este proceso continuo ayuda a aumentar la satisfacción del cliente y mantiene tus ofertas alineadas con lo que los usuarios realmente quieren.

Conclusión

El análisis predictivo utiliza la estadística y el aprendizaje automático para analizar datos pasados y predecir resultados futuros, ayudando en el desarrollo de productos, el marketing y la asistencia.

Aquí tienes algunas cosas que debes tener en cuenta antes de partir:

• El proceso consiste en recopilar y depurar datos, y luego analizarlos para obtener información. 

• Segmentar a los usuarios permite estrategias a medida, mientras que refinar los modelos predictivos garantiza la precisión. 

• Esta información orienta acciones como campañas específicas y mejoras de funciones. 
• Mejorar el onboarding compromete a los usuarios desde el principio, y las pruebas A/B ayudan a validar los cambios para una mejora continua.

Prueba UserGuiding gratis para ver cómo puede ayudarte a mejorar tu análisis predictivo.