¿Le resulta complicado pronosticar los ingresos por suscripción de software y nunca acierta del todo? ¿Y si pudiera pronosticar los ingresos con precisión? ¡Ahora puede hacerlo! La combinación del análisis predictivo con el software de ingresos por suscripción es una disciplina en auge. ¡Las organizaciones de gestión de suscripciones la están adoptando rápidamente! De hecho, un informe publicado recientemente por Markets and Markets prevé que el mercado alcance los 28 100 millones de dólares a finales de 2026.
¿Significa esto que las conjeturas asociadas a la previsión de ingresos pasarán a ser cosa del pasado? En este blog se analiza qué es el análisis predictivo y en qué se diferencia de la inteligencia empresarial (BI), por qué se debe utilizar el análisis predictivo para la previsión de ventas/generación de ingresos y el papel del análisis predictivo en el software de ingresos por suscripción.
Análisis predictivo: qué es, por qué y cómo
Investopedia define el análisis predictivo como una forma de tecnología que realiza predicciones sobre ciertas incógnitas del futuro. Para ello, analiza los patrones de datos actuales e históricos con el fin de determinar si es probable que esos patrones vuelvan a aparecer. El análisis predictivo logra esto recurriendo a una serie de técnicas para realizar estas determinaciones, entre las que se incluyen la inteligencia artificial (IA), la minería de datos, el aprendizaje automático (ML), la modelización y la estadística.
Los términos BI y análisis predictivo se utilizan a menudo de forma intercambiable, pero existen diferencias significativas entre ellos. BI se considera un término genérico que incluye el análisis predictivo, y ambos proporcionan métodos y herramientas para gestionar y comprender los datos que se acumulan.
La BI proporciona respuestas a preguntas como cuántas licencias de software se vendieron el trimestre anterior, mientras que el análisis predictivo proporciona información sobre el número de licencias de software que se pueden esperar vender en los próximos trimestres. Básicamente, la BI proporciona información histórica y el análisis predictivo toma las tendencias anteriores, analiza los patrones, etc., para ayudar a las organizaciones a ir más allá de la comprensión de lo que ocurrió en el pasado y determinar lo que ocurrirá en el futuro.
Veamos los pasos de análisis predictivo que debes seguir para pronosticar las ventas.
1: Recopilar datos históricos
- Identificar fuentes de datos, variables relevantes y métricas de rendimiento.
- Recopila datos de ventas sobre tu software más popular.
- Recopile datos sobre las ventas totales e identifique los picos en su embudo de ventas.
- Determine el período de tiempo para los datos que está recopilando, por ejemplo, semanal, mensual, trimestral o anual.
2: Identificar tendencias
- Examine sus datos históricos para identificar patrones de ventas.
- Determina cuándo (estaciones, días, meses, etc.) se producen los picos de ventas y en qué periodos se producen descensos.
3: Utilizar las técnicas de modelización predictiva adoptadas.
- Analizar los patrones encontrados en los datos históricos y actuales.
- Determinar las previsiones de ventas futuras.
Nota: Este paso utiliza el aprendizaje automático y la minería de datos para examinar patrones y tendencias dentro de condiciones específicas y predeterminadas con el fin de determinar el resultado futuro más probable.
4: Desarrollar la previsión de ventas.
- Utilice el proceso de análisis predictivo para generar informes.
- Generar una previsión de ventas.
- Comparte los resultados del análisis predictivo con los miembros del equipo de ventas y de apoyo.
- Utilice los resultados para medir el progreso/los KPI, tomar medidas preventivas si se prevé una disminución de las ventas y mejorar el proceso de ventas.
Si bien lo anterior se centró en predecir los volúmenes de ventas futuros, el uso del análisis predictivo con software de ingresos por suscripción ofrece muchas otras posibilidades de generación de ingresos, entre las que se incluyen:
- Prediga los cambios en la demanda de su software y prepárese para las fluctuaciones en los ingresos.
- Identifique oportunidades de optimización de precios basándose en una mejor comprensión del comportamiento de los clientes, como sus patrones de gasto, sus preferencias de productos y lo que les motiva a comprar su software.
- Prediga el riesgo de abandono y aborde de forma proactiva a los clientes en riesgo.
- Identifique oportunidades para optimizar los precios. De esta manera, comprenderá mejor el comportamiento de los clientes. Observe los patrones de gasto, las preferencias de productos y lo que motiva a los clientes a comprar su software.
- Identificar nuevos segmentos de clientes y mercados.
La información sobre los ingresos por suscripción que proporciona el análisis predictivo permite a las organizaciones tomar decisiones informadas, lo que les da una ventaja competitiva. Permite a las empresas transformar los datos en información útil.
Ventajas de adoptar el análisis predictivo
La adopción del análisis predictivo puede aportar muchas ventajas a las previsiones de ventas e ingresos. Veamos algunas de ellas.
- Prevea las ventas/ingresos con precisión: Utilice su software de ingresos por suscripción para analizar las tendencias del sector, las ventas anteriores, la competencia, los cambios económicos y otros criterios. El análisis predictivo le ayuda a adquirir la capacidad de pronosticar con precisión las ventas futuras y el potencial de ingresos. También le permite crear objetivos SMART. Estos son específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con plazos concretos. La medición precisa de los conjuntos de datos proporciona información útil.
- Optimice las campañas: El análisis predictivo no solo le permite crear campañas que atraigan a su mercado objetivo, sino que también le ofrece la posibilidad de diseñar mensajes de campaña personalizados que se dirijan a clientes potenciales individuales.
- Conozca a sus clientes: La actitud de los clientes hacia su software de ingresos por suscripción puede cambiar rápidamente. El análisis predictivo le permite estar al tanto de las necesidades de los clientes, ya que le proporciona información sobre los cambios en sus requisitos, le ayuda a comprender el valor del ciclo de vida del cliente (CLV) y le indica los niveles de satisfacción de los clientes para evaluar mejor la pérdida de clientes y revertir el proceso de forma proactiva.
- Sea más eficiente: Con una visión global de los activos humanos y no humanos, podrá identificar los cuellos de botella en los procesos empresariales y realizar mejoras antes de que se conviertan en una pérdida de ingresos.
El análisis predictivo permite a las organizaciones transformar los datos del software de ingresos por suscripción en la información necesaria para tomar decisiones basadas en datos. De este modo, podrá mejorar la experiencia del cliente y obtener una ventaja competitiva. Al utilizar los datos a su disposición, podrá optimizar muchos procesos y el rendimiento. Podrá priorizar las cargas de trabajo, supervisar y ajustar los KPI, mejorar la colaboración entre equipos y detectar e identificar rápidamente tendencias y comportamientos sospechosos (como actividades fraudulentas o maliciosas).
Monetizar todas las oportunidades de ingresos por suscripción de software
El análisis predictivo no es una iniciativa puntual, sino un proceso continuo. Es necesario actualizarlo periódicamente y determinar los datos que se deben recopilar. Hoy en día, los datos provienen de muchas fuentes y en diferentes formatos. Normalizar los datos es fundamental para proporcionar la información necesaria. Solo así su empresa podrá monetizar realmente todas las oportunidades de ingresos que ofrece el software por suscripción.
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