¿Eres de los que aún analiza resultados una vez suceden en vez de predecirlos? Los modelos predictivos en marketing ponen a tu disposición una nueva forma de crear campañas y estrategias que no se basa solo en los datos pasados, sino también en los futuros.
No es que ahora podamos ver o el futuro. Pero casi. Un modelo predictivo se basa en un sistema que emplea los datos, estadísticas y técnicas de machine learning para que podamos conocer por adelantado el comportamiento de los consumidores.
¿Cómo? Atendiendo a nuestro histórico de datos se identifica la probabilidad de que ocurran determinados resultados futuros antes de su consecución. Un aprendizaje automático de alto valor capaz de aprender sobre sí mismo.
Es conocido el caso de la cadena de supermercados estadounidense Target que se hizo famosa por predecir el embarazo de una adolescente
Hoy es fundamental entender los modelos predictivos en marketing, para que son útiles y la importancia de aplicarlos en para conseguir clientes cualificados y aumentar las ventas.
Los modelos predictivos en marketing son herramientas que utilizan técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizar datos históricos y actuales con el fin de predecir comportamientos futuros de los consumidores. Estos modelos pueden ser aplicados en una amplia variedad de contextos, desde la predicción de resultados deportivos y audiencias televisivas hasta avances tecnológicos y ganancias empresariales. En el ámbito específico del marketing estratégico, los modelos predictivos se han convertido en un recurso invaluable para las empresas que buscan optimizar sus estrategias y mejorar su relación con los clientes.
Un ejemplo destacado del uso eficaz de los modelos predictivos es el de la cadena de supermercados estadounidense Target. Esta empresa ganó notoriedad por su capacidad para predecir el embarazo de una adolescente basándose en el análisis de sus patrones de compra. Target no solo recolectó datos, sino que los procesó y analizó de manera eficiente para obtener conclusiones precisas. Este caso ilustra cómo la combinación de inteligencia artificial y técnicas de marketing tradicional puede dar lugar a modelos predictivos altamente efectivos.
Estos modelos permiten a las empresas diseñar estrategias de marketing más precisas y acertadas al centrar sus acciones en función del perfil del consumidor y las tendencias comerciales. Como resultado, las campañas de marketing se vuelven más precisas y fiables, logrando mejores resultados. Las estrategias predictivas permiten a las empresas anticiparse a las necesidades de los consumidores, permitiéndoles tomar decisiones proactivas y personalizadas.
En base a la modelización creada con las recomendaciones inteligentes, se crean acciones personalizando la experiencia de usuario
En función de las necesidades de una empresa, podríamos señalar estas tres vertientes:
Se realiza un plan de marketing digital más efectivo si previamente se analizan los datos para averiguar el comportamiento de un cliente y basar la estrategia en el customer centric.
De este modo, se revelará qué quiere, cuándo y cómo. Se podrá ofrecer al cliente justo lo que necesita porque se generará una atracción de compra en base a sus análisis de comportamiento y será más sencillo llegar a él para convertir. Se ha provocado que el cliente identifique sus necesidades con las creadas.
¿Para qué predecir qué hará solo un cliente si puedes identificar las relaciones que hay entre varios y agruparlos? De este modo se podrá saber los gustos de un sector demográfico en concreto conociendo sus tendencias y maximizando las oportunidades de nuevas ventas.
De nuevo se habrá llegado al cliente, en este caso un grupo de ellos, con mayor probabilidad de convertir.
En base a la modelización creada con las recomendaciones inteligentes, se crean acciones personalizando la experiencia de usuario. Aquí es cuando se deben lanzar mensajes personalizados en función del segmento del consumidor al que pertenece el último usuario.
Porque los clientes esperan que los conozcamos y nos dirijamos a ellos de forma personalizada. Se genera así una relación de confianza, superando las expectativas del cliente con la consecuente posibilidad de conversión.
Los modelos predictivos permiten ajustar los precios en tiempo real basándose en la demanda, la competencia, la temporada y el comportamiento del cliente. Al prever cómo los cambios en el precio pueden afectar las ventas, las empresas pueden establecer estrategias de precios que maximicen los ingresos y las ganancias.
Los modelos predictivos ayudan a segmentar a los clientes en grupos específicos basados en patrones de comportamiento, demografía y preferencias. Esta segmentación permite desarrollar campañas de marketing más precisas y efectivas, dirigidas a audiencias con características y necesidades similares, mejorando así la relevancia y la eficacia de las comunicaciones de marketing.
Los modelos predictivos se utilizan para prever la demanda de productos o servicios. Estas previsiones permiten a las empresas planificar mejor sus inventarios, logística y estrategias de producción, evitando tanto el exceso de inventario como la falta de stock, y asegurando que puedan satisfacer la demanda del cliente de manera eficiente.
Mediante el análisis del comportamiento de navegación y compra, los modelos predictivos pueden identificar a los clientes potenciales que no han completado una compra y generar campañas de retargeting específicas para recapturarlos. Esto aumenta la probabilidad de conversión al recordar a los clientes sus productos de interés y ofrecer incentivos personalizados.
Los modelos predictivos pueden identificar señales tempranas de que un cliente podría abandonar el servicio o dejar de comprar. Al identificar estos signos, las empresas pueden intervenir con ofertas especiales, mejoras en el servicio o comunicaciones personalizadas para retener a los clientes y reducir la tasa de abandono.
Al utilizar modelos predictivos, las empresas pueden analizar el rendimiento de sus campañas publicitarias y ajustar sus estrategias en tiempo real. Esto incluye la identificación de los canales más efectivos, el mejor momento para lanzar campañas y el contenido que resuena más con los clientes, mejorando así el retorno sobre la inversión (ROI) de las campañas de marketing.
Los modelos predictivos pueden detectar patrones de comportamiento que indiquen posibles fraudes, permitiendo a las empresas tomar medidas preventivas. Esto es especialmente importante en el comercio electrónico y otros negocios digitales, donde la detección temprana de actividades fraudulentas puede ahorrar costos significativos y proteger la confianza del cliente.
Estas aplicaciones muestran cómo los modelos predictivos pueden transformar diferentes aspectos del marketing, mejorando la eficiencia y la efectividad de las estrategias y las campañas.
Entonces debes ser consciente de los beneficios que supone incluir este modelo en tu estrategia de ventas:
Gracias a los datos del marketing predictivo, es más sencillo reconocer las mejores campañas, pues podemos conocer realmente a nuestras audiencias y perfeccionar el tono y personalizar las estrategias. Adaptarse a la exigencia de las necesidades del usuario o cliente, ser afín él y sus expectativas, aumentará su feedback con la empresa.
Si un cliente está satisfecho, es más fácil que vuelva a comprar. Anticiparse a las necesidades de los clientes te dará ventaja con respecto a los competidores, pues consigues reducir y acelerar el proceso de la venta al saber qué recomendar, vender y cuándo a cada cliente.
Además, debemos recordar que conseguir un nuevo cliente es cinco veces más costoso que retenerlo, por lo que invertir en herramientas de análisis de datos será beneficioso.
Cada lead o cliente tiene un valor en función de su engagement con la marca. Esta herramienta mide el grado de interés de cada uno, sabiendo en qué punto se encuentra. Por ello, se podrán ofrecer al cliente el mejor mensaje, por el canal más adecuado y en el momento de mayor receptividad.
Se rentabiliza el esfuerzo y el dinero, pues toda la información recogida de los clientes se integra en una herramienta. Desde cómo se comportan en las redes sociales, tu e-commerce, la web u otros canales de interacción.
Los modelos predictivos permiten segmentar a los clientes de manera más precisa, identificando patrones y comportamientos que no serían evidentes mediante métodos tradicionales. Esto permite a las empresas crear campañas más específicas y dirigidas, aumentando la efectividad del marketing y mejorando la experiencia del cliente.
Al predecir qué campañas y canales generarán los mejores resultados, los modelos predictivos ayudan a optimizar la asignación del presupuesto de marketing. Esto garantiza que los recursos se inviertan de manera más eficiente, maximizando el retorno de inversión (ROI) y evitando gastos innecesarios en estrategias menos efectivas.
Los modelos predictivos pueden identificar señales de que un cliente podría abandonar la marca, permitiendo a las empresas tomar medidas proactivas para retenerlo. Esto puede incluir ofertas personalizadas, mejoras en el servicio o comunicaciones específicas que aborden sus preocupaciones, aumentando la lealtad del cliente y reduciendo la tasa de abandono.
Con la capacidad de predecir comportamientos y preferencias, las empresas pueden ofrecer experiencias altamente personalizadas a cada cliente. Esto incluye recomendaciones de productos, contenido personalizado y mensajes dirigidos, lo que aumenta la satisfacción del cliente y las probabilidades de conversión.
Los modelos predictivos pueden proporcionar previsiones de ventas más precisas, lo que ayuda a las empresas a planificar mejor sus inventarios, producción y estrategias de marketing. Esto asegura que siempre haya suficientes productos para satisfacer la demanda sin incurrir en excesos de inventario.
Al analizar grandes volúmenes de datos, los modelos predictivos pueden identificar nuevas oportunidades de mercado que de otro modo pasarían desapercibidas. Esto puede incluir tendencias emergentes, segmentos de mercado sin explotar o nichos específicos que presentan oportunidades de crecimiento.
Los modelos predictivos proporcionan información basada en datos que puede reducir el riesgo asociado con la toma de decisiones de marketing. Al basarse en análisis predictivos, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y estratégicas, minimizando el riesgo de fracaso y maximizando las probabilidades de éxito.
Los modelos predictivos pueden integrarse con herramientas de automatización de marketing para crear campañas automatizadas que se adaptan en tiempo real al comportamiento del cliente. Esto permite a las empresas mantener una comunicación constante y relevante con sus clientes sin necesidad de intervención manual constante.
La implementación de modelos predictivos puede ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia operativa al optimizar procesos y reducir el tiempo dedicado a tareas manuales. Esto libera recursos que pueden ser utilizados en áreas más estratégicas y creativas del marketing.
Como conclusión hay que recordar que los modelos predictivos en marketing están estrechamente vinculados con los desarrollos y avances de la inteligencia artificial.
Cuando utilizamos las tecnologías necesarias para recoger datos es cuando podemos predecir, gracias al machine learning, las necesidades de cada usuario para ofrecer contenidos personalizados consiguiendo conversión, fidelización y una futura nueva compra.
Esto requiere de una capacidad de adaptación a las nuevas tecnologías que las empresas deberían interiorizar como asignatura obligatoria para poder aprovechar el potencial que ofrecen.
La predicción puede no solo acercarte a lo que necesita tu target sino ofrecerle lo que realmente buscará
Siempre sin olvidar la ética y una gestión de los datos acorde a las normativas establecidas. Queda claro que una estrategia basada en la predicción puede no solo acercarte a lo que necesita tu target sino ofrecerle lo que realmente buscará.
Y tú, ¿has cogido ya la bola de cristal de tu empresa?
