¿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 se pueden utilizar desde para pronosticar resultados deportivos y audiencias televisivas hasta para avances tecnológicos, ganancias empresariales o -el caso que nos ocupa- marketing estratégico.
Es conocido el caso de la cadena de supermercados estadounidense Target que se hizo famosa por predecir el embarazo de una adolescente. La marca no solo supo utilizar los datos, sino procesarlos y analizarlos de la manera más adecuada.
Así, aunando la Inteligencia Artificial con el marketing tradicional, el resultado son estos modelos predictivos que permiten crear estrategias más acertadas.
Las estrategias predictivas centran las acciones en función del perfil del consumidor y las tendencias comerciales, por lo que son más precisas, fiables y obtienen mejores resultados.
De este modo se dispone de información de valor que nos ayuda a determinar acciones de forma proactiva, anticipándonos a situaciones, corrigiendo comportamientos y ofreciendo una experiencia de compra personalizada en base a los gustos y estilo de vida de cada usuario para poder mostrarle productos acorde.
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.
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.
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?
