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Blog de marketing predictivo

Automatiza comunicaciones relevantes y aumenta el Customer Lifetime Value

La clusterización es la versión automatizada y de mayor potencia de la segmentación de clientes tradicional basada en algoritmos de Machine Learning. Esta técnica nos descubre grupos de clientes parecidos dentro del CRM. Cómo Ninja de Marketing Predictivo utilizarás este conocimiento para optimizar y diferenciar el contenido de tus acciones de marketing. En función de qué datos utilicemos para crear los datasets descubriremos tipologías de cliente distintas. Principalmente podemos clusterizar bajo una óptica de productos, de marcas o de comportamiento.

¿Cómo optimizar la captación de clientes?

Las campañas de remarketing o retargeting permiten a los especialistas de marketing volver a impactar a las personas que previamente han mostrado interés en una marca, producto o servicio con interacciones en la página web propia o alguno de los emails enviados. Si estás impactando a una persona que ya ha interaccionado previamente contigo tienes más información para personalizar la experiencia. Las campañas de remarketing trabajan en periodos cortos de tiempo, de horas o días, puesto que su objetivo es aumentar las conversiones dentro de un contexto específico creado previamente por el potencial cliente o consumidor.

Trucos para crear un club de fidelización de clientes rentable

Los clientes son mucho más propensos de comprar de nuevo si tienen una relación con tu marca. La mejor forma de crear esta relación es creando interacciones de valor. Para poder incrementar el Customer Lifetime Value primero deberás generar valor para tus clientes. Existen tres fuerzas básicas para crear una relación con los clientes. La primera es qué sentido tiene para tu negocio crear esta relación. Esto requiere pensar en el tamaño de la primera compra, las oportunidades de cross-selling, el coste de adquisición, las compras futuras...

Introducción a los datos transaccionales

Las personas somos, por lo general, bastante buenos detectando patrones y relaciones en los datos. Nuestra limitación está en el procesamiento. Para hacernos una idea si vemos una tabla de 15 clientes con 10 variables asociadas a cada uno (número de tickets, gasto total, gasto medio por ticket, tienda favorita, % de apertura de email, % de descuento...) rápidamente seremos capaces de identificar aquellos clientes que podemos considerar más fidelizados o más rentables. Si nos imaginamos una tabla con 500 usuarios con 50 variables por usuario nos costará mucho hacer el mismo ejercicio.

Introducción a los datos de cliente

Los datos que nos proporcionan directamente nuestros clientes, también llamados first-party data, nos ofrecen la posibilidad de enriquecer la información asociada a un cliente en el CRM gracias a sus interacciones con la marca, desde las visitas en la página web hasta las propias compras en el eCommerce o cualquier otro punto de venta. Nuestra experiencia de años de trabajo nos confirma que analizar y saber sacar rendimiento a la información del cliente nos hace multiplicar los resultados de forma espectacular.

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