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Blog de marketing predictivo

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.

¿Cómo maximizar el Customer Lifetime Value?

En general, el Customer Lifetime Value (CLV) es el KPI que nos describe los ingresos o la rentabilidad que podemos esperar de cada uno de nuestros cientes en su ciclo de vida. El CLV histórico se define como las ganancias reales (margen bruto menos los costes directos) de los clientes a lor largo de su vida útil hasta ahora, ajustadas después de restar el coste de adquisición.

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El reto de la personalización de contenidos

Las técnicas de big data y la inteligencia artificial nos permiten recuperar la comunicación personalizada de antes. Durante las últimas décadas hemos perdido ese trato personalizado debido a la explosión del mundo digital. Esto ahora ha cambiado. La comunicación híper-personalizada es el mayor reto de marketing para las empresas a día de hoy. Y más para los retailers y eCommerces.

¿Qué es el marketing predictivo?

Seguramente te suena qué es el Marketing Predictivo, pero por si acaso vamos a hacer una breve introducción. Podemos definir el Marketing Predictivo como la capacidad de detectar patrones de compra de los consumidores para ofrecer una experiencia personalizada. El Marketing Predictivo tiene dos pilares fundamentales: el Big Data y la Inteligencia Artificial. Gracias a las soluciones de CRM y Big Data podemos almacenar gran cantidad de datos de nuestros clientes. Manejar tal cantidad de información sería inviable sin el uso de la Inteligencia Artificial. Se trata pues de detectar patrones similares e identificar los factores principales de la propensión de compra.

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