Introducción al marketing predictivo.

En este artículo aprenderás las técnicas más avanzadas de marketing predictivo, técnicas de análisis predictivo. Descubrirás cómo recopilar y analizar datos de tus clientes para predecir comportamientos futuros, identificar oportunidades de negocio y tomar decisiones más informadas para tu estrategia de marketing.

Veremos cómo utilizar modelos predictivos, basados en machine y deep learning, para anticipar las necesidades y preferencias de tus clientes. ¡Impulsa tu estrategia de marketing con el poder del marketing predictivo!

Estos son los contenidos del artículo:

1. ¿Qué es el markting predictivo?
2. Técnicas avanzadas de análisis de datos en marketing predictivo.
3. Ventajas y aplicaciones prácticas del marketing predictivo.
4. Ideas clave sobre el marketing predictivo.

El marketing predictivo es una práctica que utiliza datos históricos y análisis avanzado para predecir comportamientos, tendencias y resultados futuros en el ámbito del marketing. Esta disciplina se basa en el procesamiento de grandes volúmenes de datos y la implementación de algoritmos de predicción para tomar decisiones más informadas y estratégicas en el campo del marketing.

Descarga nuestro eBook Introducción al marketing one-to-one y aprende a híper-personalizar tu estrategia de comunicación y la interacción en tiempo real para cada uno de tus clientes aumentando la conversión a ventas de tus acciones.

Si quieres seguir profundizando con casos de uso, historias de éxito y ejemplos de implementación te recomiendo estos artículos de nuestro blog:

• Transformando datos en incrementos de ventas: Caso de éxito de la híper-personalización en la estrategia de CRM.
• ¿Cómo impulsar la reposición de productos con la híper-personalización?
• Pimeros pasos en Pleasepoint: Cómo implementar una estrategia de marketing predictivo efectiva.
• El grupo de control, la clave para medir el impacto de tus acciones de CRM.
• Enriqueciendo Salesforce Marketing Cloud con el Datamodel de Customer Lifetime Value (CLV).
• Enriqueciendo Salesforce Marketing Cloud con el Datamodel de propensión de compra (Perfiles buyer-persona).
• Personalización one-to-one para tus acciones en Salesforce Marketing Cloud.
• Pleasepoint seleccionada en el AWS Summit Madrid 2023 como una de las 20 startups más innovadoras.

¿Qué es el markting predictivo?

El marketing tradicional se basa en experiencias pasadas y suposiciones, lo que puede llevar a decisiones subjetivas y menos efectivas. Por otro lado, el marketing predictivo utiliza datos concretos y técnicas de análisis avanzadas para predecir el comportamiento de los consumidores, identificar patrones y generar insights accionables.

El uso del marketing predictivo permite a las empresas anticiparse a las necesidades y preferencias de sus clientes, adaptar sus estrategias y mensajes de marketing de manera personalizada, mejorar el retorno de la inversión en marketing, y predecir y maximizar los ingresos y la rentabilidad a largo plazo.

El marketing predictivo se basa en la combinación de diversas técnicas y herramientas para obtener los mejores resultados. Algunas de las más utilizadas son:

1. Análisis de datos: La recolección y análisis de datos juega un papel crucial en el marketing predictivo. Esto implica la recopilación de datos históricos tanto internos (propios de la empresa) como externos (datos públicos y de terceros) para obtener una visión completa del mercado y los clientes.
2. Modelos predictivos: El uso de modelos predictivos permite predecir el comportamiento de los clientes y su respuesta a diferentes iniciativas de marketing. Estos modelos pueden aplicarse en diversas áreas, como la segmentación de clientes, la predicción del ciclo de vida del cliente, la recomendación de productos, la estimación del valor del cliente, entre otros.
3. Aprendizaje automático (machine learning): El aprendizaje automático es una técnica que permite a los algoritmos aprender de los datos y mejorar automáticamente sus predicciones con el tiempo. Esta técnica es ampliamente utilizada en el marketing predictivo para identificar patrones complejos y predecir comportamientos futuros.
4. Segmentación de clientes: La segmentación de clientes es una práctica común en el marketing, pero el marketing predictivo va un paso más allá al utilizar datos históricos y técnicas avanzadas para identificar segmentos de clientes con mayor potencial de conversión y rentabilidad.
5. Optimización de campañas: El marketing predictivo también se aplica en la optimización de campañas de marketing. Esto implica la identificación de los canales, mensajes y momentos ideales para llegar a cada segmento de clientes, maximizando así la eficacia y el impacto de las acciones de marketing.

En resumen, el marketing predictivo ofrece a las empresas la capacidad de tomar decisiones informadas y estratégicas basadas en datos y análisis avanzados. Esta disciplina se utiliza para predecir comportamientos, mejorar la precisión de las iniciativas de marketing y maximizar los resultados a largo plazo.

Técnicas avanzadas de análisis de datos en marketing predictivo.

El marketing predictivo es una disciplina que combina el análisis de datos con técnicas de aprendizaje automático para predecir el comportamiento de los consumidores y tomar decisiones de marketing más informadas.

En este contexto, el análisis de datos desempeña un papel crucial, ya que proporciona la base para la generación de modelos predictivos precisos. Ahora, nos adentraremos en técnicas avanzadas de análisis de datos en marketing predictivo. Exploraremos cómo utilizar datos relevantes y aplicar algoritmos de aprendizaje automático para obtener predicciones más precisas y efectivas.

Visualización de datos.

La visualización de datos es una forma efectiva de entender y comunicar la información contenida en los conjuntos de datos utilizados en marketing predictivo. En este sentido, aprenderemos a utilizar herramientas y técnicas de visualización de datos, como gráficos y tablas interactivas, para explorar patrones, identificar tendencias y descubrir insights relevantes.

En Pleasepoint podrás visualizar de forma fácil y a golpe de click los detalles acerca del comportamiento de los clientes y sus patrones de consumo.

Mira por ejemplo esta captura de pantalla, en la que puedes visualizar la siguiente información extraída del modelo de clasificación de clientes según nivel de fidelización:

1. El eje horizontal representa el número de tickets medio de los clientes del cluster.
2. El eje vertical representa el volumen medio de venta por cliente de cada cluster.
3. El tamaño de la bola representa el tamaño en usuarios del cluster de clientes.

Modelos de aprendizaje automático avanzados.

A medida que avanzamos en el análisis de datos en marketing predictivo, es importante explorar modelos de aprendizaje automático más avanzados. La plataforma basada en inteligencia artificial de Pleasepoint pone a tu disposición distintos modelos de machine learning y deep learning para identificar patrones de consumo y personalizar la experiencia.

Estos son los modelos de inteligencia artificial que Pleasepoint pone a tu disposición:

• Modelo de clasificación de clientes segíún el Customer Lifetime Value (machine learning).
• Modelos de clasificicación de clientes según propensión de compra (machine learning).
• Modelos de clasificación de clientes según hábitos de consumo (machine learning).
• Modelos de clasificación de clientes según comportamiento (machine learning).
• Red neuronal mejorada con aprendizaje por refuerzo para la recomendación de productos one-to-one (deep learning).

Una vez que hemos creado nuestros modelos de aprendizaje automático, es fundamental evaluar su desempeño y realizar una validación rigurosa. Con Pleasepoint puedes generar grupos de control entre tus usuarios para medir los resultados de tus acciones de CRM.

Si quieres ver en detalle cómo utilizar el grupo de control te recomiendo que leas este artículo de nuestro blog de marketing predictivo. Recuerda que el SDK de Pleasepoint también te permite realizar test A/B en la recomendación de productos en tiempo real.

Implementación de modelos en la estrategia de CRM.

Pleasepoint pone a tu disposición los datamodels para enriquecer los datos de cliente en tu CRM o CDP y personalizar así la comunicación con los clientes de forma transparente desde tu herramienta.

En la captura de pantalla anterior puedes ver la información con la que se enriquecerá cada uno de tus clientes con el datamodel del modelo de clasificación de clientes basados en CLV. Si quieres ver en detalle cómo utilizar este datamodel puedes leer este artículo.

En esta imagen puedes ver la estructura, en este caso variable, de los modelos de buyer-persona, para identificar clientes con propensiones de compra, comportamientos o hábitos de consumo parecidos. Si quieres ver en más detalle cómo utilizar los datamodels de buyer-persona te recomiendo este post del blog.

Los datamodels de recomendación de productos one-to-one tienen esta estructura:

Implementación de modelos en tiempo real.

Finalmente, nos enfocaremos en cómo implementar los modelos de marketing predictivo en tiempo real. Es el momento de la integración de los modelos en entornos de producción en tiempo real, automatizando el proceso de obtención de datos y realizando predicciones durante la interacción con el usuario.

Para ello Pleasepoint te ofrece tres vías para el acceso en tiempo real a los modelos de inteligencia artificial:

• Acceso vía API: Puedes acceder directamente a los modelos de recomendación one-to-one, clasificación de clientes según propensión de compra o segmentos basados en el modelo de CLV.
• SDK Javascript: Puedes acceder a todas las funciones de la API utilizando el SDK en javascript en cualquier entorno web.
• Tags HTML: Para facilitar la visualización de la recomendación de productos one-to-one y el registro de eventos lo más fácil es utilizar nuestros tags HTML del SDK.

Con esto ya estás en disposición de acceder en tiempo real a todos los modelos de inteligencia artificial y empezar así a personalizar la experiencia del cliente según las predicciones hechas.

En resumen, este apartado de técnicas avanzadas de análisis de datos en marketing predictivo te acaba de proporcionar el camino a seguir para realizar análisis de datos más sofisticados, utilizar modelos de aprendizaje automático avanzados y desarrollar estrategias de marketing más efectivas.

Ventajas y aplicaciones prácticas del marketing predictivo.

El marketing predictivo es una disciplina que combina técnicas de análisis de datos y modelos basados en inteligencia artificial para predecir comportamientos y tendencias futuras en el mercado.

A través de la aplicación de algoritmos y análisis avanzado de datos, el marketing predictivo proporciona una visión holística y precisa de los consumidores, permitiendo a las empresas tomar decisiones estratégicas basadas en hechos y pronósticos confiables.

El marketing predictivo ofrece numerosas ventajas específicas cuando se trata de tomar decisiones estratégicas en una organización. Estas son las ventajas principales de introducir el marketing predictivo en tu organización:

1. Conocimiento profundo de los consumidores: Mediante el uso de técnicas de análisis de datos, el marketing predictivo permite a las empresas comprender en profundidad a sus consumidores. Esta disciplina puede analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias de comportamiento que ayudan a las empresas a conocer las preferencias, necesidades y expectativas de sus clientes. Con este conocimiento, las empresas pueden adaptar sus estrategias de manera más efectiva y ofrecer productos y servicios que satisfagan las demandas de sus consumidores.
2. Predicción de comportamientos futuros: Una de las principales ventajas del marketing predictivo es su capacidad para predecir comportamientos futuros. A través de modelos estadísticos y algoritmos, esta disciplina puede anticipar qué productos o servicios serán más demandados, cómo se comportarán los consumidores en determinadas situaciones y cómo responderán a ciertas estrategias de marketing. Esta información permite a las empresas tomar decisiones estratégicas informadas y diseñar campañas dirigidas para maximizar el retorno de inversión.
3. Optimización de estrategias de marketing: El marketing predictivo también permite a las empresas optimizar sus estrategias de marketing. Al identificar características y patrones comunes entre los consumidores, esta disciplina puede segmentar eficazmente el mercado y personalizar las estrategias de marketing para cada segmento. Esto significa que las empresas pueden crear campañas más relevantes y efectivas, aumentando así las posibilidades de éxito y aprovechando al máximo los recursos de marketing disponibles.
4. Reducción de riesgos: Al proporcionar información precisa y fiable sobre las tendencias y comportamientos del mercado, el marketing predictivo ayuda a las empresas a reducir los riesgos asociados con la toma de decisiones estratégicas. Al tomar decisiones basadas en datos y pronósticos confiables, las empresas pueden minimizar el impacto de factores impredecibles y aumentar las posibilidades de éxito en sus estrategias de marketing.

Aplicaciones prácticas del marketing predictivo en la toma de decisiones estratégicas.

El marketing predictivo se puede aplicar en diversas áreas de toma de decisiones estratégicas en una organización. Algunas de las aplicaciones prácticas más comunes incluyen:

1. Optimización del ciclo de vida del cliente.

El marketing predictivo ayuda a las empresas a optimizar el ciclo de vida del cliente. A través del análisis de datos, es posible identificar patrones de comportamiento que indican cuándo un cliente está listo para realizar una compra adicional o cuándo es probable que se produzca una pérdida de cliente.

Con esta información, las empresas diseñan estrategias para retener a los clientes existentes, aumentar la frecuencia de compra y maximizar el valor de por vida de cada cliente.

2. Personalización de ofertas y promociones.

El marketing predictivo permite a las empresas personalizar las ofertas y promociones para cada cliente de manera más efectiva. A través del análisis de datos, es posible comprender las preferencias individuales de los consumidores y crear ofertas que se adapten a sus necesidades específicas.

Esto crea una experiencia personalizada para el cliente, aumentando así las posibilidades de conversión y fidelización.

3. Optimización de precios.

El marketing predictivo también se puede utilizar para optimizar los precios de los productos y servicios. Al analizar datos históricos de ventas y patrones de comportamiento del mercado, es posible identificar el precio óptimo para maximizar los ingresos y la demanda.

Esto permite a las empresas establecer estrategias de precios más efectivas y competitivas, asegurando así una posición sólida en el mercado.

4. Pronóstico de demanda.

El marketing predictivo puede ayudar a las empresas a pronosticar la demanda futura de productos y servicios. Al analizar datos históricos de ventas, datos de redes sociales y otros factores relevantes, es posible predecir con mayor precisión la demanda de determinados productos o servicios en un momento determinado.

Esta información es invaluable para la planificación de inventario, la gestión de la cadena de suministro y la toma de decisiones estratégicas relacionadas con la oferta y la demanda.

Ideas clave sobre el marketing predictivo.

Este artículo de introducción al marketing predictivo es fundamental para comprender y aprovechar las ventajas de esta disciplina en el ámbito empresarial. Hemos explorado los conceptos básicos del marketing predictivo, incluyendo su definición, objetivos y beneficios.

Además, hemos visto distintos casos de uso y cómo llevarlos a la práctica con la herramienta líder de marketing predictivo, utilizando el análisis de datos predictivo y proporcionando los recursos necesarios para aplicar estas técnicas en tu actividad profesional.

Las técnicas avanzadas de análisis de datos en marketing predictivo son fundamentales para obtener información relevante y precisa sobre los clientes, lo que permite a las empresas tomar decisiones estratégicas más informadas y efectivas. Hemos profundizado en diversos métodos de análisis de datos, como la segmentación de clientes, la clasificación y la predicción de comportamientos. Estas técnicas avanzadas son clave para optimizar las estrategias de marketing y mejorar los resultados empresariales.

En resumen, hemos explorado las aplicaciones prácticas del marketing predictivo en la toma de decisiones estratégicas. A lo largo de este artículo, hemos visto cómo el uso de técnicas de análisis predictivo puede influir en la planificación y ejecución de estrategias comerciales.

Desde la predicción de la demanda hasta la personalización de la comunicación con los clientes, el marketing predictivo ofrece numerosas oportunidades para mejorar la toma de decisiones en el ámbito empresarial.

Los conocimientos adquiridos en este artículo te permitirán utilizar el marketing predictivo como una herramienta poderosa para impulsar el crecimiento y la rentabilidad de tu compañía.

Descarga nuestro eBook Enriqueciendo los datos de cliente y aprende a ejecutar una estrategia de personalización basada en el ciclo de vida y las preferencias de cada uno de tus clientes. Nunca antes había sido tan fácil empezar a híper-pesonalizar e incrementar el rendimiento de tus acciones de marketing.