¿Es confiable el marketing analítico predictivo y cómo beneficiarse de él?

La inteligencia artificial se ha convertido en una parte inseparable del marketing digital contemporáneo. Confiamos en varias herramientas para automatizar tareas repetitivas, rastrear KPI de campañas, comunicarnos con nuestros clientes y atraer nuevos clientes potenciales. Estas soluciones nos permiten adoptar un enfoque basado en datos para tomar decisiones y mejorar la forma en que hacemos negocios.

Sin embargo, si nos basamos únicamente en datos de periodos pasados, siempre estaremos un paso por detrás. Ahí es donde entra en juego el marketing analítico predictivo. Brinda conocimiento que nos permite evitar que los clientes se vayan, reduce los costos de adquisición, mejora el CLV y, en última instancia, aumenta los ingresos.

En este artículo, nos enfocamos en las aplicaciones prácticas y la confiabilidad del análisis predictivo en el marketing digital. Siga leyendo para obtener consejos prácticos sobre cómo adoptar la tecnología en su estrategia.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo (PA) es una tecnología que utiliza inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y técnicas de modelado estadístico para analizar datos pasados ​​y presentes e identificar tendencias potenciales.

La tecnología requiere un flujo constante de cantidades masivas de datos para ofrecer predicciones precisas. Sin embargo, a medida que las soluciones de software modernas acumulan un suministro de información prácticamente interminable, el análisis predictivo ha ido en aumento y se está desarrollando rápidamente. Además, el avance de la computación en la nube ha acelerado su crecimiento, ya que reduce el costo de mantenimiento, hardware y personal de TI.

De hecho, la investigación muestra que se espera que el mercado global de análisis predictivo alcance los USD 25,2 mil millones para 2026, mostrando una CAGR de alrededor del 20,8 % durante el período 2019 a 2026.

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La tecnología se usa ampliamente en muchas industrias, incluidas, entre otras, la banca y los servicios financieros, los seguros, las telecomunicaciones y TI, el comercio minorista, el comercio electrónico, la atención médica, la fabricación, el gobierno, la defensa, la energía, el transporte y la logística, entre otros.

PA permite a las empresas capitalizar sus activos de datos y, entre otras cosas, minimizar los riesgos de inversión, acelerar la innovación, mejorar la seguridad, reducir costos y mejorar las ganancias.

¿Qué es el marketing predictivo?

De manera similar a otras industrias, el marketing puede beneficiarse enormemente del análisis predictivo.

Las herramientas de marketing modernas brindan un flujo constante de información, lo que permite rastrear y registrar fácilmente el viaje digital del cliente.

Los algoritmos de análisis predictivo observan el comportamiento del cliente en tiempo real y lo correlacionan con los datos existentes para identificar patrones y brindarnos una comprensión más profunda de nuestros clientes. Además, los resultados pueden cotejarse con datos de otros departamentos, como ventas y servicio al cliente, para brindar información sobre lo que impulsa al cliente a realizar una compra.

Aprovechando este conocimiento, las empresas pueden optimizar sus presupuestos, mejorar el rendimiento y aumentar el ROI de los canales de comunicación.

Como uno de los 15 principales proveedores de análisis predictivo del mundo, Salesforce ha estimado que, si se usa de manera constante en su estrategia de marketing, puede aumentar las conversiones en un 22,66 %, influir en el 26,34 % de todos los pedidos totales y mejorar los ingresos en un 40,38 %.

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Sin embargo, aunque los resultados son impresionantes, se debe tener en cuenta que los algoritmos de aprendizaje automático necesitan tiempo para entrenarse y aprender. Esto quiere decir que la fiabilidad de la tecnología depende en gran medida del tiempo que lleve usándola. La precisión de las predicciones aumenta drásticamente después del primer año de adopción y continúa mejorando progresivamente.

Aplicaciones de la Analítica Predictiva en Marketing

Comprender al cliente y adoptar un enfoque basado en datos es una estrategia viable que puede resultar en una mejor personalización, optimización del rendimiento y una mejor orientación.

Algunas de las aplicaciones más exitosas del análisis predictivo en el marketing contemporáneo son:

Segmentación de redes sociales

Facebook utiliza análisis predictivos para crear audiencias similares. La información sobre su base de fans se extrae de su página, aplicación móvil y etiqueta de píxel. En función de sus mejores perfiles de clientes, el algoritmo identifica posibles clientes viables para mostrarles su contenido.

Segmentación de anuncios

Google Ads utiliza la tecnología en búsquedas pagas para mostrar anuncios de PPC a las personas que tienen más probabilidades de hacer clic en ellos. La compañía de motores de búsqueda es uno de los líderes en el desarrollo de IA y ML y sus algoritmos están en constante evolución, lo que hace que su orientación sea cada vez mejor con el tiempo.

Correo de propaganda

Las aplicaciones de PA en el marketing por correo electrónico son numerosas y pueden mejorar drásticamente el rendimiento de las campañas. La automatización inteligente beneficia la recuperación de carritos de compras abandonados, el marketing por goteo, la personalización avanzada, los correos electrónicos posteriores a la compra, las notificaciones de recién llegados, los correos electrónicos de existencias, etc.

Recomendaciones de productos

El análisis del comportamiento del cliente permite a las empresas hacer recomendaciones precisas de productos y realizar ventas cruzadas y aumentar las ventas con éxito a sus clientes.

Los algoritmos avanzados tienen en cuenta factores como compras repetitivas, intervalos de compra, cambios estacionales, tendencias y fluctuaciones de comportamiento, etc. Esto les permite predecir con precisión cuándo un cliente puede comprar un determinado producto y qué más puede interesarle.

Valoración de prospectos

La puntuación de clientes potenciales es una de las principales aplicaciones de PA en marketing digital. Existe una variedad de herramientas en el mercado que permiten a las empresas rastrear y analizar las acciones de los usuarios e identificar cuándo un cliente potencial está listo para convertirse. Esto permite a los especialistas en marketing acercarse al cliente en el momento adecuado con la oferta correcta y cerrar el trato.

Segmentación de clientes

El análisis predictivo le permite segmentar su audiencia en función de varios rasgos. El algoritmo procesa los datos de sus clientes e identifica patrones que de otro modo nunca habría notado. Con referencias cruzadas con el comportamiento en los canales de comunicación, esta información puede ayudarlo a detectar a sus mejores clientes, mejorar sus personajes de comprador, orientarlos mejor y, en última instancia, generar más ventas.

Modelado de atribución de conversión

Aprovechando la PA moderna, los especialistas en marketing pueden usar los datos de su estrategia omnicanal para crear modelos de atribución precisos. Esto les permite distribuir el crédito por conversiones entre sus canales y monitorear el desempeño. Con esta información, pueden mejorar la eficiencia y optimizar el ROI de las campañas de marketing.

Prevención de Deserción de Clientes

El abandono, o tasa de abandono de clientes, es una métrica importante para las empresas basadas en suscripciones porque, si no se atiende, puede impedir el crecimiento. Analizar el comportamiento de los clientes le permite identificar y controlar las señales que indican que un cliente está a punto de irse. Al aprovechar esta información, puede abordar mejor las necesidades de sus clientes y tomar medidas para mantenerlos cerca.

Soluciones asequibles

El avance del aprendizaje automático y la IA democratiza el marketing predictivo y lo hace accesible a las pequeñas y medianas empresas, no solo a las corporaciones con grandes recursos.

Las aplicaciones que hemos enumerado apenas agotan los beneficios del análisis predictivo en marketing, pero destacan algunos de los tipos de herramientas más utilizados en la actualidad.

Las soluciones de megafonía brindan conveniencia y confiabilidad y, a medida que la tecnología se desarrolla, puede abrir las puertas a aún más oportunidades.

Consejos de marketing de análisis predictivo

Para aquellos de ustedes que son nuevos en el marketing analítico predictivo, hemos enumerado algunos consejos prácticos que pueden ayudarlos a acelerar su progreso con la tecnología.

• Ten paciencia con los resultados . Como se mencionó, el análisis predictivo necesita cantidades masivas de datos para brindar resultados precisos. Cuanta más información procesan, mejor aprenden los algoritmos de aprendizaje automático y más intuitivas y precisas se vuelven sus predicciones. Esto significa que puede llevar más tiempo del que le gustaría obtener resultados totalmente fiables. Sin embargo, la espera debería valer la pena.
• Contrate a expertos en datos capacitados . La gestión de datos no es algo que pueda aprender de la noche a la mañana, y si desea aprovechar al máximo sus herramientas, debe trabajar con expertos capacitados. Sabrán cómo limpiar los datos, procesarlos y analizarlos.

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• Invierta en una solución flexible . Si bien las soluciones listas para usar pueden parecer tentadoras, es posible que no proporcionen los resultados esperados. Dado que la inversión será sustancial de cualquier manera, considere optar por una solución flexible que pueda adaptarse a sus necesidades.
• Considere la integración omnicanal . Al crear modelos predictivos, asegúrese de integrar datos de diferentes canales. Además, como se mencionó, también debe considerar agregar datos de otros departamentos, como servicio al cliente, ventas, finanzas, etc. Esto hará que los resultados sean más relevantes y puede presentar información valiosa inesperada.
• Actualice regularmente sus modelos . Probablemente el mayor beneficio de PA es que le permite monitorear el mercado y los cambios de comportamiento en tiempo real. Esto significa que si actualiza regularmente sus modelos, puede probar estrategias y responder rápidamente a los cambios de la mejor manera posible.

Además, esto le dará una ventaja sobre los competidores que construyen sus estrategias solo en datos históricos de períodos anteriores.

• Equilibra la personalización y la privacidad . PA se basa únicamente en los datos del cliente, y para recopilarlos debe solicitar el consentimiento informado. Si bien las personas pueden disfrutar de las ventajas de la personalización tanto como las empresas, valoran su espacio personal y quieren que usted también lo respete.

Sin embargo, lo que se conoce como la paradoja de la privacidad y la personalización no es un punto muerto sin solución. Si adopta un enfoque transparente, recopila solo la información que necesita y se enfoca en la ciberseguridad, tanto usted como su cliente estarán contentos.

Línea de fondo

Con el desarrollo de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la computación en la nube, el análisis predictivo ha experimentado un enorme crecimiento y se espera que avance aún más en los próximos años. La tecnología ha beneficiado enormemente al marketing al permitirnos confiar en datos, en lugar de suposiciones, y desarrollar resiliencia en un mercado competitivo.

Los especialistas en marketing expertos en tecnología, que aprovechan las soluciones inteligentes y buscan las últimas innovaciones, tienen mejores posibilidades de superar a la competencia y mejorar los ingresos. Además, en la batalla por el corazón del cliente, las empresas que conocen bien a su audiencia, entienden sus necesidades y responden a su comportamiento están destinadas a estar un paso adelante.