Marketing predictivo: todo lo que necesitas saber

¿Qué es el marketing predictivo?

El marketing predictivo es la práctica de analizar los datos de los clientes para predecir comportamientos y preferencias futuros. Se basa en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático y permite a las empresas crear estrategias de marketing específicas, relevantes y personalizadas.

Puede pensar en el marketing predictivo como información procesable que se deriva de la inteligencia predictiva: una capacidad tecnológica que utiliza datos históricos y varios algoritmos estadísticos para identificar la probabilidad de resultados futuros.

Como veremos en esta guía, las predicciones también pueden presentarse en diferentes formas. Puede predecir qué clientes es probable que compren, en qué canal es más probable que interactúen, qué productos les gustaría ver a continuación y más.

Por ejemplo, marcas como Amazon, Netflix y muchas otras analizan conjuntos de datos masivos para crear predicciones muy específicas y determinar qué productos o contenido le gustaría ver. Esto es crucial para ellos, ya que tienen catálogos de productos gigantescos que pueden abrumar fácilmente a los usuarios.

6 beneficios del marketing predictivo

El marketing predictivo aporta una serie de ventajas a los profesionales del marketing basados ​​en datos que buscan mejorar la experiencia, los ingresos y la retención de sus clientes.

1. Mayor satisfacción y compromiso del cliente

Como dijimos, el marketing predictivo utiliza datos pasados ​​para comprender lo que les gusta, quieren y necesitan a los clientes existentes. Al analizar puntos de datos como compras pasadas, comportamiento de navegación e interacciones de canales específicos, las tecnologías de marketing predictivo pueden adivinar con precisión qué podría atraerles en el futuro.

Para los clientes, esto es como entrar a una tienda donde todo lo que ven se alinea perfectamente con sus gustos y deseos. Este nivel de personalización te hace sentir comprendido y valorado al mismo tiempo que profundiza tu conexión con la marca.

La satisfacción del cliente a menudo se traduce en lealtad a la marca y en una mayor probabilidad de compartir experiencias positivas con otros, así como de volver a interactuar con la marca en el futuro.

2. Selección óptima de clientes, segmentación y asignación de presupuesto

Muchas empresas tienen una idea aproximada de su público objetivo, como "mujeres de entre 20 y 30 años en Nueva York", pero este enfoque es bastante amplio y no considera las diferencias únicas en las preferencias y comportamientos de cada cliente.

El marketing predictivo le ayuda a eliminar muchas de las conjeturas y a tomar decisiones verdaderamente basadas en datos .

Al analizar y comprender en profundidad los datos de los clientes, los algoritmos predictivos permiten a las empresas dirigirse con precisión a cada cliente basándose no solo en características clásicas como historiales de compras, datos demográficos y ubicaciones, sino también en su probabilidad de compra, gasto proyectado, afinidad de descuentos y más.

3. Tasas de conversión más altas

Un enfoque específico hace que los clientes sean más propensos a comprar porque ven mensajes y recomendaciones de productos que realmente les importan.

Por ejemplo, si alguien busca con frecuencia equipos deportivos en su sitio web, el marketing predictivo sugeriría mostrarle anuncios, contenido del sitio web o correos electrónicos sobre sus últimos equipos deportivos.

Pero no se trata sólo de ser relevante. El tiempo también es clave. El marketing predictivo ayuda a determinar el mejor momento para llegar a los clientes . Tal vez algunos clientes revisen sus correos electrónicos a primera hora de la mañana, mientras que es más probable que otros compren en línea a altas horas de la noche. Al utilizar datos para comprender estos hábitos, el marketing predictivo garantiza que sus mensajes lleguen a los clientes en el momento justo.

4. Campañas de descuentos más inteligentes

Como se mencionó anteriormente, muchas tiendas de comercio electrónico ofrecen descuentos constantemente para que los clientes compren. Sin embargo, esto puede afectar sus márgenes de beneficio.

El marketing predictivo le permite dirigirse a los usuarios con la mayor intención (es decir, alta probabilidad de compra), de modo que pueda promocionar productos a su precio habitual entre estos clientes, en lugar de desperdiciar sus descuentos, ya que probablemente comprarán de todos modos. Por otro lado, la segmentación predictiva también le permite dirigirse a clientes con una alta afinidad por descuentos.

Ambas tácticas protegen sus márgenes de beneficio y le ayudan a tomar decisiones de marketing inteligentes con respecto a sus descuentos.

5. Mayores ingresos, AOV y LTV

El marketing predictivo le permite fomentar relaciones a largo plazo y aumentar métricas clave como los ingresos, el valor promedio de los pedidos (AOV) y el valor de vida del cliente (LTV).

Por ejemplo, el recomendador inteligente impulsado por inteligencia artificial de Insider puede mostrar diferentes productos a cada cliente, según sus necesidades e intereses únicos. Esto significa que puede aprovechar los datos de comportamiento pasado de los clientes para determinar qué productos les gustaría ver en el futuro.

Insider también tiene un algoritmo de recomendación automatizado (llamado Chef) que puede detectar automáticamente las mejores estrategias de recomendación probando los artículos más populares, los más vendidos, los basados ​​en el usuario, los mayores descuentos, los recién llegados y los algoritmos de artículos de tendencia para obtener mejores tasas de conversión.

6. Estrategias de marketing proactivas

Tradicionalmente, el marketing ha consistido en reaccionar, como enviar un cupón después de notar una caída en las ventas o cambiar una campaña publicitaria una vez que te das cuenta de que no está dando en el blanco.

Pero el marketing predictivo cambia el guión. En lugar de esperar señales y luego responder, la inteligencia predictiva utiliza datos y análisis para pronosticar lo que los clientes querrán o necesitarán en el futuro . De esta manera siempre estarás un paso por delante.

Por ejemplo, si el análisis predictivo muestra que un determinado tipo de producto se está volviendo popular, puedes intensificar tu marketing antes de que la tendencia alcance su punto máximo. O, si los datos sugieren que un cliente podría estar perdiendo interés en su marca, puede volver a atraerlo con una oferta personalizada antes de que comience a buscar en otra parte.

¿Cómo funciona el marketing predictivo?

Los datos precisos son la base del marketing predictivo. Cuanto más tengas, mejor. Las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático analizan estos datos utilizando diferentes algoritmos y modelos predictivos para pronosticar los comportamientos y preferencias futuros de los clientes.

El proceso combina ciencia de datos con conocimientos de marketing para hacer conjeturas fundamentadas sobre lo que los clientes podrían hacer a continuación, ya sea qué es probable que compren, cuándo podrían realizar una compra o qué probabilidades hay de que interactúen en un canal específico.

Si bien muchas marcas tienen los datos necesarios para hacer esto, a menudo están dispersos en sistemas desconectados, como software de análisis, plataformas de marketing por correo electrónico, herramientas de fidelización, soluciones de servicio al cliente, plataformas de comercio electrónico, herramientas de redes sociales y más. Esto crea silos de datos que impiden que los especialistas en marketing obtengan una comprensión clara de sus clientes y dificultan las predicciones precisas.

Es por eso que una buena plataforma de datos de clientes (CDP) como Insider es tan crucial para realizar predicciones precisas. Los CDP unifican los datos de los clientes de diferentes fuentes en una base de datos conveniente. Esto significa que pueden actuar como un centro central para almacenar y analizar los datos de los clientes.

Además, el motor de intención impulsado por IA de nuestra plataforma puede analizar estos datos unificados para generar predicciones precisas sobre la probabilidad de compra de cada cliente, la probabilidad de participar en un canal específico, la afinidad de descuento y más.

También obtienes un panel de análisis de marketing predictivo dedicado con todo tipo de estadísticas y métricas útiles, como se muestra a continuación.

Ejemplos de estrategias de marketing predictivo

A continuación, exploraremos algunos ejemplos prácticos de cómo las capacidades de marketing predictivo de Insider pueden afectar los flujos de trabajo y las métricas comerciales clave.

1. Recomendaciones de productos personalizadas

Como mencionamos anteriormente, las recomendaciones de productos personalizadas son sugerencias personalizadas para los clientes en función de sus preferencias únicas y comportamientos pasados, como el historial de compras y los patrones de navegación en línea.

Pueden tener un impacto enorme en las conversiones y los ingresos. Por ejemplo, Philips utilizó las recomendaciones de productos impulsadas por IA de Insider para mejorar sus tasas de conversión móvil en un 40,1% y generar más de 20.000 euros de ingresos incrementales.

Además, con Insider, estas recomendaciones no se limitan a su sitio web. Puede extenderlos a canales de mensajería como correo electrónico, SMS y WhatsApp para garantizar una experiencia uniforme en todos los ámbitos.

Si está interesado, exploramos este tema con más detalle en nuestra guía de motores de recomendación de productos.

2. Segmentación

La plataforma de Insider ofrece sólidas capacidades de segmentación, lo que permite a los equipos de marketing crear segmentos de clientes altamente específicos basados ​​en más de 120 atributos, incluidos rasgos, comportamientos, preferencias, datos demográficos y más.

Además, el motor predictivo basado en inteligencia artificial de Insider le permite segmentar y dirigirse a clientes en función de comportamientos predictivos futuros, como:

• Probabilidad de compra.
• Estado del ciclo de vida del cliente.
• Afinidad de atributo o descuento.
• Probabilidad de participar en un canal específico.

Estas audiencias predictivas abren un montón de oportunidades para una orientación más precisa a los clientes. Por ejemplo, puedes segmentar a los usuarios que:

• Tiene una alta probabilidad de realizar una compra y acaba de abrir su aplicación móvil.
• Tiene una alta afinidad con el descuento y visitó la página de un producto específico sin realizar la compra.
• Tener una alta probabilidad de interactuar con su marca en un canal específico y una afinidad hacia ciertos atributos del producto.

3. Creación y optimización del recorrido del cliente

Además del descubrimiento y la segmentación de productos, el marketing predictivo también es perfecto para crear recorridos de clientes relevantes y consistentes.

Específicamente, dos funciones predictivas pueden ayudarlo a entregar cada mensaje con precisión milimétrica: las predicciones del siguiente mejor canal y la optimización del tiempo de envío (STO).

Las predicciones del siguiente mejor canal consisten en descubrir el mejor punto de contacto para contactar a cada cliente. Este análisis de funciones analiza el comportamiento pasado y utiliza automáticamente el canal en el que es más probable que interactúe cada cliente, ya sea correo electrónico, notificaciones automáticas, SMS, WhatsApp, etc.

STO analiza cuándo sus clientes son más activos y receptivos en diferentes canales y programa sus mensajes en consecuencia. Por ejemplo, si los datos muestran que un cliente suele revisar sus correos electrónicos por la noche, STO se asegurará de que su correo electrónico llegue a su bandeja de entrada aproximadamente a esa hora. Esto aumenta las posibilidades de que su mensaje no sólo sea visto sino que también se actúe en consecuencia.

Ambas características garantizan que cada paso del viaje se adapte no sólo en términos de contenido, sino también a través del canal correcto y en el momento adecuado. También le ahorran toneladas de tiempo y esfuerzo ya que no tiene que realizar pruebas A/B manualmente de diferentes canales y tiempos de envío para determinar cuál es el mejor.

Marketing predictivo en acción: 3 estudios de casos de la vida real

Ahora que sabe cómo funciona el marketing predictivo y dónde se puede aplicar, exploremos algunos ejemplos de su poder en la vida real. Las tres empresas siguientes utilizaron diferentes tipos de estrategias que acabamos de explorar: recomendaciones de productos, creación del recorrido del cliente y segmentación.

#1 Adidas

Ante un aumento en el tráfico en línea durante los bloqueos de COVID-19, Adidas buscó atraer y retener a los visitantes de manera más efectiva. Específicamente, querían predecir mejor qué productos les gustaría ver a los visitantes del sitio web para mejorar las tasas de conversión.

Es por eso que recurrieron al recomendador inteligente y optimizador de categorías impulsado por inteligencia artificial de Insider. En tan solo un mes de utilizar estas herramientas , Adidas fue testigo de un asombroso aumento del 259 % en el valor promedio de los pedidos (AOV) y un aumento del 13 % en las tasas de conversión .

Otra clave del éxito de Adidas fueron sus campañas de marketing dirigidas y el uso estratégico de códigos de cupón personalizados, que mejoraron la experiencia de compra en línea para los clientes nuevos y recurrentes.

Por ejemplo, el uso de Insider's Web Suite permitió la creación de distintas variaciones de cupones para diferentes segmentos de clientes, lo que resultó en un aumento significativo en el AOV de nuevos usuarios y un aumento notable en las tasas de conversión para los usuarios recurrentes.

Por último, Adidas aprovechó la herramienta Category Optimizer para optimizar su experiencia de usuario móvil, lo que generó un aumento del 50,3 % en las tasas de conversión móvil .

Para profundizar en el enfoque de Adidas, consulte el estudio de caso completo.

#2 Colores Unidos de Benetton

Al enfrentar desafíos como el abandono del carrito y la necesidad de más suscripciones, United Colors of Benetton recurrió al creador de recorridos del cliente basado en inteligencia artificial de Insider: Architect.

Esta herramienta les permitió crear recorridos de clientes personalizados para diferentes casos de uso.

Por ejemplo, para reducir el abandono del carrito, Benetton implementó una estrategia de notificación web push de tres etapas. Este enfoque implicó dirigirse a los clientes que dejaron artículos en su carrito con notificaciones oportunas sobre los recién llegados, seguidas de mensajes personalizados y, si era necesario, un código de cupón. Este método logró una tasa de conversión del 4,8%, 7 veces mayor que el promedio de la industria .

En términos de aumentar las inscripciones de nuevos usuarios, Benetton diseñó un flujo de viaje web push, que dio como resultado una tasa de inscripción del 5,7%, una cifra 10 veces mayor que el estándar de la industria . Estas estrategias, facilitadas por el marketing predictivo, no sólo abordaron los desafíos iniciales de Benetton sino que también condujeron a un aumento sustancial en sus ingresos incrementales y en su base de usuarios.

En general, Architect permitió a la marca crear recorridos personalizados para los clientes, lo que generó un aumento de 7 veces en las conversiones y un aumento de 10 veces en la adquisición de nuevos clientes . Puede encontrar el estudio de caso completo en nuestro sitio web.

#3 Pierre Cardín

Cuando Pierre Cardin enfrentó el desafío de aumentar los costos de adquisición de clientes, recurrió a Predictive Ad Audiences (PAA) de Insider. Utilizando la tecnología respaldada por inteligencia artificial de Insider, Pierre Cardin pudo segmentar sus audiencias de manera más efectiva, centrándose en los comportamientos de los usuarios y los datos predictivos. Este enfoque les permitió dirigirse a clientes que mostraban una intención real de compra, lo que llevó a una optimización significativa de su inversión publicitaria.

Los resultados fueron notables. Pierre Cardin experimentó un aumento del 445 % en las tasas de conversión y un aumento del 164,83 % en el retorno de la inversión publicitaria (ROAS).

Aún más impactante fue la reducción de su coste por adquisición (CPA), que cayó un 67,95%. Aprovechando la experiencia y la tecnología predictiva de Insider, Pierre Cardin no solo logró su objetivo de aumentar el ROAS sino que también redujo considerablemente sus costos publicitarios, un resultado sorprendente y altamente beneficioso para la marca.

Puede obtener más información sobre cómo utilizaron la segmentación predictiva de Insider en el estudio de caso completo.

Utilice el motor de intenciones basado en inteligencia artificial de Insider para predecir con precisión el comportamiento del cliente

El motor de intención impulsado por IA de Insider, las recomendaciones de productos y las capacidades de orquestación de recorridos lo ayudan a predecir con precisión los comportamientos de los clientes y adaptar sus estrategias de marketing a ellos.

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