Katie Morley
May 20, 2024
Katie Morley
May 20, 2024
Los enfoques de marketing tradicionales, con su alcance amplio e indiscriminado, a menudo tienen dificultades para conectar de manera significativa con los clientes. El problema no es que no funcionen en absoluto, sino más bien que no logran conectar con precisión y consistencia a lo largo de todo el viaje del cliente.
Por ejemplo, muchas empresas muestran anuncios de productos que los clientes ya han comprado. Además de ser molesto, esta es una gran oportunidad perdida para cultivar la relación al sugerir productos que complementen los que los clientes ya han comprado.
Toneladas de enfoques similares de segmentación de clientes hacen que las empresas reduzcan sus márgenes de beneficio, pierdan ingresos y ofrezcan experiencias inconsistentes a los clientes.
Además, descubrimos que muchas marcas también tienen dificultades con:
Aquí es donde el marketing predictivo puede marcar la diferencia: al aprovechar el poder del análisis de datos, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, el análisis predictivo ofrece una solución estratégica a muchos de estos problemas.
Además, el marketing predictivo permite estrategias proactivas en lugar de reactivas, lo que te permite mantenerte un paso adelante. También asegura mejor que cada dólar gastado sea una inversión para llegar a la audiencia correcta, con el mensaje correcto, en el canal correcto.
En esta guía, aprenderás exactamente qué es el marketing predictivo y cómo usarlo, junto con sus ventajas y posibles usos. También utilizaremos Insider, nuestra plataforma de personalización cross-channel, para mostrar ejemplos reales del impacto del marketing predictivo en la segmentación de clientes, el descubrimiento de productos y la orquestación de viajes.
Insider puede ayudarte a implementar varias estrategias de marketing predictivo para lograr un mejor compromiso, más conversiones y mayor rentabilidad. Para obtener más información, visita nuestro sitio web o programa una demostración con nuestro equipo.
¿Qué es el marketing predictivo?
6 beneficios del marketing predictivo
¿Cómo funciona el marketing predictivo?
Ejemplos de estrategias de marketing predictivo
Marketing predictivo en acción: 3 estudios de caso reales
Utilice el motor de intención impulsado por IA de Insider para predecir con precisión el comportamiento del cliente
El marketing predictivo es la práctica de analizar los datos de los clientes para predecir comportamientos y preferencias futuras. Se basa en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático y permite a las empresas crear estrategias de marketing dirigidas, relevantes y personalizadas.
Puedes pensar en el marketing predictivo como ideas accionables que derivan de la inteligencia predictiva, una capacidad tecnológica que utiliza datos históricos y diversos algoritmos estadísticos para identificar la probabilidad de resultados futuros.
Como veremos en esta guía, las predicciones también pueden adoptar distintas formas. Puedes predecir qué clientes es probable que compren, en qué canal es más probable que se comprometan, qué productos les gustaría ver a continuación, y más.
Por ejemplo, marcas como Amazon, Netflix y muchas otras analizan enormes conjuntos de datos para crear predicciones altamente dirigidas y determinar qué productos o contenido te gustaría ver. Esto es crucial para ellas, ya que tienen catálogos de productos gigantescos que pueden abrumar fácilmente a los usuarios.
El marketing predictivo ofrece una serie de ventajas a los profesionales del marketing impulsados por datos que buscan mejorar su experiencia del cliente, ingresos y retención.
Como mencionamos, el marketing predictivo utiliza datos pasados para comprender lo que a los clientes existentes les gusta, quieren y necesitan. Al analizar puntos de datos como compras pasadas, comportamiento de navegación e interacciones específicas del canal, las tecnologías de marketing predictivo pueden adivinar con precisión qué podría atraerles en el futuro.
Para los clientes, esto es como entrar en una tienda donde todo lo que ves se alinea perfectamente con tus gustos y deseos. Este nivel de personalización te hace sentir comprendido y valorado mientras profundiza tu conexión con la marca.
La satisfacción del cliente a menudo se traduce en lealtad a la marca y una mayor probabilidad de compartir experiencias positivas con otros, así como de volver a interactuar con la marca en el futuro.
Muchas empresas tienen una idea aproximada de su audiencia objetivo, como “mujeres de 20 a 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 te ayuda a eliminar gran parte de la especulación aquí y a tomar decisiones realmente basadas en datos.
Al desglosar y comprender profundamente los datos del cliente, los algoritmos predictivos permiten a las empresas dirigirse con precisión a cada cliente basándose no solo en características clásicas como historiales de compras, demografía y ubicaciones, sino también en su probabilidad de compra, gasto proyectado, afinidad por descuentos, y más.
Un enfoque dirigido hace que los clientes sean más propensos a comprar porque ven mensajes y recomendaciones de productos que realmente les importan.
Por ejemplo, si alguien navega con frecuencia por equipos deportivos en tu sitio web, el marketing predictivo sugeriría mostrarles anuncios, contenido del sitio web o correos electrónicos sobre tus últimos equipos deportivos.
Pero no se trata solo de ser relevante. El momento también es clave. El marketing predictivo ayuda a descubrir el mejor momento para comunicarse con los clientes. Tal vez algunos clientes revisen sus correos electrónicos al principio de la mañana, mientras que otros son más propensos a comprar en línea tarde en la noche. Al utilizar datos para comprender estos hábitos, el marketing predictivo garantiza que tus mensajes lleguen frente a los clientes en el momento justo.
Como se mencionó anteriormente, muchos ecomerce ofrecen constantemente descuentos para incitar a los clientes a comprar. Sin embargo, esto puede afectar sus márgenes de beneficio.
El marketing predictivo te permite dirigirte a usuarios con la mayor intención (es decir, alta probabilidad de compra), para que puedas promocionar productos a su precio regular a estos clientes, en lugar de desperdiciar tus descuentos ya que es probable que compren de todos modos. Por otro lado, la segmentación predictiva te permite también dirigirte a clientes con una alta afinidad por los descuentos.
Ambas tácticas protegen tus márgenes de beneficio y te ayudan a tomar decisiones de marketing inteligentes respecto a tus descuentos.
El marketing predictivo te permite cultivar relaciones a largo plazo y aumentar métricas clave como los ingresos, el valor promedio del pedido (AOV) y el valor de vida del cliente (LTV).
Por ejemplo, el Smart Recommender impulsado por IA de Insider puede mostrar diferentes productos a cada cliente, dependiendo de sus necesidades e intereses únicos. Esto significa que puedes aprovechar los datos de comportamiento pasado de los clientes para determinar qué productos les gustaría ver en el futuro.
Insider también cuenta con un algoritmo de recomendación automatizado (llamado Chef) que puede detectar automáticamente las mejores estrategias de recomendación mediante pruebas de los algoritmos de artículos más populares, los más vendidos, basados en usuarios, con mayor descuento, nuevas llegadas y tendencias para obtener mejores tasas de conversión.
Tradicionalmente, el marketing ha sido muchas veces reactivo, 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 funcionando.
Pero el marketing predictivo cambia el juego. En lugar de esperar señales y luego responder, la inteligencia predictiva utiliza datos y análisis para prever lo que los clientes querrán o necesitarán en el futuro. De esta manera, siempre estás un paso adelante.
Por ejemplo, si el análisis predictivo muestra que un cierto tipo de producto está empezando a volverse 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 tu marca, puedes volver a captar su atención con una oferta personalizada antes de que comiencen a buscar en otro lugar.
Los datos precisos son el corazón del marketing predictivo. Cuantos 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 futuras de los clientes.
El proceso combina la ciencia de datos con el conocimiento en marketing para hacer suposiciones educadas sobre lo que los clientes podrían hacer a continuación, ya sea lo que es probable que compren, cuándo podrían realizar una compra o qué tan probable es que se involucren 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 Email marketing, 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 comprendan claramente a sus clientes y obstaculiza las predicciones precisas.
Por eso es tan crucial contar con una buena plataforma de datos de clientes (CDP) como Insider para hacer 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 crear predicciones precisas sobre la probabilidad de compra de cada cliente, la probabilidad de involucrarse en un canal específico, la afinidad por los descuentos 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.
A continuación, exploraremos algunos ejemplos prácticos de cómo las capacidades de marketing predictivo de Insider pueden impactar los flujos de trabajo y las métricas comerciales clave.
Como mencionamos anteriormente, las recomendaciones de productos personalizadas son sugerencias adaptadas para los clientes basadas en sus preferencias únicas y comportamientos pasados, como historial de compras y patrones de navegación en línea.
Pueden tener un gran impacto en las conversiones y en los ingresos. Por ejemplo, Philips utilizó las recomendaciones de productos impulsadas por inteligencia artificial de Insider para mejorar sus tasas de conversión móvil en un 40.1% y generar más de €20,000 de ingresos incrementales.
Además, con Insider, estas recomendaciones no se limitan a tu sitio web. Puedes extenderlas a canales de mensajería como correo electrónico, SMS y WhatsApp para garantizar una experiencia consistente en todos los ámbitos.
Si estás interesado, exploramos este tema con más detalle en nuestra guía sobre motores de recomendación de productos.
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 impulsado por IA de Insider te permite segmentar y dirigirte a los clientes según comportamientos predictivos futuros, como:
Estas audiencias predictivas abren muchas oportunidades para una segmentación más precisa de los clientes. Por ejemplo, puedes segmentar usuarios que:
Además del descubrimiento de productos y la segmentación, el marketing predictivo también es perfecto para construir recorridos de cliente relevantes y consistentes.
Específicamente, dos funciones predictivas pueden ayudarte a enviar cada mensaje con precisión absoluta: las Predicciones del Mejor Canal y la Optimización del Tiempo de Envío (OTE).
Las predicciones del próximo mejor canal se tratan de descubrir el mejor punto de contacto para comunicarse con cada cliente. Esta función analiza el comportamiento pasado y automáticamente utiliza el canal en el que cada cliente es más probable que se involucre, ya sea correo electrónico, notificaciones push, SMS, WhatsApp, y así sucesivamente.
Optimización del Tiempo de Envío (OTE) analiza cuándo tus clientes están más activos y receptivos en diferentes canales y programa tus mensajes en consecuencia. Por ejemplo, si los datos muestran que un cliente suele revisar los correos electrónicos por la noche, OTE se asegurará de que tu correo electrónico llegue a su bandeja de entrada justo en ese momento. Esto aumenta las posibilidades de que tu mensaje no solo sea visto, sino también actuado.
Ambas características garantizan que cada paso del viaje esté adaptado no solo en cuanto al contenido, sino también mediante el canal adecuado y en el momento adecuado. También te ahorran un montón de tiempo y esfuerzo, ya que no tienes que hacer pruebas A/B manuales en diferentes canales y horarios de envío para determinar el mejor.
Ahora que sabes cómo funciona el marketing predictivo y dónde se puede aplicar, exploremos algunos ejemplos reales de su poder. Las tres compañías a continuación utilizaron diferentes tipos de estrategias que acabamos de explorar: recomendaciones de productos, construcción de trayectorias de clientes y segmentación.
Ante el aumento del tráfico en línea durante los cierres de COVID-19, Adidas trató de captar y retener a los visitantes de forma más eficaz. Específicamente, querían predecir mejor qué productos les gustaría ver a los visitantes del sitio web para mejorar las tasas de conversión.
Por eso recurrieron al Recomendador Inteligente y al Optimizador de Categorías de Insider. En solo un mes de uso de estas herramientas, Adidas presenció un impresionante aumento del 259% en el Valor Promedio de Pedido (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, lo que mejoró la experiencia de compra en línea para clientes nuevos y recurrentes.
Por ejemplo, el uso de Web Suite de Insider permitió la creación de variaciones distintas de cupones para diferentes segmentos de clientes, lo que resultó en un aumento significativo en el Valor Promedio de la Orden (AOV) de los nuevos usuarios y un notable aumento en las tasas de conversión para los usuarios recurrentes.
Por último, Adidas aprovechó la herramienta Optimizador de Categorías para optimizar la experiencia de usuario móvil, lo que llevó a un aumento del 50.3% en las tasas de conversión móvil.
Para conocer más detalles sobre el enfoque de Adidas, consulta el estudio de caso completo.
Ante desafíos como el abandono del carrito y la necesidad de aumentar el número de registros, United Colors of Benetton recurrió al constructor de viajes del cliente impulsado por IA de Insider, Architect.
Esta herramienta les permitió crear viajes personalizados para diferentes casos de uso.
Por ejemplo, para reducir el abandono del carrito, Benetton implementó una estrategia de notificaciones web push en tres etapas. Este enfoque implicaba dirigirse a los clientes que dejaron artículos en su carrito con notificaciones oportunas sobre nuevas llegadas, seguidas de mensajes personalizados y, si fuera necesario, un código de cupón. Este método logró una tasa de conversión del 4.8%, que fue 7 veces más alta que el promedio de la industria.
En cuanto a aumentar los registros de nuevos usuarios, Benetton diseñó un flujo de viaje de notificaciones web, lo que resultó en una tasa de registro del 5.7% —una cifra 10 veces mayor que el estándar de la industria. Estas estrategias, facilitadas por el marketing predictivo, no solo abordaron los desafíos iniciales de Benetton, sino que también llevaron a un aumento sustancial en sus ingresos incrementales y su base de usuarios.
En general, Architect permitió a la marca crear viajes personalizados para los clientes, lo que resultó en un aumento de 7 veces en las conversiones y un incremento de 10 veces en la adquisición de nuevos clientes. Puedes encontrar el caso de estudio completo en nuestro sitio web.
Cuando Pierre Cardin enfrentó el desafío de los crecientes costos de adquisición de clientes, recurrieron a las Audiencias de Anuncios Predictivos (PAA) de Insider. Utilizando la tecnología respaldada por IA 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 los clientes que mostraban una verdadera intención de compra, lo que llevó a una optimización significativa de su gasto en publicidad.
Los resultados fueron notables. Pierre Cardin experimentó un aumento del 445% en las tasas de conversión y un incremento del 164.83% en el retorno de la inversión publicitaria (ROAS).
Aún más impactante fue la reducción en su costo por adquisición (CPA), que disminuyó en un 67.95%. Al aprovechar 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 que fue sorprendente y altamente beneficioso para la marca.
Puedes aprender más sobre cómo utilizaron la segmentación predictiva de Insider en el caso de estudio completo.
El motor de intención impulsado por IA de Insider, las recomendaciones de productos y las capacidades de orquestación de viajes le ayudan a predecir con precisión los comportamientos de los clientes y adaptar sus estrategias de marketing a ellos.
Puede utilizar nuestra plataforma de marketing empresarial para:
Nuestra amplia biblioteca de plantillas le permite aprovechar rápidamente tácticas comprobadas, mientras que nuestro experimentado equipo de soporte puede ayudarlo a configurar nuestra plataforma, comprender cómo funciona e implementar las estrategias de marketing adecuadas para sus necesidades.
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Written by
Katie Morley
Katie is an award-winning content marketer with over eight years of experience in content strategy, development, and copywriting. As Global Content Director at Insider, she currently oversees content strategy across 26 regions. Fun fact: Katie read 64 books last year (for which she owes a long commute and two week-long holidays where she spent approximately six hours a day with her nose in a book).
