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El mes pasado hablamos de personalización. Tuvimos muy buenos comentarios y decidimos centrarnos hoy en el análisis predictivo. Es un tema en pleno crecimiento, pero que pocas empresas explotan todavía en sus estrategias… ¿Con razón o sin ella?
¿Qué es el análisis predictivo?
El objetivo del marketing predictivo es responder a la pregunta:
“¿Cómo anticipar y responder a las futuras necesidades de mis prospectos/clientes incluso antes de que las expresen?”
En concreto, esto agrupa las técnicas de procesamiento y modelización de los comportamientos de los clientes que permiten anticipar sus acciones futuras a partir del comportamiento presente y pasado.
Este enfoque se basa en la explotación y el análisis de una gran cantidad de datos… ¡ahí está el famoso “Big Data”! 😊 Estos datos provienen de diversas fuentes, en particular del sitio de la empresa.
El marketing predictivo permite a las empresas personalizar sus ofertas proponiendo el producto o servicio adecuado, en el momento adecuado, al cliente adecuado.
¡Nada menos! Ya quedó lejos la época en la que se hablaba a todos los visitantes de la misma manera, y ahora hay que poder concentrarse en una estrategia: la de ofrecer una experiencia de cliente única.
El marketing predictivo: ¿cómo sacar partido en 2024?
Imagina esto: sabes exactamente qué clientes están listos para comprar y cuáles corren el riesgo de abandonar tu marca. Para los primeros, envías un regalo personalizado para agradecerles su fidelidad y animarlos a actuar. Para los segundos, propones un código promocional especial para convencerlos de volver. Al mismo tiempo, analizas las conversaciones con tu servicio de atención al cliente para detectar los momentos en los que aumenta la frustración, con el fin de tranquilizarlos de inmediato con una respuesta adaptada y personalizada.
Eso es el marketing predictivo. Ya no se trata solo de reaccionar a los comportamientos pasados de los clientes, sino de anticipar sus acciones futuras y personalizar cada interacción en consecuencia. Si bien este concepto no es nuevo en 2024, la verdadera novedad reside en la democratización de las herramientas de machine learning (ML) y de los grandes modelos de lenguaje (LLMs).
1 - Segmentación predictiva: identificar, anticipar y actuar:
Antes reservadas a las grandes empresas con equipos técnicos especializados, estas tecnologías están hoy al alcance de todas las empresas, incluso las que cuentan con recursos limitados. Esta accesibilidad permite a un mayor número de marcas implementar estrategias de marketing predictivo eficaces sin necesidad de contar con competencias avanzadas en data science.
Soluciones como Google Analytics 4 (GA4) y BigQuery ML hacen que esta tecnología esté al alcance de todas las empresas.
Puede que no lo sepas, pero GA4 ofrece de forma gratuita 4 audiencias predictivas. Permiten identificar automáticamente a los usuarios con alto potencial de compra o a aquellos en riesgo de abandono (churn). Las campañas de medios y la segmentación onsite pueden así ajustarse en consecuencia, ofreciendo, por ejemplo, promociones específicas a los usuarios en riesgo u ofertas personalizadas a los compradores potenciales.
BigQuery ML, por su parte, permite crear modelos predictivos personalizados basados en tus propios datos internos, para segmentos aún más precisos, sin tener que adentrarse en la complejidad de los algoritmos. Estas herramientas accesibles al público general permiten así explotar segmentos predictivos y ajustar tus estrategias de marketing de manera proactiva, sin necesidad de contar con competencias en machine learning.
Entre las herramientas que democratizan la segmentación predictiva, también podemos mencionar Emotion AI de AB Tasty, que permite analizar las emociones de los usuarios en tiempo real, adaptando los mensajes y ofertas según su estado emocional. Este enfoque refuerza la personalización de las campañas, optimizando el engagement en función de las sensaciones inmediatas de los visitantes.
2 - Personalización del contenido: comprender y anticipar las necesidades
El segundo reto de 2024 según nosotros en el marketing predictivo concierne a la personalización de los contenidos. Aquí no se trata solo de saber cuándo y a quién enviar un mensaje, sino también cómo personalizar el contenido de manera pertinente y contextual. Es ahí donde entran en juego los LLMs (grandes modelos de lenguaje).
Análisis de las emociones y las necesidades con los LLMs
Los LLMs como GPT-4 permiten analizar grandes cantidades de texto, ya sea feedback de clientes, conversaciones con el servicio de atención al cliente, o incluso comentarios en redes sociales. Estos modelos son capaces de identificar no solo las intenciones sino también las emociones que subyacen en cada interacción.
Tomemos un ejemplo: usted analiza las transcripciones de las interacciones con el servicio de atención al cliente para detectar señales de frustración o insatisfacción. A partir de ahí, puede ajustar las recomendaciones o el tono de sus comunicaciones para tranquilizar a los clientes descontentos y ofrecerles soluciones personalizadas, reforzando así su satisfacción y su fidelidad. En Welyft ya utilizamos estos modelos de datos para analizar las retranscripciones de los user tests y extraer insights emocionales que enriquecen nuestra comprensión de los recorridos.
Recomendaciones hiperpersonalizadas con los agentes conversacionales
Es precisamente en la generación de una experiencia realmente 1to1, donde el usuario puede interactuar con su marca de forma hiper natural y personalizada, donde los LLMs brillan especialmente.
Gracias a esta capacidad para generar contenido, los LLMs permiten crear recorridos de cliente únicos donde cada propuesta de producto o de contenido se basa en una comprensión profunda de las necesidades y emociones del usuario. Ya no se trata simplemente de segmentación comportamental, sino de una comprensión completa y en tiempo real de cada cliente, lo que maximiza las posibilidades de conversión y retención.
Actores del CRO como Dynamic Yield se han dedicado a ello, por ejemplo con Shopping Muse, utilizando estos modelos para proponer recomendaciones de productos que se adaptan en tiempo real a las preferencias de los usuarios.
Retos técnicos, estratégicos y éticos
Si bien el marketing predictivo ofrece oportunidades increíbles, sigue enfrentándose a varios retos que es importante tener en cuenta para garantizar su eficacia.
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1 - Retos técnicos: la calidad de los datos ante todo
La calidad de los datos es crucial para cualquier modelo predictivo. Sin datos limpios, coherentes y bien estructurados, los algoritmos de machine learning y los LLMs serán menos eficaces. Por ello, hay que velar por que su plan de tracking esté bien establecido, estandarizado, con convenciones claras y un seguimiento riguroso de los datos en tiempo real. Esto garantiza que los modelos dispondrán de información precisa en la que basar sus predicciones.
Pero atención, para que estas predicciones sean realmente eficaces, es indispensable disponer de datos limpios y estructurados. Herramientas como GA4 facilitan la recopilación de datos en tiempo real, pero para que sus algoritmos predictivos funcionen correctamente, el plan de tracking debe estar rigurosamente estandarizado. La nomenclatura de los eventos y las variables debe ser clara y homogénea para que los algoritmos puedan interpretar correctamente la información. Sin un plan de tracking bien definido, las predicciones corren el riesgo de ser sesgadas y poco fiables.
2 - Retos estratégicos: definir objetivos claros
El marketing predictivo, por muy potente que sea, no puede tener éxito sin objetivos claros. Debe saber qué busca optimizar: ¿su tasa de conversión? ¿Su fidelización? ¿El churn? Cada caso de uso requiere una estrategia específica y acciones apropiadas. No se trata de usar predicciones por placer, sino de integrarlas en una visión global que responda a necesidades precisas.
3 - Retos éticos: respetar la confidencialidad y las expectativas de los clientes
Por último, un reto central sigue siendo la protección de los datos personales y el respeto de la confidencialidad. Al utilizar tecnologías predictivas que se apoyan en los datos de los usuarios, las empresas deben mantenerse transparentes sobre la manera en que esta información se recopila y se utiliza. Es esencial respetar normativas como el RGPD y no comprometer jamás la confianza de los usuarios.
¿Por qué resulta entonces tan complicado?
Por tanto, no estamos ante brujería, pero muy pocas marcas trabajan en estos retos. Es un verdadero desafío que puede ser complejo de implementar sin recursos ni competencias.
Algunas herramientas permiten colmar esta carencia y pueden ser de gran utilidad, pero la falta de recursos también puede hacerse sentir ahí.
Es una de nuestras recomendaciones favoritas: empezar pequeño antes de acelerar estructurándose. Este consejo es especialmente válido en el marketing predictivo, ¡donde los primeros hitos son esenciales!
¿Trabajas en estos proyectos en tu empresa? ¡No dudes en contactarme, me encantaría poder hablar de ello contigo!
