Los retos del marketing predictivo en 2024

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¿Qué es el análisis predictivo?

El objetivo del marketing predictivo es responder a la pregunta:

"¿Cómo puedo anticipar y responder a las necesidades futuras de mis prospectos/clientes antes incluso de que las expresen?".

En la práctica, se trata de técnicas de tratamiento y modelización del comportamiento de los clientes, que permiten anticipar sus acciones futuras a partir de comportamientos pasados y presentes.

Este enfoque se basa en la explotación y el análisis de una gran cantidad de datos... ¡ahí están los famosos "Big Data"! 😊 Estos datos proceden de diversas fuentes, entre ellas el sitio web de la empresa.

El marketing predictivo permite a las empresas personalizar su oferta proponiendo el producto o servicio adecuado, en el momento adecuado, al cliente adecuado.

Eso es todo. Los días en los que hablabas a todos tus visitantes de la misma manera han quedado atrás, y ahora tienes que ser capaz de concentrarte en una estrategia: crear una experiencia única para el cliente.

Marketing predictivo: ¿cómo sacar el máximo partido a 2024?

Imagínese lo siguiente: usted sabe exactamente qué clientes están dispuestos a comprar y cuáles es probable que abandonen su marca. A los primeros les envía un regalo personalizado para agradecerles su fidelidad y animarles a actuar. A los segundos, les ofrece un código promocional especial para convencerles de que vuelvan. Al mismo tiempo, analiza las conversaciones con su equipo de atención al cliente para identificar los momentos en los que aumenta la frustración, de modo que pueda tranquilizarles inmediatamente con una respuesta adecuada y personalizada.

En eso consiste el marketing predictivo. Ya no se trata solo de reaccionar ante el comportamiento pasado de los clientes, sino de anticiparse a sus acciones futuras y personalizar cada interacción en consecuencia. Aunque este concepto no es nuevo en 2024, la verdadera novedad reside en la democratización de las herramientas de aprendizaje automático (ML) y los grandes modelos lingüísticos (LLM).

1 - Orientación predictiva: identificar, anticipar y actuar :

Estas tecnologías, antaño exclusivas de grandes empresas con equipos técnicos especializados, están ahora al alcance de todas las empresas, incluso de aquellas con recursos limitados. Esta accesibilidad significa que un mayor número de marcas puede aplicar estrategias eficaces de marketing predictivo sin necesidad de contar con conocimientos avanzados de ciencia de datos.

Soluciones como Google Analytics 4 (GA4) y BigQuery ML ponen esta tecnología al alcance de todas las empresas.

Puede que no lo sepas, pero GA4 ofrece 4 audiencias predictivas gratuitas. Identifican automáticamente a los usuarios con un alto potencial de compra o a los que corren el riesgo de darse de baja. Las campañas de medios y la segmentación in situ pueden ajustarse en consecuencia, por ejemplo ofreciendo promociones específicas a los usuarios en riesgo u ofertas personalizadas a los compradores potenciales.

BigQuery ML, por su parte, le permite crear modelos predictivos personalizados basados en sus datos internos, para segmentos aún más refinados, sin tener que profundizar en la complejidad de los algoritmos. Estas herramientas de consumo permiten, por tanto, explotar segmentos predictivos y ajustar de forma proactiva sus estrategias de marketing, sin necesidad de conocimientos de aprendizaje automático.

Otra herramienta que democratiza la segmentación predictiva es Emotion AI de AB Tasty, que analiza las emociones de los usuarios en tiempo real, adaptando los mensajes y las ofertas en función de su estado emocional. Este enfoque mejora la personalización de las campañas, optimizando el compromiso en función de los sentimientos inmediatos de los visitantes.

2 - Personalizar los contenidos: comprender y anticipar las necesidades

En nuestra opinión, el segundo reto 2024 del marketing predictivo se refiere a la personalización de los contenidos. En este caso, no se trata solo de saber cuándo y a quién enviar un mensaje, sino también de cómo personalizar el contenido de forma pertinente y contextual. Aquí es donde entran en juego los LLM (grandes modelos lingüísticos).

Análisis de emociones y necesidades con los LLM

Los LLM como GPT-4 pueden utilizarse para analizar grandes cantidades de texto, ya sean comentarios 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 subyacentes a cada interacción.

Pongamos un ejemplo: usted analiza las transcripciones de las interacciones del servicio de atención al cliente para detectar señales de frustración o insatisfacción. A partir de ahí, puedes ajustar las recomendaciones o el tono de tus comunicaciones para tranquilizar a los clientes insatisfechos y ofrecerles soluciones personalizadas, aumentando así su satisfacción y fidelidad. En Welyft ya estamos utilizando estos modelos de datos para analizar las transcripciones de las pruebas de usuarios y extraer información emocional para enriquecer nuestra comprensión de las experiencias de los clientes.

Recomendaciones hiperpersonalizadas con agentes conversacionales

Donde los LLM brillan especialmente es en la generación de experiencias verdaderamente 1to1 en las que el usuario puede interactuar con su marca de forma hipernatural y personalizada.

Gracias a esta capacidad de generar contenidos, los LLM permiten crear recorridos de cliente únicos en los que cada propuesta de producto o contenido se basa en un profundo conocimiento de las necesidades y emociones del usuario. Ya no se trata simplemente de una segmentación por comportamiento, sino de un conocimiento completo y en tiempo real de cada cliente, lo que maximiza las posibilidades de conversión y retención.

Empresas de CRO como Dynamic Yield, por ejemplo, están estudiando esta posibilidad con Shopping Muse, utilizando estos modelos para ofrecer recomendaciones de productos que se adaptan en tiempo real a las preferencias del usuario.

Cuestiones técnicas, estratégicas y éticas

Aunque el marketing predictivo ofrece oportunidades increíbles, todavía hay que tener en cuenta una serie de cuestiones para garantizar su eficacia.

1 - Cuestiones técnicas: 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 aprendizaje automático y los LLM serán menos eficaces. Por lo tanto, debe asegurarse de que su plan de seguimiento está bien establecido, estandarizado, con convenciones claras y una rigurosa supervisión de los datos en tiempo real. Esto garantiza que los modelos dispongan de información precisa en la que basar sus predicciones.

Sin embargo, para que estas predicciones sean realmente eficaces, es esencial 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 seguimiento debe estar rigurosamente normalizado. La nomenclatura de eventos y variables debe ser clara y coherente para que los algoritmos puedan interpretar la información correctamente. Sin un plan de seguimiento bien definido, las predicciones corren el riesgo de ser sesgadas y poco fiables.

2 - Cuestiones estratégicas: definir objetivos claros

El marketing predictivo, por muy potente que sea, no puede tener éxito sin unos objetivos claros. Hay que saber qué se quiere optimizar: ¿la tasa de conversión? ¿La fidelidad de sus clientes? ¿La pérdida de clientes? Cada caso de uso requiere una estrategia específica y acciones adecuadas. No se trata de utilizar las predicciones porque sí, sino de integrarlas en una visión global que responda a necesidades específicas.

3 - Cuestiones éticas: respetar la confidencialidad y las expectativas de los clientes

Por último, la protección de los datos personales y el respeto de la confidencialidad siguen siendo una cuestión clave. Al utilizar tecnologías predictivas que se basan en los datos de los usuarios, las empresas deben mantener la transparencia sobre cómo se recopila y utiliza esta información. Es esencial cumplir normativas como el RGPD y no comprometer nunca la confianza de los usuarios.

¿Por qué es tan complicado?

No estamos hablando de brujería, pero son muy pocas las marcas que se ocupan de estas cuestiones.



Es un verdadero reto, que puede ser difícil de poner en marcha sin recursos y competencias. Hay herramientas que pueden ayudar a llenar este vacío, y pueden ser muy útiles, pero la falta de recursos puede hacerse sentir aquí también. Esta es una de nuestras recomendaciones favoritas: empezar poco a poco y luego acelerar estructurándose.

Este consejo es especialmente válido para el marketing predictivo, ¡donde los primeros hitos son esenciales! ¿Está trabajando en estos proyectos en su empresa? No dudes en ponerte en contacto conmigo, ¡me encantaría hablar contigo sobre ello!

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