Desbloquea el poder de los modelos predictivos en Marketing

La implementación de modelos predictivos en marketing puede ser la diferencia entre una campaña de marketing que resuena y otra que no logra impactar. Exploramos las bases de los modelos predictivos, su relevancia en la toma de decisiones estratégicas y cómo pueden aplicarse.

Aprende cómo los modelos predictivos tienen capacidad para revolucionar tus estrategias de marketing y aumentar el ROI.

¿Qué es un modelo predictivo? Se trata de herramientas avanzadas que utilizan algoritmos y análisis de datos para, por ejemplo, predecir los comportamientos de los clientes en un futuro. La analítica predictiva en marketing se emplea cada vez más ya que permite a las empresas anticiparse a las necesidades de los clientes, tomar decisiones estratégicas y anticiparse a las necesidades de los clientes.

La utilización de analítica predictiva permite a los departamentos de marketing llevar a cabo una optimización de campañas con modelos predictivos y, por supuesto, mejorar también la fidelización de los clientes.

Recopilación y limpieza de datos

Para saber qué es un modelo predictivo es necesario conocer que existe un sustento fundamental que son los datos. Sin ellos es imposible desarrollar un análisis del cliente, realizar una predicción del comportamiento del consumidor o ejecutar un análisis predictivo de ventas. La calidad de los datos es naturalmente el pilar sobre el que se asienta el modelo predictivo.

No basta únicamente con que se tengan una gran cantidad de datos, sino que éstos deben contener información valiosa, por lo que si una empresa quiere tener éxito es necesario realizar un proceso de recopilación exhaustiva y una limpieza de toda la información. Esos datos de calidad son los que garantizarán que la toma de decisiones sea efectiva y los que permitirán aplicar el análisis de datos en marketing para realizar una predicción de tendencias de mercado, ejecutar técnicas de scoring predictivo o desarrollar modelos predictivos para segmentación.

La limpieza y el pulido de datos debe realizarse teniendo en cuenta lo que se quiere conseguir con los datos. No es lo mismo utilizarlos para obtener insights de clientes con big data que emplearlos para desarrollar estrategias de retención basadas en datos. De esta forma, el establecimiento de unos objetivos claros permitirá aumentar las tasas de conversión, mejorar la retención de clientes u optimizar la asignación del presupuesto de marketing.

Machine Learning y modelos predictivos

El machine learning en marketing emplea algoritmos para analizar patrones de todos los datos que se van obteniendo y que provienen de diferentes fuentes. La plataforma Digital Customer Engagement by aggity hace uso de esta tecnología y también de Inteligencia Artificial para realizar comunicaciones personalizadas y marketing automation en tiempo real, lo que maximiza la conversión de las acciones.

La gran ventaja de la utilización del Machine Learning como herramienta para modelos predictivos radica en su capacidad de ajustarse y mejorar las predicciones progresivamente. Bien desarrollada y utilizada, la tecnología de Machine Learning permite una adaptación continua a medida que evolucionan los datos y las circunstancias del mercado, lo que permite establecer una estrategia de Customer Analytics Avanzado.

Integración con otras estrategias de marketing

La fuerza de los modelos predictivos radica en el trabajo conjunto con otras estrategias de marketing digital, lo que crea una aproximación holística que optimiza todos los puntos de contacto con el cliente.

Gracias a esa labor conjunta se pueden realizar, por ejemplo, un modelado de la propensión a comprar o un análisis de sentimiento para customer journey. Integrar el análisis predictivo con la estrategia de marketing de contenidos o de redes sociales permite el desarrollo de campañas personalizadas que garantizarán la fidelidad del cliente y propiciarán un punto diferencial con respecto a marcas de la competencia.

Por otro lado, la labor de analizar los datos para desarrollar campañas tiene tareas tediosas y de poco valor. Por ese motivo, la automatización en marketing y los modelos predictivos tienen que ir de la mano. Gracias al uso de herramientas de automatización se agilizan las operaciones diarias del departamento de marketing y se maximiza la relevancia de las comunicaciones. Al automatizar tareas rutinarias, como el envío de correos electrónicos o la segmentación de audiencias, los responsables del marketing pueden centrarse en labores más estratégicas y creativas.

IA en un modelo predictivo

Los retos de las organizaciones y de los departamentos de marketing pasan por la fidelización y para ello es necesario anticiparse a las necesidades de los clientes y ofrecerles un servicio personalizado que le haga sentir importante.

En un futuro no lejano, estos dos aspectos van a ser todavía más importantes y hay una tecnología que promete cambiar todo. La inteligencia artificial para CMO (Chief Marketing Officer) va a impactar en la mejora de los modelos predictivos.

La personalización basada en IA implica la capacidad de anticipar los comportamientos del consumidor, lo permite a las empresas estar un paso por delante y ofrecer experiencias más personalizadas y relevantes. La eficiencia operativa que proporciona el marketing con IA permite avanzar en una toma de decisiones en tiempo real y, al mismo tiempo, reducir riesgos y optimizar recursos.