El marketing predictivo se encarga de detectar patrones de clientes potenciales para ofrecerles una experiencia de compra personalizada en el futuro. Estas predicciones se realizan a través de la observación de comportamientos y datos de los clientes.
Los deseos y necesidades cambian continuamente. Para las empresas es una labor fundamental identificar y predecir estos cambios para lograr ofrecer al cliente lo que desea en todo momento. Asimismo, estas evoluciones se deben en parte al desarrollo y a la aparición de nuevas tecnologías. Pero las mismas tecnologías nos ofrecen múltiples herramientas beneficiosas para el marketing predictivo.
Índice de contenidos
Herramientas del marketing predictivo
RapidMiner
RapidMiner es un programa informático que se encarga del análisis y la minería de datos. Su objetivo es facilitar la experiencia de los usuarios. Sus herramientas de modelado están orientadas a la automatización. Los datos que obtendrás con RapidMiner son para expertos de la información, aunque simplificados para facilitar la comprensión por parte de todos los perfiles.
IBM
IBM es una multinacional estadounidense de tecnología y consultoría. Esta empresa tiene diversas labores y comercializa múltiples productos. Pero aquí, vamos a hablar de por qué es una herramienta útil para el marketing predictivo. Estas son sus principales aplicaciones:
- IBM SPSS Statistics, incluye la comprensión y análisis de datos. Su función es que el usuario entienda la información, prediga, planifique hipótesis y llegue a conclusiones valiosas.
- BM SPSS Modeler provee de algoritmos y modelos de datos perfectos para los expertos de la información.
- Watson Studio Desktop simplifica el proceso de implementación y experimentación a partir de datos. De esta manera, el negocio aprovecha mejor la inteligencia artificial.
DataBricks
DataBricks es una empresa estadounidense que se dedica al análisis de datos y a la inteligencia artificial. Tiene una gran variedad de herramientas de código abierto. Además de otras como cuadernos de colaboración y embudos de procesamiento de datos que garantizan un trabajo fluido entre diferentes equipos. DataBricks es la mejor opción para empresas que manejen grandes cantidades de datos.
Usos del marketing predictivo
En este apartado vamos a enumerar los principales usos del marketing predictivo:
- Recomendar productos específicos a clientes determinados.
- Establecer nuevamente como objetivo a clientes inactivos.
- Predecir patrones de compra y consumo.
- Calcular diferentes aspectos como el interés o la afinidad para saber si se trata de un cliente potencial.
¿Cómo llevar a cabo una campaña de marketing predictivo?
Las tareas que debemos realizar para que nuestra estrategia de marketing predictivo funcione con éxito son las siguientes:
- Definir el proyecto. Debemos determinar cuáles van a ser los objetivos que vamos a querer alcanzar y cómo vamos a lograrlos. Es decir, cuáles van a ser las fuentes de datos que vamos a utilizar.
- Recogida de datos. Es una gran idea nutrirnos de diferentes fuentes de información para que ésta sea más valiosa y tenga menos margen de error. Una vez hemos recolectado los datos, debemos tratar la información y presentarla en una estructura comprensible para facilitar su uso posterior. Estos datos los obtendremos a través de la minería de datos, la información de medios y órganos oficiales de la industria o datos recopilados por sensores, sistemas de transacciones, registros en sitios web y centros de atención a clientes.
- Tratamiento de datos. Consiste en la utilización de un sistema que nos ayude en el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y clasificar los datos. El objetivo es descubrir información útil que te permitirá llegar a conclusiones. En este paso también nos desharemos de aquello que no sea relevante para el proyecto.
- Análisis estadístico. Este paso nos ayudará a obtener una estimación de ciertas probabilidades de comportamiento. Gracias a las estadísticas descriptivas conoceremos los primeros resultados y conclusiones del proyecto.
- Modelación predictiva. En esta fase crearemos y decidiremos qué modelos predictivos vamos a utilizar para tratar de lograr nuestros objetivos.
- Implementación de los modelos predictivos. Al poner en marcha los modelos predictivos, obtendremos resultados analíticos que podremos implementar en aquellas áreas que lo necesiten. De esta manera, construiremos un proceso para obtener resultados e informes que nos permitirá llegar a la automatización de decisiones.
- Supervisar el modelo. Es imprescindible seguir el modelo para asegurarnos de su óptimo funcionamiento.
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Ejemplos de empresas que utilizan el marketing predictivo
A continuación vamos a exponer cómo utilizan el marketing predictivo dos de las empresas más grandes del mundo.
Amazon
Amazon utiliza el marketing predictivo para dar soporte a sus objetivos empresariales. Cuando los clientes buscamos productos en el buscador, Amazon nos recomienda otros productos basándose en múltiples factores como:
- Las páginas que hemos visitado.
- El tiempo que hemos pasado en cada una de esas páginas.
- Nuestras compras anteriores.
- Los artículos que hemos llevado a nuestro carrito de compra, pero no hemos comprado.
El algoritmo de Amazon es prácticamente inmejorable. Además tiene la particularidad de comparar el comportamiento de compra de un usuario con otro para encontrar preferencias que serían potencialmente comunes. De esta manera,realizan recomendaciones.
Según un estudio de McKinsey & Company, el 35 % de las compras que realizan los clientes de Amazon están basadas en una recomendación impulsada por el algoritmo. Es decir, más de un tercio de las ventas de Amazon son gracias al marketing predictivo.
Netflix
Una de las grandes razones del éxito de Netflix es el marketing predictivo. La plataforma te recomienda películas o series para ver con el propósito de que los usuarios no salgamos de la plataforma y sigamos viendo contenido de nuestro agrado. Anteriormente, Netflix te recomendaba series en el menú principal y una vez acabada la película o serie que estábamos viendo. Actualmente, visto el éxito que generan las recomendaciones, al pausar lo que estamos viendo, también recomienda otros documentos.
Según un informe publicado por la marca, esta práctica llevada a cabo gracias al marketing predictivo, habría reducido considerablemente la tasa de usuarios que dan de baja el servicio y, por tanto, incrementado la duración media de su suscripción.
La compañía también señala que el marketing predictivo, a través de la personalización y las recomendaciones, les está permitiendo ahorrar más de 1 000 millones de dólares al año. Al mismo tiempo, la marca está constantemente mejorando su algoritmo.