El santo grial del marketing orientado al cliente consiste en ofrecer a cada cliente la mejor oferta posible en el momento, el canal y el lugar óptimos. Este objetivo tiene en cuenta las enormes diferencias entre las personas. Cada persona tiene deseos, necesidades y preferencias únicos, y el comercializador ideal debería ser capaz de satisfacerlos según sus propios términos. Por supuesto, esto es muy poco práctico, y aquí es donde entra en juego el modelado de clientes, también conocido como modelado del comportamiento de los clientes.
El modelado de clientes es la creación de una construcción matemática que representa los comportamientos comunes observados entre grupos concretos de clientes con el fin de predecir cómo se comportarán clientes similares en circunstancias similares. Se basa en la premisa de que, aunque no es factible tratar a cada cliente de forma individual, los clientes pueden agruparse en clústeres según tendencias similares.
Los modelos de comportamiento de los clientes se basan normalmente en la extracción de datos de los clientes, y cada modelo está diseñado para responder a una pregunta en un momento determinado. Por ejemplo, un modelo de cliente puede utilizarse para predecir lo que hará un grupo concreto de clientes en respuesta a una acción de marketing determinada. Si el modelo es sólido y el profesional del marketing sigue las recomendaciones que genera, observará que la mayoría de los clientes del grupo han respondido tal y como predijo el modelo.
Retos de la modelización del comportamiento de los clientes
A pesar de su complejidad matemática, la mayoría de los modelos de clientes son en realidad relativamente sencillos. Su mayor inconveniente es que son estáticos y se basan en reglas. Sin embargo, las personas son dinámicas y cambian constantemente. Por ello, la mayoría de los modelos de comportamiento de los clientes ignoran muchos factores pertinentes y las predicciones que generan no suelen ser muy fiables.
El enfoque RFM para el análisis del comportamiento de los clientes es un buen ejemplo de ello. Muchos modelos de comportamiento de los clientes se basan en un análisis de la recencia, la frecuencia y el valor monetario (RFM). Esto significa que los clientes que han gastado dinero recientemente en un negocio son más propensos que otros a volver a gastar. Además, los clientes que han gastado más dinero en un negocio son más propensos que otros a volver a gastar.
El RFM es popular porque es fácil de entender para los profesionales del marketing y los directores comerciales, no requiere software especializado y es válido para los clientes de casi todos los negocios e industrias.
Desgraciadamente, el RFM por sí solo no ofrece el nivel de precisión que necesitan los profesionales del marketing.
- En primer lugar, los modelos RFM solo describen lo que un cliente ha hecho en el pasado y no pueden predecir con precisión sus comportamientos futuros.
- En segundo lugar, los modelos RFM analizan a los clientes en un momento determinado y no tienen en cuenta cómo se ha comportado el cliente en el pasado ni en qué etapa del ciclo de vida se encuentra actualmente. Esto es fundamental, ya que el modelado de clientes puede ser muy débil si no se analiza el comportamiento del cliente a lo largo del tiempo.
Utilización del modelado del comportamiento de los clientes con inteligencia artificial (IA)
Piense en sus propios hábitos de compra. Algunas marcas pueden basarse en sus atributos RFM para ofrecerle un servicio óptimo. Son aquellas que visita con frecuencia, como su tienda de comestibles local, su tintorería o su peluquería. Sin embargo, su relación con otras marcas es mucho menos predecible. A veces compra ropa por capricho. Otras veces, sus compras están motivadas por una oferta especial. Quizás sea muy predecible cuando compra ropa para sus hijos, pero muy imprevisible cuando compra para usted. Las marcas que solo se basan en sus datos RFM anteriores tendrán dificultades para acertar con sus hábitos, y es probable que su comunicación con usted sea tan errónea que rompa por completo su relación con ellas.
Para contrarrestar los efectos negativos de la comunicación genérica y maximizar el potencial de las interacciones personalizadas, se ha mejorado el modelado del comportamiento de los clientes para utilizar mediciones dinámicas y precisas del comportamiento. Además, en los últimos dos años, el auge del aprendizaje automático y la inteligencia artificial ha permitido el uso de métodos de modelización avanzados que son mucho más eficaces que los métodos convencionales basados en reglas. Al combinar varias tecnologías en un sistema integrado de circuito cerrado, los profesionales del marketing pueden disfrutar hoy en día de un análisis del comportamiento de los clientes muy preciso en una aplicación fácil de usar.
Para lograr una modelización predictiva del comportamiento de los clientes líder en el mercado, su tecnología debe contar con las siguientes capacidades:
- Segmentar a los clientes en pequeños grupos y dirigirse a cada cliente de forma individual en función de comportamientos específicos: en lugar de codificar de forma rígida ideas preconcebidas sobre lo que hace que los clientes sean similares entre sí, examine los datos agregados que revelan hechos importantes sobre cada cliente.
- Realizar un seguimiento de los clientes a lo largo de diferentes segmentos a lo largo del tiempo (es decir, segmentación dinámica) utilizando el análisis de cohortes: en lugar de limitarse a determinar a qué segmentos pertenecen los clientes, utilice pistas contextuales.
- Predecir con precisión los comportamientos futuros de los clientes (por ejemplo, convertir, abandonar, gastar más, gastar menos): en lugar de mirar por el retrovisor de los datos históricos, utilice técnicas de modelización predictiva del comportamiento de los clientes.
- Utilizar cálculos avanzados para determinar el valor del ciclo de vida del cliente (LTV) de cada cliente, en lugar de limitarse a fijarse en los ingresos a corto plazo que un cliente puede aportar a la empresa.
- Saber, basándose en métricas objetivas, exactamente qué acciones seguir para cada cliente: en lugar de intentar averiguar qué hacer basándose en un panel de control o en un montón de informes, saber cómo maximizar el valor a largo plazo de cada cliente.
- Emplear tecnologías de aprendizaje automático aplicado al marketing que puedan revelar información y hacer recomendaciones para mejorar el marketing de clientes que los profesionales del marketing humanos probablemente no detectarían por sí mismos.
Una forma de pensar en la diferencia entre los enfoques convencionales y el enfoque avanzado es que los primeros son como una instantánea del cliente, mientras que el segundo es una animación del cliente. La visión animada del cliente es mucho más fiel a la realidad y, por lo tanto, mucho más reveladora, lo que permite predicciones mucho más precisas del comportamiento del cliente.
