Tiempo de lectura 8 minutos
Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
El modelado del comportamiento del cliente se define como la creación de una construcción matemática para representar los comportamientos comunes observados entre grupos particulares de clientes con el fin de predecir cómo se comportarán clientes similares en circunstancias similares.
Los modelos de comportamiento del cliente se basan normalmente en la minería 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.
Desgraciadamente, la creación de modelos de comportamiento de los clientes suele ser una tarea difícil y costosa. Esto se debe a que los expertos en análisis de clientes inteligentes y con experiencia que saben cómo hacerlo son caros y difíciles de encontrar, y a que las técnicas matemáticas que deben utilizar son complejas y arriesgadas.
Además, incluso una vez creado un modelo de comportamiento del cliente, es difícil manipularlo para los fines del profesional del marketing, es decir, para determinar exactamente qué acciones de marketing llevar a cabo para cada cliente o grupo de clientes.
Por último, a pesar de su complejidad matemática, la mayoría de los modelos de clientes son en realidad relativamente sencillos. Debido a esta necesidad, la mayoría de los modelos de comportamiento del cliente ignoran tantos factores pertinentes que las predicciones que generan no suelen ser muy fiables.
Es importante comprender los tipos de predicciones del comportamiento de los clientes para poder anticiparse a ellas y actuar en consecuencia. Comprender y predecir el comportamiento de sus clientes le permitirá crear una experiencia personalizada y agradable para ellos. A continuación se presentan algunos tipos diferentes de predicciones del comportamiento de los clientes:
El abandono de clientes se produce cuando un cliente decide dejar de ser cliente de su empresa. Las marcas miden la pérdida de clientes utilizando la tasa de pérdida, que es el número de personas que se convierten en clientes inactivos durante un período de tiempo específico. Es inevitable que algunos clientes se vayan, pero es importante realizar un análisis de la pérdida de clientes para evitar que se vayan tantos como sea posible. Puede utilizar los datos y el análisis de los clientes para determinar qué causa la pérdida de clientes y utilizar esa información para evitar que se vayan. Evite la pérdida de clientes educando a los nuevos clientes y recompensando a los clientes existentes por su lealtad a la marca. También debe asegurarse de ofrecer un buen servicio de atención al cliente para que los clientes estén deseando volver a su negocio.
Cuando un cliente se convierte, significa que ha completado cualquier objetivo que usted haya establecido, como suscribirse a la lista de correo electrónico, inscribirse en un programa de fidelización, solicitar una demostración o completar una transacción. El análisis de conversión estudia las acciones de sus visitantes para ver si se convertirán. Le permite comprender qué clientes responden a qué acciones y estrategias de marketing. Con esa información, puede adaptar mejor sus campañas de marketing para sacar el máximo partido a cada segmento de marketing.
La reactivación se produce cuando un cliente vuelve a interactuar con su marca después de haber estado inactivo. Es importante analizar por qué los clientes se reactivan, ya que cuando se comprende por qué un cliente se volvió inactivo y luego volvió a estar activo, se puede reactivar a más clientes y evitar que los clientes activos se vuelvan inactivos en primer lugar. Puede volver a captar clientes a través de dispositivos móviles, redes sociales, programas de fidelización, recordatorios por correo electrónico y mucho más. Es fundamental no olvidarse de los clientes que se han vuelto inactivos, ya que si cambia su estrategia, pueden volver a convertirse en clientes valiosos en el futuro.
El valor futuro es una predicción de los ingresos futuros que se esperan de un cliente durante un periodo de tiempo determinado. El valor futuro del cliente y el valor de por vida del cliente son dos métricas muy diferentes. El valor futuro del cliente es una cifra prevista que representa los ingresos futuros (u otra métrica) que se espera que genere el cliente desde hoy hasta el horizonte de cálculo del valor futuro. El valor de por vida del cliente es la suma de todos los ingresos realmente generados por un cliente hasta hoy, más el valor futuro previsto.
Muchos modelos de comportamiento del cliente se basan en un análisis de la recencia, la frecuencia y el valor monetario (RFM). Esto significa que los clientes que han gastado dinero en un negocio recientemente son más propensos que otros a volver a gastar, que los clientes que gastan dinero más a menudo en un negocio son más propensos que otros a volver a gastar y que 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 y sectores.
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. Este segundo punto es fundamental, ya que la precisión de los modelos de clientes es muy débil si no se analiza el comportamiento del cliente a lo largo del tiempo.
Optimove introduce métodos de modelado del comportamiento de los clientes mucho más avanzados y eficaces que los métodos convencionales. Al combinar varias tecnologías en un sistema integrado de circuito cerrado, los profesionales del marketing disfrutan de un análisis del comportamiento de los clientes muy preciso en una aplicación fácil de usar.
Optimove logra un modelado predictivo del comportamiento de los clientes líder en el mercado gracias a la combinación de las siguientes capacidades:
Una forma de entender la diferencia entre los enfoques convencionales y el enfoque de Optimove 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 reveladora y permite realizar predicciones mucho más precisas sobre su comportamiento.
Póngase en contacto con nosotros hoy mismo o solicite una demostración web para descubrir cómo puede utilizar Optimove para predecir el comportamiento de los clientes y maximizar fácilmente el impacto de cada acción de marketing con el fin de convertir a más clientes, aumentar el gasto de los clientes existentes y reducir la pérdida de clientes.
Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
En este informe exclusivo de Forrester, descubra cómo los profesionales del marketing global utilizan la inteligencia artificial y el marketing sin posiciones para optimizar los flujos de trabajo y aumentar la relevancia.
