El siguiente mejor marketing de acción

El marketing de «siguiente mejor acción» es un enfoque de marketing centrado en el cliente que personaliza los mensajes para generar la respuesta deseada para cada cliente.

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¿Qué es el marketing de la siguiente mejor acción?

El marketing de la siguiente mejor acción (NBAM) es un enfoque de marketing centrado en el cliente cuyo objetivo es dirigirse a cada cliente con el tratamiento de marketing más probable de generar el resultado deseado. El NBAM se diferencia de otros enfoques de marketing en dos aspectos clave: (1) está orientado al cliente en lugar de al producto, y (2) pretende abordar a cada cliente en el contexto de sus comportamientos, necesidades y preferencias únicos, en lugar de asumir que todos los clientes (o grandes subconjuntos de una base de clientes) responderán de manera similar.

Las ventajas del marketing de la siguiente mejor acción

Las iniciativas de marketing son siempre un juego de números: cuántos clientes responderán a una determinada [acción de marketing](/learning-center/marketing-action-optimization/ «Optimización de las acciones de marketing»), qué impacto tendrá la acción de marketing en los clientes que respondan y cuál será el retorno de la inversión. Sea cual sea el objetivo de una acción de marketing (convertir a los usuarios gratuitos en clientes de pago, aumentar el gasto de los clientes, recuperar a los clientes que se han dado de baja, etc.), los profesionales del marketing buscan constantemente utilizar las acciones de marketing que tendrán el mayor impacto en sus KPI.

Un enfoque de marketing basado en la siguiente mejor acción casi siempre dará lugar a [campañas de marketing más exitosas](/learning-center/marketing-action-optimization/ «Optimización de las acciones de marketing»), con mejoras inmediatas en las ventas y la retención, y el consiguiente aumento de los ingresos. A menudo, la satisfacción y la fidelidad de los clientes también aumentan. Mientras tanto, dirigirse solo a los clientes más relevantes con cada acción puede reducir los costes de marketing.

Entonces, si el NBAM es tan maravilloso, ¿por qué los profesionales del marketing no lo han utilizado en todos los negocios durante muchos años? La respuesta es que lograr un NBAM eficaz requiere un nivel muy alto de conocimientos técnicos por parte de los profesionales del marketing y los analistas de marketing, algo que no está al alcance de cualquier equipo de marketing. Hasta ahora.

Los retos del marketing de la siguiente mejor acción

Para que el marketing de la siguiente mejor acción tenga éxito, es necesario acceder a un [análisis predictivo](/learning-center/predictive-behavior-modeling/ «Modelado predictivo del comportamiento») preciso que permita determinar el resultado más probable de cualquier acción de marketing dirigida a un cliente concreto o a un [segmento de clientes](/learning-center/customer-segmentation/ «Segmentación de clientes»): los equipos de marketing y retención deben comprender de antemano cómo todas las diversas acciones de marketing a su disposición afectarán a un cliente específico y, por lo tanto, decidir qué acción de marketing es la que más probabilidades tiene de ofrecer el mejor resultado.

Para lograr predicciones precisas sobre qué acciones de marketing tendrán más éxito para cada cliente, se deben calcular y considerar una serie de factores:

  1. [Segmentación dinámica y continua de los clientes](/learning-center/customer-segmentation/ «Segmentación de clientes») en pequeños grupos ([microsegmentos](/learning-center/customer-micro-segmentation/ «Microsegmentación de clientes»)) que probablemente se comportarán de manera similar en respuesta a las acciones de marketing.
  2. [Modelización del comportamiento](/learning-center/predictive-behavior-modeling/ «Modelización predictiva del comportamiento») para predecir cómo responderá cada [microsegmento de clientes](/learning-center/customer-micro-segmentation/ «Microsegmentación de clientes») a cada acción de marketing disponible.
  3. Previsión del valor del ciclo de vida del cliente para predecir el impacto a largo plazo de las acciones de marketing en los clientes (no solo los resultados inmediatos) en cada punto del ciclo de vida del cliente.
  4. [Una metodología de optimización de acciones de autoaprendizaje y bucle cerrado](https://www.optimove.com/automated-marketing-action-optimization-technology/ «Tecnología de optimización automatizada de acciones de marketing») que puede probar, rastrear y optimizar cómo las acciones de marketing afectan a los microsegmentos de clientes.

Dada la complejidad de realizar estos cálculos, incluso cuando se dispone de todos los datos de origen necesarios, no es de extrañar que tan pocos equipos de marketing y retención intenten utilizar el marketing de la siguiente mejor acción para reducir las conjeturas que implican sus esfuerzos y mejorar drásticamente su rendimiento.

Es evidente que una solución automatizada que combine todas estas capacidades en una única aplicación utilizable por usuarios sin conocimientos técnicos es la única forma de que el NBAM se convierta en la norma.

La forma fácil de implementar el marketing de la siguiente mejor acción

La implementación exitosa del marketing de la siguiente mejor acción requiere un conjunto eficiente e integrado de tecnologías multidisciplinarias, que incorporen una amplia gama de algoritmos científicos y matemáticos. Incluso para alguien con conocimientos en todas las disciplinas necesarias, realizar y actualizar con frecuencia este tipo de análisis de forma manual (por ejemplo, utilizando Excel o herramientas de BI estándar) es prácticamente imposible.

Optimove es un producto de software basado en la web (SaaS) dedicado específicamente a la misión de predecir qué acción de marketing será más eficaz para cada microsegmento de clientes. La innovadora tecnología de este software de marketing de la siguiente mejor acción es la primera en integrar todas las tecnologías necesarias de autosegmentación, modelización de clientes, análisis predictivo, segmentación de clientes, automatización de campañas y medición para calcular y predecir con precisión el comportamiento de los clientes y el valor del ciclo de vida del cliente.

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