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Informe exclusivo de Forrester sobre la IA en el marketing
El modelado predictivo del comportamiento es la ciencia que aplica técnicas matemáticas y estadísticas a datos históricos y transaccionales con el fin de predecir el comportamiento futuro de los clientes. En el ámbito del [análisis de clientes](/learning-center/deep-customer-analytics/ «Análisis profundo de clientes»), el modelado predictivo del comportamiento va más allá del análisis pasivo de clientes, ya que permite a los profesionales del marketing y a los expertos en retención tomar decisiones basadas en resultados futuros esperados, en lugar de intentar hacer conjeturas fundamentadas basadas en el análisis de datos históricos. El modelado predictivo del comportamiento se utiliza normalmente para seleccionar las [mejores acciones de marketing](/learning-center/marketing-action-optimization/ «Optimización de las acciones de marketing») que se llevarán a cabo en cada grupo de clientes, y para identificar qué clientes son propensos a cambiar su nivel de gasto (por ejemplo, compra, actualización, abandono).
Cuando los profesionales del marketing pueden dirigirse a clientes específicos con las acciones de marketing específicas que probablemente tengan el impacto más deseable, todas las campañas de marketing y las acciones de retención tendrán más éxito. El retorno de la inversión de las campañas de venta adicional, venta cruzada y retención será mayor. Por ejemplo, imagine poder predecir qué clientes se darán de baja y las acciones de marketing concretas que harán que sigan siendo clientes a largo plazo.
Además, los clientes sentirán una mayor relevancia en la comunicación de la empresa con ellos, lo que se traducirá en una mayor satisfacción, lealtad a la marca y recomendaciones boca a boca.
Existen muchas técnicas que intentan [modelar con precisión el comportamiento de los clientes](/learning-center/customer-behavior-modeling/ «Modelado del comportamiento de los clientes») con el fin de predecirlo. Desgraciadamente, la mayoría de los métodos de modelado predictivo del comportamiento se basan en la cuantificación del riesgo a partir de datos y métricas estáticos, es decir, información sobre el cliente tal y como es en este momento.
El más sencillo se conoce como RFM: recencia, frecuencia y monetario. Aunque es fácil de implementar sin herramientas especializadas, en realidad no es un modelo predictivo en absoluto, ya que ignora numerosos factores que podrían indicar cómo actuará un cliente en el futuro. Los modelos de comportamiento verdaderamente predictivos más comunes se basan en métodos estadísticos, de minería de datos y de teoría de juegos más antiguos, como la regresión logística y los modelos probabilísticos bayesianos.
Estos enfoques ofrecen cierto valor y pueden identificar correctamente un determinado porcentaje de clientes en riesgo, pero son relativamente inexactos en la mayoría de los casos y acaban dejando dinero sobre la mesa. Esto se debe a que estos métodos de modelización del comportamiento predictivo se basan en datos y métricas históricos estáticos, es decir, analizan cómo es el cliente en el momento actual, sin tener en cuenta el factor más dinámico y críticamente importante del cambio a lo largo del tiempo. Como resultado, cada vez más empresas buscan soluciones de análisis predictivo.
El uso de medidas de potencia en CRM permite a los profesionales del marketing generar una segmentación hiperpersonalizada y comunicaciones relevantes con los clientes, a un nivel sofisticado. ¿Quiere ver algunos ejemplos de medidas de potencia recomendadas por los expertos de Optimove? Vea el vídeo de 4 minutos o lea la transcripción aquí.
https://www.youtube.com/embed/p4uLR3bM6jo
Optimove es una aplicación basada en la web (SaaS) que implementa un medio superior para predecir el comportamiento de los clientes. Sin revelar demasiado sobre el «ingrediente secreto» de la tecnología de modelización del comportamiento de los clientes de Optimove, el enfoque combina la previsión del LTV, la [microsegmentación dinámica](/learning-center/customer-micro-segmentation/ «Microsegmentación de clientes») continua y un sistema único de modelización predictiva del comportamiento con un alto componente matemático.
La tecnología de previsión del valor del ciclo de vida del cliente (LTV) integrada en el software de análisis predictivo de Optimove se basa en investigaciones académicas avanzadas y ha sido desarrollada y mejorada a lo largo de varios años por un equipo de doctores y desarrolladores de software de primer nivel. Este método ha sido probado en la práctica y ha demostrado ser un enfoque preciso y eficaz en una amplia gama de sectores y escenarios de clientes. La microsegmentación dinámica continua segmenta automáticamente toda la base de clientes en una estructura jerárquica de segmentos demográficos y de comportamiento cada vez más pequeños. Esta segmentación es dinámica y se actualiza continuamente en función de los cambios en los datos. El sistema de modelización predictiva del comportamiento se basa en el hecho de que los patrones de comportamiento de los clientes individuales cambian con frecuencia a lo largo del tiempo. En otras palabras, el «historial de rutas de segmentación» de cada cliente es un factor extremadamente importante para predecir cómo se comportarán los clientes en el futuro.
Predecir el comportamiento de los clientes solo es importante en la medida en que se puedan tomar medidas efectivas basadas en las predicciones. El software de análisis predictivo de Optimove se dedica específicamente a la misión de predecir qué acción de marketing será más eficaz para cada microsegmento de clientes.
La innovadora tecnología del producto es la primera en integrar todos los modelos de autosegmentación, estadísticos y predictivos necesarios para calcular y predecir con precisión el comportamiento de los clientes y el valor de su ciclo de vida, junto con el marco de aplicación para seleccionar grupos objetivo, interactuar con los sistemas de gestión de campañas y medir los resultados de las acciones de marketing.
El modelado predictivo del comportamiento y la optimización de las acciones de marketing de Optimove llevan a los profesionales del marketing más allá del «análisis de clientes procesable» para determinar automáticamente y con exactitud qué acción de marketing se debe llevar a cabo para cada cliente, en cada ocasión. Con Optimove, el profesional del marketing sabe exactamente qué acción de marketing debe llevar a cabo con cada cliente individual para maximizar el valor de ese cliente.
Póngase en contacto con nosotros hoy mismo o solicite una demostración web para descubrir cómo puede utilizar el software de análisis predictivo de Optimove para maximizar fácilmente la eficacia de sus acciones 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.
