Digital Marketing

Marketing predictivo: qué es y cómo aplicarlo a tu negocio

    Por Oier Gil, publicado en 4 noviembre 2022

    En marketing, trabajamos siempre pensando en el futuro y anticipándonos a las tendencias. Solo así podemos adaptarnos a un sector en cambio constante y llegar a los futuros clientes allá donde estén.

    Por suerte, cada vez disponemos de más herramientas de marketing predictivo que nos ayudan a saber qué pasará con nuestra marca utilizando la gran cantidad de datos que tenemos a nuestro alcance. Se trata de un sector en rápido crecimiento y que puede ser clave para diferenciarte de la competencia. ¿Quieres saber en qué consiste y cómo implementarlo en tu empresa? ¡Te lo contamos!

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    Marketing predictivo que es y como aplicarlo a tu negocio

     

    ¿Qué es el marketing predictivo?

    El marketing predictivo consiste en utilizar una variedad de técnicas para predecir las acciones de los clientes potenciales de la marca. Utiliza técnicas predictivas y datos de los usuarios para poder detectar y analizar en tiempo real los patrones de conducta del público objetivo de la marca, de manera que podamos prever qué productos y servicios elegirán en el futuro.

    El marketing predictivo está muy relacionado con la ciencia y la minería de datos, ya que utiliza grandes cantidades de información para poder identificar patrones y adelantarse a ellos.

    Entre sus aplicaciones prácticas destacan hacer recomendaciones personalizadas de productos y servicios, predecir patrones de compra o calcular la probabilidad de un usuario de convertirse en cliente de la marca.

     

    ¿Qué modelos predictivos existen en marketing?

    Los modelos predictivos en marketing son sistemas basados en datos y estadísticas que nos ayudan a realizar pronósticos de todo tipo, que a su vez son útiles para definir nuestras campañas de marketing y estrategias de comunicación.

    Estos son cinco ejemplos de modelos utilizados en marketing predictivo y sus aplicaciones:

    • Modelo de agrupación en clústeres: utilizado para segmentar clientes y audiencias. Los modelos de clústeres pueden ayudarnos a segmentar al público objetivo en función de su comportamiento, demografía, intereses y otras variables. Experimentar con diferentes modelos de agrupación hace posible encontrar nuevos patrones para hacer una segmentación mucho más precisa.

    • Modelo de identificación: utilizado en adquisición de clientes nuevos. Después de los modelos de agrupación en clústeres, el siguiente paso es seguir avanzando en la segmentación para crear modelos de identificación. A efectos prácticos, esto significa identificar y segmentar clientes potenciales que tengan similitudes significativas con tus clientes actuales. Un buen ejemplo de este modelo serían los públicos similares de Facebook.

    • Modelo de propensión: utilizado en lead scoring. Ya en 2015, un estudio de Forrester clasificó el lead scoring predictivo como uno de los principales casos de uso de los análisis de marketing. Este proceso utiliza datos históricos de clientes para clasificar a los leads en función de su probabilidad de convertir. Más adelante veremos un ejemplo práctico de herramienta de lead scoring que utiliza el marketing predictivo.

    • Filtrado colaborativo: utilizado en recomendaciones de contenido y anuncios. El filtrado colaborativo utiliza los datos sobre el comportamiento pasado de los clientes para hacer recomendaciones de productos y servicios. Es una técnica muy utilizada en el sector del ecommerce y en los servicios de streaming.

    • Segmentación automatizada: utilizada en experiencias de cliente personalizadas. Los modelos de segmentación avanzados, junto con el lead scoring y las recomendaciones adaptadas a cada cliente, nos permiten crear experiencias realmente relevantes a nivel individual. Esto mejora la satisfacción de los clientes y puede ser un factor clave para mejorar el ROI.

     

    ¿Qué es un estudio de marketing predictivo de mercado?

    Los estudios de mercado predictivos recopilan datos y buscan patrones dentro de ellos para poder predecir el comportamiento de los consumidores. A su vez, esta información nos sirve para planificar acciones que puedan influir en este comportamiento y orientar al cliente hacia la marca.

    Los estudios de marketing predictivos constan de los siguientes pasos:

    1. Definir los objetivos que queremos conseguir con el estudio.

    2. Recopilar los datos necesarios, ya sea mediante técnicas de data mining, datos propios, datos procedentes de dispositivos inteligentes, etc.

    3. Tratar y uniformar dichos datos para poder realizar análisis sobre ellos.

    4. Analizar los datos para obtener estadísticas relevantes.

    5. Crear modelos predictivos a partir de toda esta información.

    6. Aplicar estos modelos predictivos a la situación de nuestra empresa para extraer conclusiones y determinar los siguientes pasos a tomar.

     

    Ventajas del marketing predictivo

    El mercado del análisis predictivo está creciendo a un ritmo del 23,2% anual. El motivo de este crecimiento es que cada vez es más fácil incorporar este tipo de técnicas en empresas de todo tipo y beneficiarse de sus múltiples ventajas:

    • Mejor conocimiento del público objetivo. Identificar correctamente los patrones de comportamiento y las preferencias de tus clientes potenciales puede ser muy útil para planificar tu oferta de productos y servicios y tu estrategia de marketing.

    • Mejor segmentación. La segmentación es uno de los grandes pilares de las estrategias de marketing. Identificar quiénes son nuestros clientes potenciales y qué buscan exactamente hace posible lanzar campañas de alta precisión, en las que sabemos que todos los impactos cuentan con una alta probabilidad de dar en la diana. Y segmentar correctamente no solo aporta beneficios a las empresas: en un entorno saturado de publicidad, los clientes agradecen recibir contenidos de su interés en lugar de ser bombardeados constantemente.

    • Mayor satisfacción del cliente. El marketing predictivo nos permite saber qué es lo que quieren realmente nuestros clientes, lo que maximiza las posibilidades de atinar con la oferta adecuada en el momento perfecto. Todo ello genera clientes más satisfechos, más fidelización y mejor retorno de la inversión.

    • Adecuación a las tendencias. Los marketers necesitamos estar siempre al día de los cambios que se avecinan para poder adelantarnos a ellos y planificar adecuadamente nuestras estrategias. El marketing predictivo nos ayuda a saber qué cambios se van a producir y adaptar todos los aspectos de nuestra empresa a ellos, desde el diseño de producto hasta la logística y la comunicación.

    • Optimización. Con el marketing predictivo podemos identificar rápidamente los contenidos y las acciones que no están consiguiendo los resultados que buscamos. Eso nos ayuda a centrar el presupuesto y el esfuerzo en las acciones más efectivas y ofrecer contenidos con altas probabilidades de conseguir nuestros objetivos.

    • Rentabilidad rápida. Incorporar el marketing predictivo en una marca desde cero supone una cierta inversión inicial, pero la mejora de los resultados hace que esta inversión pueda recuperarse y empezar a producir beneficios rápidamente.

     

    Cómo introducir el marketing predictivo en la estrategia de marketing de tu negocio

    El marketing predictivo tiene el potencial de mejorar muchas áreas de tu empresa y tu marketing, pero quizás te estés preguntando por dónde empezar. Aquí tienes algunas aplicaciones útiles del marketing predictivo que pueden servir para empezar a incorporarlo en tu empresa y ver los resultados:

    • Mostrar recomendaciones personalizadas de productos y servicios en función de las compras anteriores del usuario, sus intereses y sus preferencias.
    • Mejorar la experiencia de compra online en función de los datos sobre el comportamiento de los usuarios y las predicciones sobre sus acciones futuras.

    • Personalizar las campañas de email marketing en tiempo real para responder a las acciones del cliente y conseguir conversiones a lead o a compra.

    • Ofrecer promociones y descuentos personalizados para aumentar los ingresos a corto plazo.

     

    Herramientas de marketing predictivo

    Por último, vamos a ver dos herramientas que pueden ayudarte a empezar a implementar el marketing predictivo en tu empresa y aprovechar sus beneficios ahora mismo.

     

    Lead scoring predictivo de Hubspot

    El lead scoring es una de las áreas con más potencial para aplicar técnicas de marketing predictivo. Consiste en asignar a cada lead una puntuación que refleja sus probabilidades de convertirse en un cliente. En función de esta puntuación, el lead se descarta o se asigna a diferentes flujos de comunicación automatizados para acompañarle en el camino hacia la conversión.

    La herramienta de lead scoring de Hubspot utiliza toda la información recopilada de tus clientes, desde la primera página que visitaron en tu sitio hasta la última acción que han realizado. Todos estos datos se analizan mediante técnicas de aprendizaje automático para obtener puntuaciones predictivas que reflejan las probabilidades de conversión.

    Uno de los aspectos más interesantes de esta herramienta es que se vuelve más inteligente con el tiempo, a medida que va recopilando datos y probando sus predicciones. Por tanto, tu estrategia de lead scoring se va optimizando automáticamente.

    Si prefieres tener más control sobre los elementos que se tienen en cuenta en el lead scoring, también puedes utilizar la calificación de leads tradicional.

    Lead Scoring

     

    ByRatings

    ByRatings es una solución completa que incorpora técnicas de marketing predictivo a lo largo de todo el embudo de marketing para mejorar el rendimiento de los equipos de marketing y ventas. Sus productos responden a diferentes necesidades empresariales como:

    • Predecir las tasas de clic de los visitantes de tu sitio web.

    • Obtener un scoring predictivo de tus leads.

    • Asignar los leads al agente de ventas adecuado para incrementar las conversiones.

    • Predecir el comportamiento de compra de los clientes para incrementar su valor de tiempo de vida.

    • Analizar los perfiles de tus clientes para hacer una segmentación más efectiva.

    • Predecir la probabilidad de abandono de un cliente para tomar medidas preventivas.

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    Oier Gil

    Social Media and Inbound Marketing Strategist at Cyberclick