Por Patricia Puig, publicado en 12 mayo 2025
La inteligencia artificial se ha convertido en una de las herramientas fundamentales dentro del marketing digital, especialmente dentro del CRO (Conversion Rate Optimization), ya que permite realizar análisis predictivos, lo que podría mejorar de forma significativa el éxito de las campañas digitales. Pero ¿qué es exactamente el CRO predictivo y cómo puede implementarse en una estrategia de forma efectiva? Te lo explicamos a continuación.
¿Qué es el CRO predictivo?
El CRO predictivo es una estrategia de marketing en la que se analizan datos en tiempo real para anticipar el comportamiento de los usuarios dentro de una página web o aplicación. Para ello se hace uso tanto la de inteligencia artificial como del aprendizaje automático o machine learning.
El análisis predictivo en CRO, además de prever acciones futuras, ayuda a entender el porqué de los resultados anteriores, por lo que es muy útil para diseñar campañas mucho más efectivas y aumentar, de esta manera, las conversiones.
¿Por qué es tan importante el CRO predictivo?
Una estrategia de CRO en marketing es clave para poder anticipar el comportamiento de los usuarios, lo que permite ofrecer contenido personalizado y adaptado a sus necesidades. Es decir, pueden personalizarse ofertas, lanzarse mensajes mucho más ajustados, crear contenido mucho más relevante o mejorar el diseño del sitio web para que sea más cómodo, entre otras acciones pensadas y enfocadas exclusivamente en el usuario. Si esto es posible es porque en los datos analizados se buscan o identifican patrones y tendencias, que serán las que ayuden a tomar decisiones de una forma informada. Y si esto es tan importante es porque reduce de una forma significativa la tasa de abandono, ya que es posible identificar aquellos puntos o aspectos que hacen que un usuario decida abandonar la página web o la aplicación; y aumenta la tasa de conversión, ya que el usuario obtiene lo que espera o necesita obtener.
Pros y contras del CRO predictivo
Las estrategias predictivas de conversión, como sería en este caso el CRO, permiten anticipar el comportamiento de los usuarios basándose en datos históricos reales, lo que hace mucho más sencillo la toma de decisiones. También permiten anticiparse y reaccionar de una forma mucho más rápida y efectiva a cualquier cambio, evitando así cualquier problema o, como mínimo, reduciéndolos al máximo. Además de todo esto, un CRO basado en datos ayuda a mejorar la experiencia del usuario, así como a hacerla mucho más personalizada y atractiva. Y todo esto lleva hacia un aumento de las conversiones, lo que se traduce en mayores beneficios.
Aunque los pros del CRO son interesantes y llamativos, este tipo de estrategia también tiene algunas desventajas que deben considerarse. Una de ellas es que depende totalmente de los datos disponibles, que pueden ser insuficientes o inexactos en algunos casos. Esto significa que para que las predicciones sean lo más exactas posible es necesario tener una gran cantidad de datos de calidad. Además, todos estos datos deben manejarse de forma adecuada, y esto no significa únicamente seleccionar aquellos de mayor calidad, sino asegurarse de que se gestionan de una forma ética, transparente y responsable, poniendo siempre como prioridad la privacidad del usuario. Otro contra que debe tenerse en cuenta es que deben implementarse modelos predictivos que requieran habilidades técnicas avanzadas. Es decir, un equipo especializado en datos e IA, lo que puede suponer una gran inversión económica para la empresa.
¿Cómo implementar una estrategia de CRO predictivo efectiva?
Para implementar de forma correcta y mejorar el CRO es necesario recopilar y analizar una gran cantidad de datos de calidad acerca del comportamiento de los usuarios dentro del sitio web o aplicación. Dentro de estos datos se incluirían desde la tasa de clics o el tiempo medio en la página hasta los patrones de navegación, que es un tipo de información que puede recopilarse y analizarse con herramientas avanzadas como Google Analytics o Adobe Analytics. Lo más importante en el momento del análisis es identificar patrones y tendencias, ya que es lo que permitirá entender qué está funcionando y qué no.
Si estás buscando una agencia de CRO especializada para ayudarte a optimizar estos procesos, es clave contar con un equipo que sepa interpretar estos datos y convertirlos en decisiones estratégicas.
Después, para poder aplicar un modelo predictivo, será necesario implementar modelos de machine learning e inteligencia artificial, ya que serán los que predigan comportamientos futuros o nuevas necesidades. Para ello pueden utilizarse herramientas como IBM Watson o Google Cloud Platform, que utilizan algoritmos avanzados tanto para procesar grandes cantidades de datos como para identificar patrones y generar predicciones.
Con toda la información sobre la mesa, deberán aplicarse los cambios que se consideren y deberán llevarse a cabo las acciones oportunas para mejorar ese CRO, así como también será necesario hacer un monitoreo continuo, ya que la personalización predictiva en marketing requiere de ajustes según van cambiando esas predicciones o tendencias.
Ejemplos de estrategias de CRO
Existen ya algunos ejemplos de estrategias de CRO que han sido o están siendo un éxito. Uno de ellos es Netflix, que es capaz de sugerir nuevas series y películas de forma totalmente personalizada, basándose en el historial de visualizaciones y en los patrones de comportamiento de los usuarios. Gracias a ello consigue retener y fidelizar suscriptores.
Airbnb o Booking también han sabido aplicar de forma exitosa una optimización predictiva de conversiones, ya que son dos plataformas capaces de sugerir alojamientos en base a búsquedas e intereses del usuario.
Podemos concluir, entonces, que una estrategia CRO basada en el machine learning y la inteligencia artificial pueden mejorar de forma anticipada la tasa de conversión, ya que permite conocer mucho más las necesidades del consumidor, incluso antes de que él sea consciente de ello, algo clave en un contexto tan competitivo como lo es el actual.
