¿Cómo funcionan los modelos predictivos en marketing?

¿Sigues revisando los resultados del mes anterior en lugar de hacer predicciones para el siguiente? Es posible que lo que lo que necesita tu estrategia sea comenzar a ser proactiva con modelos predictivos en marketing.

Un modelo predictivo en marketing cumple una función que te puede dar una gran ventaja competitiva frente a otros y esto no necesariamente tiene que estar relacionado con “ver el futuro”. Hasta la fecha no hay nadie que haya podido comprobar que adivinar el futuro por medio de magia es posible, pero por fortuna tenemos una serie de herramientas que nos ayudan a predecir el comportamiento de los clientes, por ejemplo, frente a una estrategia de marketing. 

La ventaja que esto presenta es un aumento en la efectividad porque en lugar de responder, lo que hacemos es adelantarnos y tomar acción antes de que algo, positivo o negativo ocurra.

Análisis predictivo en marketing

El uso de los modelos predictivos en marketing tiene el objetivo de tomar mejores decisiones de negocio para poder reducir los riesgos. Hasta ahora se han podido mejorar gracias al Machine Learning y se han dado los modelos predictivos con Big Data. 

Su uso en marketing o en la comercialización en general, se puede ver en:

• Detectar las mejores localizaciones para un negocio o sucursal, es decir, predecir el número de personas que podrían llegar al negocio.
• Predecir las reacciones de consumidores frente a cambios hechos al producto, a estrategias o incluso, para el diseño de producto.
• Aplicar personalizaciones que se hacen a productos o servicios.

En el primer caso cuando en una estrategia de marketing utilizamos los modelos predictivos a partir de diferentes técnicas de medición, para evitar que se invierta en ubicaciones que no va a generar tráfico local, o bien a mejorar las técnicas de atracción. Los modelos predictivos, son el comienzo de toda una planeación que incluye conocer si se necesita de publicidad pagada, SEO local o de mejoras en las sucursales.

En el caso de las localizaciones específicas, la tecnología de Big Data incluso apoya para poder determinar Insights que nos ayude a posicionar una marca. 

Por ejemplo, no va a funcionar de la misma forma un único cajero automático que es el único en una zona que otro dentro de una localización con mucha competencia. En el segundo caso habrá mayor competencia entre los establecimientos, pero finalmente el que tendrá más tráfico es el que el usuario pueda encontrar primero. Para eso se utilizan los datos reunidos tanto del lugar como de los consumidores y eso nos lleva al segundo punto.

Para conocer mejor a los consumidores, incluye saber cuáles serán sus comportamientos o hacer una estimación, hasta de qué forma podrían llegar a necesitar un producto o servicio. Los datos que serán necesarios en este caso son:

• Los datos históricos
• Historial de búsquedas
• Necesidades de compra 
• Entre muchos más.

Es posible que la mayoría de las herramientas que existen puedan hacer esto de forma integrada para lograr resultados cada vez mejores, sin embargo es importante recordar que para poder hacer predicciones se tienen que conocer primero cuáles son las características completas de un negocio, servicio o producto porque no todos los modelos funcionarán de la misma forma.

Incluso cuando un modelo es lo suficientemente avanzado , puede ayudar a diseñar precios y técnicas de fidelización, tanto de forma Offline, como para el marketing digital. Los diferentes tipos de consumidores cada vez son más inteligentes y siempre están buscando información que tanto puede ser cierta, por lo que crear estrategias de fidelización mejores que las ofertadas puede ser una ventaja competitiva respecto a lo que hacen los demás, pero sobre todo esto será importante para poder conocer un comportamiento y de acuerdo con eso crear estrategias predictivas enfocadas en los consumidores.

Estrategias predictivas para llegar a los consumidores

Como ya revisaste en este artículo, la tecnología como Big Data y el aprendizaje automático te pueden ayudar a llegar al público correcto, pero no lo hacen por sí mismas, se necesita de una estrategia bien definida.

En el centro de un modelo predictivo aplicado a una estrategia está el usuario, pero un ejemplo de aplicación en Virket Agency y que ha sido uno de los logros que más destacamos, es que hemos obtenido medidas más allá de lo común con ayuda de los modelos predictivos. 

Todo esto consiste en determinar acciones antes de que ocurran los resultados mensuales, al establecer una serie de herramientas que ayudan a medir interacciones, mejores campañas, mejores reacciones y determinar qué puede funcionar los meses siguientes. Es decir, los modelos predictivos nos ayudan a ser proactivos, en lugar de estar buscando cómo solucionar resultados pasados, podemos estimar cómo funcionará lo que se hace hoy para tomar medidas mejores y esto se logra con ayuda de diferentes tipos de modelos predictivos.

Modelos predictivos en marketing:

1. Clasificación: es muy útil para establecer clasificaciones por ejemplo, al hacer Lead Scoring podemos saber qué tipo de clientes pueden abandonar de forma más rápida un carrito de compras o bien, no seguir con tu recorrido del cliente. Con esta clasificación puedes obtener una idea de los usuarios que necesitan más estímulos para la compra y saber en qué momento invertir en una campaña de Remarketing o bien, de fidelización. Este modelo funciona con una serie de preguntas que van abriendo opciones de decisiones que se resuelven con un sí o no, de esta forma no es tan complicado tener una base de datos de los clientes que necesitan más contacto contigo antes de consumir.
2. Regresión: es un método de estadística que te servirá para establecer una respuesta del consumidor, tu variable dependiente, es decir que no cambiará, respecto a una variable independiente, como puede ser empezar una campaña de localización por SEO. Lo que querrías saber es cómo puede funcionar tu campaña en un lugar con pocos establecimientos en Google Maps o con una ficha de negocios, contra uno con mucha más concurrencia. Esto te va a ayudar a saber cuándo, cómo y cuánto invertir, además de los esfuerzos que puedes hacer para sacarle provecho.
3. Agrupación: uno de los modelos predictivos en marketing que serán de mucha utilidad si quieres encontrar los Insight de un segmento de clientes. Pensando en el ejemplo de la localización de ciertas sucursales que necesitan una personalización de las necesidades de los consumidores, podrán servir de mucha ayuda. 
4. Modelo de factores atípicos: orientado a encontrar esos datos que te dicen un funcionamiento anormal de los esfuerzos de marketing. Por ejemplo, si en el caso de una aplicación hay uno o dos casos de errores en la descarga, se puede saber si pueden prevenirse pérdidas respecto a la inversión de campaña para la instalación Puede ayudarte a prevenir pérdidas de clientes por un mal funcionamiento o falta de claridad en el proceso, poniendo en marcha soluciones antes de que crezcan los desperfectos y esto genera quejas contraproducentes a la marca.
5. Serie por temporalidad:  este es uno de los modelos que necesitan cerca de un año de datos para generar una predicción porque consiste en cómo se desarrolla una métrica en el tiempo y establecer un pronóstico de resultados.  

Cada uno de estos modelos puede ayudar a establecer parámetros de lo que se espera teniendo en cuenta los datos. De esta manera dejamos de lanzar intentos y estrategias al aire y conseguimos resultados basados en la información.

Después de todo, actualmente se necesita tener bases claras acerca de toda estrategia de marketing porque representa una ventaja competitiva y no sólo eso, una mejora continua de la marca con la continua monitorización. Es ahí que es clave saber qué datos nos ayudan a tener cada periodo mes con mes. 

Una forma de comenzar a convertir la información en inteligencia de negocios son herramientas como los Dashboards en tiempo real y los análisis de datos para poder determinar qué modelo usar para establecer objetivos y KPIs alcanzables y realistas. Si estás interesado en descubrirlo con ayuda de especialistas en análisis de negocio, contáctanos, creamos un modelo especialmente enfocado en tus metas.