18 junio 2024

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Las tradiciones son como son, y en este blog le damos la bienvenida al verano con el spot de Estrella Damm. Eso significa que si estás viendo este anuncio, es porque estamos en verano.
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10 junio 2024

El Blog del Marketing

Modelos predictivos de comportamiento del cliente (#BloggerInvitado)

La piedra filosofal de toda marca o empresa es saber qué quieren sus consumidores para así satisfacer de forma idónea sus expectativas, y es justo aquí donde los modelos predictivos juegan un papel crucial.


El modelado de comportamiento predictivo es una técnica que utiliza análisis de datos y algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre el comportamiento futuro de los consumidores. Es en sí una ciencia que se apoya de técnicas matemáticas y estadísticas para interpretar datos históricos y transaccionales con el objetivo de encontrar patrones que permitan establecer un posible comportamiento y así tomar decisiones basadas en los resultados futuros esperados.


Esta acción desempeña un papel crucial en el marketing, ya que ayuda a las marcas y empresas en general a comprender mejor a clientes y usuarios. Sin embargo, en un mundo lleno de datos, el “right to win” de las empresas se basa en encontrar cuáles son los datos que se deben considerar en el análisis y que se ajusten al “core business” de cada organización.


¿Qué comportamientos de los clientes debería analizar?


El “librito” marca que se deben analizar patrones de comportamiento específicos para anticipar las necesidades de los clientes y adaptar las estrategias de manera efectiva. Esta comprensión es crucial para maximizar la oferta de valor para el cliente e impulsar el éxito empresarial.


A continuación, se establecen algunos de los comportamientos clave a nivel marketing que se deben considerar en el análisis.


Gasto promedio

El gasto promedio de los clientes en compras anteriores proporciona información sobre poder adquisitivo y preferencias. Al evaluar el promedio de las transacciones, se puede adaptar mejor las ofertas y esfuerzos de marketing para ajustarlos a sus preferencias y limitaciones presupuestarias.


Recurrencia

La recurrencia de compra es un indicador clave de la fidelidad del cliente y del ciclo de vida del producto. Monitorear la frecuencia con la que los clientes compran un producto o servicio para identificar oportunidades de recompra e implementar estrategias de retención efectivas, es clave.


Canal preferido de interacción

Comprender el canal preferido para la interacción y las transacciones es vital. Ya sean plataformas en línea, visitas a tiendas o aplicaciones móviles, saber dónde prefieren interactuar los clientes puede ayudar a optimizar una estrategia omnicanal de experiencia del cliente.


Rotación de clientes

Analizar la tasa de abandono (la métrica que indica el triste momento en que los clientes dejan de hacer negocio con una marca o servicio) es esencial para identificar los puntos débiles y las áreas de mejora. Una tasa de abandono baja indica satisfacción del cliente y salud empresarial.


Demográficos

Los datos demográficos de los clientes, como edad, sexo, ubicación y nivel de ingresos pueden descubrir tendencias y preferencias que impulsan las decisiones de compra, permitiendo campañas de marketing más específicas u orientadas a la hiper segmentación.



¿Cuáles son los desafíos de los modelos predictivos de comportamiento?



A pesar de que aplicar modelos predictivos de comportamiento de usuarios supone ventajas competitivas para las organizaciones, aún existe reticencia a su adopción, y esto la mayoría de las veces tiene que ver con tres grandes obstáculos.


El primero y el que quizá más se repite es el que tiene que ver con la recabación de datos. Si bien es cierto que la gran parte de las empresas cuentan con datos históricos de cualquier tipo, suele suceder que toda esta información está desestructurada y no es para fines estadísticos/matemáticos de utilidad.


El segundo gran desafío tiene que ver con la tecnología. Al no encontrar el valor en esta estrategia, ciertas organizaciones no están invirtiendo en recursos como herramientas o inteligencia artificial que les permita trabajar adecuadamente la información recabada.


Finalmente, la tercera dificultad pasa por no contar con profesionales adecuados para liderar estas iniciativas. Las empresas o marcas que sí lo hacen echan mano de matemáticos, científicos de datos e incluso sociólogos para desarrollar análisis cualitativos y cuantitativos.


Conocimiento es poder


Prever el comportamiento de los clientes es un elemento importante que ayuda a tomar decisiones de negocio. Al contrario de lo que podría parecer, crear este tipo de modelos no sólo es una solución para las grandes empresas, sino que también puede resultar útil para las pequeñas empresas.


Aquellas empresas que adopten como parte integral de sus estrategias de negocio los modelos predictivos, contarán con un factor diferencial que les permitirá escalar, y, sobre todo, acercarse cada vez más a responder la pregunta de qué quieren los consumidores.



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Alberto Mestre- Director Estrategia & Socio Fundador IDE Marketing


https://ide.marketing/