El Marketing Predictivo se ha convertido en una herramienta fundamental para los emprendedores empresariales que buscan desarrollar una mayor gestión de marketing. Esta técnica consiste en la utilización de técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para predecir el comportamiento futuro de los clientes y así tomar decisiones estratégicas en tiempo real.
El Marketing Predictivo permite a los emprendedores comprender mejor las necesidades y deseos de sus clientes, y desarrollar ofertas personalizadas para ellos. Esta técnica también puede ayudar a los empresarios a identificar oportunidades de mercado y establecer relaciones más cercanas con sus clientes.
Al utilizar el Marketing Predictivo, los emprendedores pueden predecir qué productos o servicios serán más populares en el futuro y adaptar sus estrategias de marketing en consecuencia. Además, esta técnica también puede ayudar a las empresas a optimizar su presupuesto de marketing y maximizar el retorno de inversión de sus campañas publicitarias.
¿Qué es el marketing predictivo?
- Historia del marketing predictivo.
- Enfoque del marketing predictivo.
- Casos de empresas que lo aplican.
- Principales técnicas de análisis de datos empleadas.
- Aprendizajes que propone el Marketing predictivo a la organización que lo aplica.
- Impacto del uso de los algoritmos en la toma de decisiones.
- Modelos predictivos que se construyen ¿En qué se enfocan? ¿Qué solucionan?
- Las 10 Herramientas más destacadas en el mundo para incorporar el Marketing Predictivo a tu negocio.
- Otros aportes del MKTG Predictivo.
1. Historia del marketing predictivo.
El Marketing Predictivo tiene sus raíces en la década de 1950, cuando los primeros modelos estadísticos comenzaron a utilizarse para predecir el comportamiento del consumidor. Sin embargo, el verdadero avance en el Marketing Predictivo se produjo en las últimas dos décadas, gracias a la proliferación de Big Data y las técnicas avanzadas de análisis de datos.
La aparición de Internet y las redes sociales a principios de la década de 2000, permitió que las empresas empezaran a recopilar grandes cantidades de datos sobre sus clientes y sus interacciones con la marca. Con el tiempo, la cantidad de datos disponibles aumentó significativamente, lo que llevó al desarrollo de nuevas herramientas y técnicas para analizarlos.
En 2011, la revista Harvard Business Review publicó un artículo que puso de manifiesto la importancia del Big Data y su capacidad para transformar el marketing. Desde entonces, el Marketing Predictivo se ha convertido en una práctica cada vez más común en la industria del marketing.
En los últimos años, el uso del Marketing Predictivo ha sido impulsado por la combinación de Big Data, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La aplicación de estas tecnologías permite a las empresas recopilar, almacenar y analizar grandes cantidades de datos, lo que les permite comprender mejor el comportamiento de sus clientes y crear estrategias de marketing más efectivas y personalizadas.
Hoy en día, muchas empresas utilizan el Marketing Predictivo como una herramienta fundamental para mejorar su estrategia de marketing y ventas. Con el aumento constante de la cantidad de datos disponibles, se espera que el Marketing Predictivo siga evolucionando y jugando un papel cada vez más importante en el éxito empresarial.
2. Enfoque del marketing predictivo.
El marketing predictivo es una técnica que utiliza técnicas de análisis de datos y aprendizaje automático para predecir el comportamiento futuro de los consumidores y, en consecuencia, tomar decisiones de marketing más precisas y efectivas. Esta técnica se basa en el análisis de grandes cantidades de datos recopilados sobre el comportamiento de los consumidores, como sus preferencias de compra, historial de compras anteriores, interacciones en línea y datos demográficos.
Una vez que se recopilan y analizan estos datos, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en el comportamiento de los consumidores. Estos patrones se utilizan para crear modelos predictivos que pueden utilizarse para predecir el comportamiento futuro de los consumidores, como qué productos pueden comprar en el futuro, cuándo es más probable que compren y qué canales de marketing serán más efectivos para llegar a ellos.
El marketing predictivo puede ayudar a las empresas a mejorar la eficacia de sus campañas de marketing, personalizar la experiencia del cliente y aumentar la retención de clientes.
3. Casos de aplicación del marketing predictivo en 5 empresas en el mundo
- Amazon
- Personalización de la experiencia del cliente basada en datos de comportamiento de compra y navegación en el sitio web.
- Recomendaciones de productos utilizando algoritmos de Machine Learning y técnicas de análisis de datos.
- Previsión de la demanda para planificar la logística de entregas y el stock de productos.
- Netflix
- Personalización de la experiencia del usuario basada en el análisis de los datos de visualización de los usuarios.
- Recomendaciones de contenido utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
- Selección y producción de contenidos originales en función de las preferencias del público.
- Walmart
- Segmentación de mercado y personalización de ofertas y promociones basadas en datos de comportamiento de compra.
- Optimización del precio de los productos utilizando técnicas de análisis de datos.
- Previsión de la demanda para planificar la logística de entregas y el stock de productos.
- Banco Santander
- Segmentación de mercado y personalización de ofertas y promociones basadas en datos de comportamiento de transacciones financieras.
- Análisis del riesgo crediticio utilizando algoritmos de Machine Learning y técnicas de análisis de datos.
- Identificación de clientes propensos a abandonar la entidad bancaria utilizando modelos de churn analysis.
- Airbnb
- Personalización de la experiencia del usuario basada en datos de búsqueda y reserva de alojamiento.
- Establecimiento de precios dinámicos utilizando técnicas de análisis de datos y modelos predictivos.
- Identificación de tendencias y preferencias de los usuarios utilizando datos de comportamiento y retroalimentación de los huéspedes.
4. Principales técnicas de análisis de datos empleadas
Hoy se contemplan en la aplicación del marketing predictivo, las siguientes técnicas:
- La Big Data: se refiere al procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos que no pueden ser manejados por herramientas convencionales de análisis de datos y permite identificar patrones y tendencias que no son visibles a simple vista. Se utilizan herramientas y tecnologías especializadas, como sistemas de almacenamiento y procesamiento distribuido, bases de datos NoSQL, herramientas de procesamiento de datos en tiempo real y algoritmos de aprendizaje automático. Con estas técnicas, es posible analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y obtener información valiosa para el marketing predictivo.
- Minería de datos: se refiere al proceso de analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias que pueden ayudar a predecir el comportamiento futuro de los consumidores. La minería de datos puede utilizarse para analizar una variedad de tipos de datos, como transacciones de compras, historial de navegación en línea y datos de redes sociales.
- Análisis de regresión: se refiere al proceso de analizar la relación entre dos o más variables para predecir el comportamiento futuro. Por ejemplo, el análisis de regresión puede utilizarse para predecir cuánto gastará un cliente en función de su historial de compras anteriores y otros factores demográficos.
- Análisis de series temporales: se refiere al proceso de analizar datos a lo largo del tiempo para identificar patrones y tendencias. El análisis de series temporales puede utilizarse para predecir la demanda del mercado en función de patrones de compra anteriores, tendencias estacionales y otros factores.
- Segmentación de clientes: se refiere al proceso de dividir a los clientes en grupos más pequeños basados en características compartidas, como la edad, el género y los intereses. La segmentación de clientes puede ayudar a las empresas a personalizar su marketing para diferentes grupos de clientes y a predecir el comportamiento futuro en función de las características compartidas de los grupos de clientes.
- Clasificación: se refiere al proceso de categorizar los datos en grupos basados en características compartidas. La clasificación puede utilizarse para predecir el comportamiento futuro de los clientes basándose en sus características compartidas, como sus patrones de navegación en línea y las palabras clave de búsqueda utilizadas.
5. 10 aprendizajes que obtiene el marketing predictivo
El marketing predictivo puede proporcionar una serie de aprendizajes valiosos a las organizaciones que lo aplican:
- Identificación de los clientes más valiosos: el marketing predictivo permite identificar a los clientes que tienen mayor probabilidad de ser leales y rentables a largo plazo.
- Personalización de la experiencia del cliente: al utilizar modelos predictivos, se pueden ofrecer productos y servicios personalizados en función de los intereses y necesidades de cada cliente.
- Aumento de la eficiencia de las campañas de marketing: al dirigir las campañas a los clientes adecuados, se maximiza la eficacia de las mismas y se reduce el gasto en publicidad.
- Mejora de la retención de clientes: el marketing predictivo ayuda a identificar los clientes que tienen mayor probabilidad de abandonar la empresa y a tomar medidas para retenerlos.
- Optimización de los precios: al utilizar técnicas de análisis de datos, se pueden establecer precios óptimos para los productos y servicios.
- Identificación de oportunidades de venta cruzada y venta adicional: al analizar los patrones de comportamiento de los clientes, se pueden identificar oportunidades de venta cruzada y venta adicional.
- Mejora de la eficiencia del equipo de ventas: al proporcionar información valiosa sobre los clientes, el marketing predictivo ayuda a los equipos de ventas a enfocar sus esfuerzos en los clientes adecuados.
- Anticipación de las tendencias del mercado: el marketing predictivo permite a las empresas identificar las tendencias emergentes del mercado y adaptarse rápidamente a ellas.
- Reducción de riesgos: al utilizar técnicas de análisis de datos, se pueden identificar los riesgos y tomar medidas para mitigarlos.
- Aumento de la competitividad: al utilizar el marketing predictivo, las empresas pueden mejorar su eficiencia y eficacia en la toma de decisiones, lo que les permite competir de manera más efectiva en el mercado.
6. Impacto del uso de los algoritmos en la toma de decisiones.
Quiero mostrarte algo que no solo es poco común de ver en un artículo de marketing, pero que, al tratarse de marketing predictivo es importante señalar para visualizar el nivel de complejidad que este tipo de marketing supone, tomando 3 ejemplos de la enorme cantidad de algoritmos que se pueden desarrollar:
- Algoritmo de regresión lineal: Este algoritmo busca encontrar una relación lineal entre dos variables. La fórmula para la regresión lineal es: y = mx + b, donde "y" es la variable dependiente, "x" es la variable independiente, "m" es la pendiente de la línea y "b" es el punto de intersección en el eje y.
- Algoritmo "ganancia de información de una división": Este algoritmo se utiliza para tomar decisiones en función de ciertas condiciones. La fórmula para calcular la ganancia de información de una división es: IG(D, a) = I(D) - ∑ p(t) * I(t), donde "IG" es la ganancia de información, "D" es el conjunto de datos, "a" es la variable que se está evaluando, "p(t)" es la proporción de ejemplos en la división "t" y "I(t)" es la impureza de la división "t".
- Algoritmo K-NN: Este algoritmo se utiliza para clasificar datos según la similitud con otros datos. La fórmula para calcular la distancia Euclidiana entre dos puntos es: d(p, q) = √((p1 - q1)^2 + (p2 - q2)^2 + ... + (pn - qn)^2), donde "p" y "q" son los dos puntos que se están comparando y "n" es el número de características que se están comparando.
El impacto de estos algoritmos en el marketing predictivo es significativo, ya que permiten a las empresas analizar grandes cantidades de datos y obtener insights valiosos sobre el comportamiento y las necesidades del cliente.
Esto a su vez les permite tomar decisiones basadas en datos y personalizar sus estrategias de marketing para ofrecer una experiencia más relevante y atractiva a sus clientes.
El marketing predictivo con el uso de algoritmos es una de las formas más efectivas de llegar al público adecuado en el momento adecuado y con el mensaje adecuado, lo que puede aumentar significativamente las tasas de conversión y fidelización de los clientes.
7. Modelos predictivos que se construyen ¿En qué se enfocan? ¿Qué solucionan?
Algunos de los modelos predictivos más comunes que se pueden construir en el marketing predictivo:
- Modelos de clasificación: estos modelos se utilizan para predecir la pertenencia a una clase específica. Por ejemplo, se pueden utilizar para predecir si un cliente comprará un producto en particular o no. Los modelos de clasificación más comunes incluyen árboles de decisión, redes neuronales y modelos de regresión logística.
- Modelos de regresión: estos modelos se utilizan para predecir un valor numérico continuo, como el precio de una propiedad o el número de unidades vendidas de un producto en particular. Los modelos de regresión más comunes incluyen modelos de regresión lineal y modelos de regresión no lineal.
- Modelos de agrupación: estos modelos se utilizan para agrupar a los clientes en segmentos similares en función de sus características comunes. Esto puede ayudar a las empresas a personalizar su marketing para diferentes grupos de clientes. Los modelos de agrupación más comunes incluyen k-means y análisis de componentes principales (PCA).
- Modelos de series temporales: estos modelos se utilizan para predecir valores futuros en función de patrones y tendencias pasadas. Se utilizan comúnmente para predecir la demanda del mercado en función de patrones de compra anteriores, tendencias estacionales y otros factores. Los modelos de series temporales más comunes incluyen modelos ARIMA (autoregresivos integrados de media móvil) y modelos de suavizado exponencial.
- Modelos de recomendación: estos modelos se utilizan para predecir qué productos o servicios le gustarán a un cliente en función de sus patrones de compra anteriores y las compras de otros clientes con perfiles similares. Los modelos de recomendación más comunes incluyen filtrado colaborativo y análisis de cesta de compra.
Los modelos predictivos en el marketing predictivo se utilizan para predecir el comportamiento futuro de los clientes y para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas en cuanto a la personalización de su marketing y la oferta de productos y servicios.
8. Las 10 Herramientas más destacadas en el mundo para incorporar el Marketing Predictivo a tu negocio
Existen varias herramientas de marketing predictivo en el mercado que pueden ayudar a las empresas a implementar esta estrategia y obtener buenos resultados. Aquí te menciono algunas de ellas:
- Salesforce Einstein: es una herramienta de inteligencia artificial que se integra con Salesforce CRM y ofrece predicciones en tiempo real para mejorar la toma de decisiones de marketing.
- IBM Watson Studio: es una plataforma de inteligencia artificial que permite a las empresas crear modelos de machine learning personalizados para el análisis predictivo de datos.
- Google Analytics: es una herramienta de análisis de datos que permite a las empresas realizar un seguimiento detallado del comportamiento de los usuarios en su sitio web y crear informes personalizados basados en esos datos.
- Hootsuite Insights: es una herramienta de análisis de redes sociales que ayuda a las empresas a entender mejor a su audiencia y crear campañas de marketing más efectivas.
- RapidMiner: es una plataforma de análisis de datos que ofrece herramientas de machine learning para el análisis predictivo de datos.
- Adobe Analytics: es una herramienta de análisis de datos que permite a las empresas medir el rendimiento de su sitio web y de las campañas de marketing en tiempo real.
- Marketo: es una plataforma de automatización de marketing que utiliza machine learning para predecir y personalizar la experiencia del cliente.
- SAS Predictive Analytics: es una plataforma de análisis de datos que utiliza modelos de machine learning para predecir el comportamiento del cliente y mejorar la toma de decisiones de marketing.
- Optimizely: es una herramienta de optimización de experiencias digitales que utiliza machine learning para personalizar el contenido y la experiencia del usuario.
- Microsoft Azure Machine Learning: es una plataforma de análisis de datos que permite a las empresas crear modelos de machine learning personalizados para el análisis predictivo de datos.
Cada herramienta tiene sus fortalezas y debilidades, y también un nivel determinado de inversión, por lo que es importante investigar y comparar las diferentes opciones antes de elegir una herramienta de marketing predictivo para tu negocio.
9. Otros aportes del MKTG Predictivo.
Los otros aportes del Marketing Predictivo en realidad están ligados totalmente al resultado de las investigaciones, que son la base de una toma de decisiones profesional en áreas de total impacto en el negocio. Aquí te muestro 4 oportunidades:
- Personalización de la experiencia del cliente: El marketing predictivo permite a las empresas crear una experiencia de compra personalizada y única para cada cliente. Al analizar el comportamiento y las preferencias del cliente, las empresas pueden ofrecer recomendaciones de productos y servicios relevantes y oportunas que aumenten las tasas de conversión y fidelización.
- Identificación de oportunidades de venta cruzada y venta adicional: El análisis de datos permite a las empresas identificar patrones de comportamiento del cliente y oportunidades de venta cruzada y venta adicional. Al recomendar productos y servicios complementarios a los que ya ha adquirido el cliente, las empresas pueden aumentar el valor de vida del cliente y las ganancias.
- Reducción del riesgo y la incertidumbre: El marketing predictivo permite a las empresas tomar decisiones informadas y reducir el riesgo y la incertidumbre en sus estrategias de marketing. Al analizar los datos y predecir el comportamiento del cliente, las empresas pueden tomar decisiones más informadas sobre la segmentación de su mercado objetivo, la personalización de la experiencia del cliente y el desarrollo de nuevos productos y servicios.
- Aumento de la eficiencia y la efectividad: La automatización del marketing predictivo permite a las empresas aumentar la eficiencia y la efectividad de sus campañas de marketing. Al automatizar el análisis de datos, la segmentación del mercado objetivo y la entrega de mensajes personalizados, las empresas pueden ahorrar tiempo y recursos y aumentar las tasas de conversión y fidelización del cliente.
¿Qué es el Marketing predictivo?
Escrito por : Sergio González Marín
Director de Overflow Emprende. Consultor Integral e Investigador del Emprendimiento en el Perú. Enfocado en el diseño de estrategias de innovación, marketing y ventas. Asesor de Emprendedores. Escritor y Coach de emprendedores.
Fecha de publicación: 24/04/23
