Desmitificando el Marketing Predictivo de Marcas

by admin marzo 11, 2019

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El término marketing predictivo puede evocar pensamientos de complicada ciencia de datos o de mística adivinación. Pero en realidad no es tan complicado o misterioso.

La predicción se reduce a encontrar patrones en los datos, específicamente patrones que le permiten calcular la probabilidad de acciones futuras o resultados deseados.

Por ejemplo, si tiene clientes que compraron un producto o servicio, como ropa de cama de alta calidad o servicios médicos a petición, puede utilizar los datos para encontrar a nuevas personas que probablemente comprarán esos mismos productos. Llamamos a estas personas propensas a comprar, nuevas perspectivas netas. Net-new’ sólo se refiere a personas que nunca han oído hablar de su negocio o que no han sido clientes de él.

Desafortunadamente, antes del marketing predictivo, la palabra `prospecto’ era un término endeble que usualmente apuntaba a una persona al azar, que tal vez tenía cierta edad o género. Con el tiempo se fueron añadiendo criterios’psicográficos’, en un intento de dar cuenta de cosas como las actividades, opiniones o posesiones de las personas. Sin embargo, los profesionales del marketing no podían procesar de forma efectiva todos los datos demográficos, psicográficos y de otro tipo -en su totalidad-, por lo que nadie sabía realmente si a estos prospectos les encantaría o comprarían un producto.

Hoy en día, la palabra prospecto se está convirtiendo en una palabra más precisa y poderosa para los profesionales del marketing B2C. Los verdaderos prospectos basados en la predicción y en la red son personas nuevas en su negocio y que van a amar y comprar sus productos. Para los vendedores de adquisición de clientes, los sueños se hacen realidad: nuevos prospectos netos reales. El marketing predictivo le permite encontrarlos y adquirirlos.

Para ayudar a desmitificar aún más el marketing predictivo, he aquí algunos otros conceptos erróneos-

Los 5 mitos más importantes del marketing predictivo B2C

Construir modelos predictivos lleva mucho tiempo

Este fue el caso en un tiempo, sin embargo, los avances en tecnología como el aprendizaje automático y la computación en nube han reducido drásticamente el tiempo necesario para construir modelos potentes y precisos. Desde la preparación de datos, pasando por la creación de modelos, hasta la puntuación de prospectos para campañas, el proceso se puede agilizar para una mejor captación de clientes.

Necesita Científicos, Estadísticos o Analistas de Datos para Construir Modelos Predictivos

Los modelos predictivos ahora pueden ser creados fácilmente en la nube. No requiere expertos técnicos en la materia. Una plataforma de software puede construir un modelo (o un científico de datos, si tiene tiempo y dinero que perder), pero conocer la base de clientes y la estrategia de marketing permitirá el razonamiento adecuado detrás de la construcción de un modelo en primer lugar.

Los profesionales del marketing pueden comprender rápidamente lo que necesitan saber sobre cómo funciona el modelado. Se ha convertido en una disciplina accesible como el marketing de contenidos o la publicidad digital. A medida que planifica, construye e implementa modelos predictivos, su familiaridad con los detalles predictivos como «azulejos», «puntuación» y «probabilidades» aumenta con el tiempo.

Y lo que es más importante, los profesionales del marketing saben qué hacer con los resultados de los modelos. Pueden ejecutar rápidamente campañas de adquisición para prospectos basados en predicciones y retroalimentar los resultados en el software de modelado para mejoras y optimización continuas de las campañas.

Construir modelos predictivos es caro

La ciencia de datos manual en la empresa es costosa debido al equipo y a los recursos necesarios. Mientras tanto, la construcción de modelos manuales subcontratados puede costar muchos miles de dólares por modelo – eso es sólo para la construcción y no cubre el costo de la implementación. Las plataformas de software predictivo están reduciendo los gastos generales mediante el uso del aprendizaje automático y la prospección algorítmica para automatizar la construcción de programas predictivos sofisticados y personalizados. El resultado es un mejor modelado e implementación de lo que antes estaba disponible, pero a un costo reducido.

Los datos de clientes transaccionales son suficientes para construir modelos predictivos

Las marcas son ricas en datos. ¿O lo son? Los datos de clientes transaccionales son una ventaja, pero por sí solos no le permitirán encontrar nuevos clientes en la red, que aún no han comprado su producto. También necesita características demográficas, financieras y de comportamiento para determinar quiénes serán sus mejores clientes, más allá de los gastos anteriores. Las plataformas de software predictivo son capaces de enriquecer los datos de transacciones existentes de los clientes con cientos de otras valiosas piezas de información.

Asimismo, los datos de comportamiento y de la comunidad de terceros son un recurso vital que le permite llegar a nuevos clientes de la red y evitar los «océanos rojos». (Los océanos rojos son donde las compañías para grupos limitados de clientes los reducen a competir en precio.) El software predictivo procesa datos externos para abrir inmensos grupos de prospectos relevantes, nuevos para su marca, que se verán y actuarán como sus mejores clientes.

Los modelos predictivos no funcionan / No son mejores que la segmentación univariada

Dirigirse a clientes potenciales basados en una única variable o personas imaginarias son soluciones que expiran. Los profesionales del marketing han confiado en la segmentación simple, porque no había una mejor opción. Cuando se trataba de identificar a los futuros compradores, era mejor identificar al menos una, o algunas, variables significativas que indicaban ostensiblemente algo importante acerca de los clientes o prospectos. Esto tiene limitaciones en el mundo real. Las personas son más complejas de lo que el simple modelado basado en la persona o la segmentación univariada puede explicar.

Como comercializadores, estamos acostumbrados a hacer suposiciones sobre nuestro cliente ideal y los compradores potenciales. Nos hemos acostumbrado a atribuir rasgos a segmentos como «Madres Eco-Conscientes», basados en evidencia anecdótica o datos severamente fragmentados, que -cuando se ponen a prueba- no correlacionan ni predicen el comportamiento de compra futuro. No es culpa nuestra. Los profesionales del marketing eligieron los mejores criterios disponibles, pero se han perdido los cientos de variables y características que dan una visión verdadera y dinámica de los clientes y pueden identificar a los mejores prospectos.

Pruébelo: ejecute una campaña con objetivos predictivos frente a una selección aleatoria o univariada y compruebe los resultados. Con un grupo de control, verá claramente el poder y el ROI de la prospección predictiva.

Este artículo se publicó originalmente en el Predictive Analytics Blog .

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