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Las campañas predictivas usan datos históricos para pronosticar el comportamiento del cliente y así ajustar de forma proactiva la estrategia y los próximos pasos. La IA ayuda enormemente en esto, ya que permite procesar una cantidad abrumadora de datos en poco tiempo y hacer predicciones más precisas. En este artículo, profundizamos en el tema y analizamos todos los aspectos de la optimización con IA: cómo beneficia exactamente a tu marketing, qué casos de uso necesitan IA, qué herramientas usar y qué desafíos pueden aparecer.
Cómo la IA lleva las campañas predictivas al siguiente nivel
Las campañas predictivas no aparecieron con la IA; existían desde mucho antes y se basaban en analizar datos históricos para pronosticar posibilidades. Sin embargo, dependían de una segmentación básica, lógica basada en reglas y la identificación manual de patrones de comportamiento y predicciones. No eran personalizadas, y tenías que dedicar mucho tiempo a organizar los datos antes de cargarlos en aplicaciones y plataformas para su análisis. Como las aplicaciones solo usaban datos históricos sin considerar los cambios actuales, no podían ajustar dinámicamente sus predicciones para adaptarse al presente. Los patrones complejos tendían a perderse, al igual que la precisión, especialmente al escalar.
La aparición de la IA cambió las cosas. Los modelos de machine learning no solo analizan mucha más información con mayor rapidez. También pueden trabajar con datos estructurados y no estructurados, eliminando la necesidad de organizar los datos de antemano. Y consideran no solo los datos históricos, sino también la situación actual para predecir cambios de forma dinámica, ajustando sus pronósticos y la estrategia de marketing en el proceso. Con el tiempo, estos modelos se vuelven aún más precisos, ya que entrenan y aprenden. Pueden detectar y analizar patrones ocultos —algo que las aplicaciones anteriores a la IA no pueden hacer— y predecir numerosas cosas:
- Probabilidad de compra
- Riesgo de abandono
- Siguiente mejor contenido/canal/oferta
- Horario óptimo de envío
- Sensibilidad al precio
En pocas palabras, la IA ayuda con lo siguiente:
- Segmentación precisa
Antes, creabas segmentos generales como “Compró en los últimos 30 días”. La IA actualiza la segmentación automáticamente, en función del comportamiento actual.
- Personalización avanzada
La IA ayuda con recomendaciones personalizadas para cada cliente, incluidas recomendaciones de productos, tono de comunicación, mejores canales y momento adecuado. Las recomendaciones de Netflix o YouTube son ejemplos. Sus algoritmos aprenden qué ves y qué te gusta, calculan cuánto tiempo pasas en diferentes contenidos y luego personalizan las recomendaciones.
- Adquisición de nuevos clientes
Adquirir un nuevo cliente sigue el mismo esquema: identifica tu 5% superior de clientes por LTV (lifetime value) y trabaja para dirigirte a personas similares en tus campañas. Sin embargo, antes esto estaba al nivel de “tienen la misma edad”, y ese tipo de segmentación solía ser imprecisa. Ahora, los algoritmos de IA buscan personas con los mismos patrones de comportamiento en numerosas variables. La probabilidad de que compren aumenta y el CAC (costo de adquisición de clientes) disminuye.
- Análisis del recorrido de conversión
Las personas rara vez compran después de una sola interacción. Ven tu anuncio, visitan tu sitio web, vuelven a ver tu anuncio, luego reciben tu correo electrónico, y ahí es donde puede ocurrir una compra. Sin embargo, ¿cuáles de esos canales llevan a una compra y cuáles fueron inútiles? Antes, todos los puntos de contacto recibían el mismo crédito. Ahora, la IA lo calcula usando modelos de cadenas, modelado de mezcla de medios, etc. Básicamente, experimenta y simula distintas situaciones; por ejemplo, elimina uno de los canales. Imagina una situación: ves que el 70% de tus compradores interactuó con YouTube antes de comprar, pero solo el 5% convirtió directamente desde la plataforma. Con el modelo clásico, habrías dejado de usar YouTube. Sin embargo, con las simulaciones de IA, puedes ver qué tan grande o pequeña podría ser la caída en las conversiones y decidir. La IA ayuda a identificar estas señales indirectas y evita financiar de menos o de más los canales.
- Toma de decisiones automatizada
La IA determina por sí misma la “siguiente mejor acción” para cada individuo, ahorrándote tiempo.
Estos insights mejoran a quién te diriges, cómo lo haces, qué canales usas y cómo inviertes el dinero.
Mejores herramientas de IA para campañas predictivas
Existen muchos instrumentos, y la elección también depende en gran medida de tu industria (SaaS, eCommerce, etc.) y presupuesto. Sin embargo, hay varios pesos pesados que ocupan las primeras posiciones. Para mayor comodidad, los agrupamos en categorías.
Plataformas de automatización de marketing
Salesforce Marketing Cloud con Einstein
Su IA se llama Einstein por una razón: está integrada de forma nativa dentro del CRM. La herramienta ofrece una vista de 360 grados del cliente, Journey Builder con divisiones predictivas, recomendaciones para la personalización de contenido y productos, e integración profunda con otras nubes, como Sales y Service. Como resultado, tienes una comprensión clara del CTV de los clientes, la probabilidad de compra, el riesgo de abandono y el siguiente mejor paso. También realiza segmentación y scoring en tiempo real.
Adobe Experience Platform con Sensei
Esta es una opción de nivel empresarial para la personalización de contenido y experiencias. Perfila clientes en tiempo real y calcula la posibilidad de compra. La herramienta es especialmente buena para el marketing multicanal. La integración con Adobe Analytics y Campaign te proporciona una comprensión completa de la efectividad de tus acciones.
Esta plataforma fue creada para marcas de e-commerce del mercado medio y ofrece opciones sencillas de integración con Shopify/Magento. Ofrece predicciones importantes como LTV, riesgo de abandono o fecha esperada del próximo pedido. Los segmentos predictivos se muestran en paneles visuales.
Plataformas de datos de clientes (CDPs)
La plataforma recopila datos de varios puntos de contacto, desde sitios web hasta CRM. Tan pronto como un cliente realiza cualquier acción, ya sea un clic o un registro, la herramienta actualiza el perfil del cliente, conecta el ID de usuario, correo electrónico, etc. en un perfil unificado y envía esos datos recientes a modelos de IA para predicciones. Segment es fácil de conectar con otras herramientas para los equipos técnicos y, como se conecta con plataformas publicitarias o de IA, ayuda a identificar a tu cliente ideal y encontrar la audiencia objetivo.
Una solución para grandes empresas que usan muchos canales, esta plataforma es flexible y funciona en tiempo real. Limpia y enriquece automáticamente los datos entrantes de los puntos de contacto y luego actualiza los perfiles de clientes. También puedes crear segmentos y puntuar audiencias en tiempo real. Otra razón por la que Tealium es buena es que rastrea usuarios en sistemas del lado del servidor, web y aplicaciones móviles.
Herramientas de optimización de medios
Aunque es gratuita, la plataforma es escalable y ofrece métricas predictivas importantes como probabilidad de compra, riesgo de abandono e integración fluida con Google Ads.
La herramienta combina enfoques determinísticos y probabilísticos, y proporciona análisis de contribución por canal e insights sobre el uso del presupuesto.
Publicidad
La plataforma usa IA para optimizar el gasto del presupuesto y predecir las mejores ubicaciones y creatividades. Entre sus funciones se incluyen una estructura de campaña unificada y señales de intención para predicciones. GPM funciona en Search, Display, Discover, Gmail y YouTube.
Plataformas de machine learning
Estas herramientas no son necesarias; son una opción si necesitas modelado personalizado más allá de las capacidades estándar de IA de los proveedores.
La herramienta maneja enormes cantidades de datos dentro de un solo sistema y te ayuda a crear modelos sofisticados para predicciones de abandono, LTV y cálculo de la siguiente mejor oferta. Básicamente, combina IA, almacenamiento de datos y procesamiento en uno. Esto hace que la aplicación sea buena para el trabajo en equipo.
Esta es una solución todo en uno: permite crear, entrenar y lanzar modelos de IA, incluso si eres principiante. La aplicación funciona bien con datos de BigQuery, ofrece muchas funciones y proporciona la opción AutoML para equipos no técnicos.
Desafíos de la optimización con IA
Hay algunos obstáculos que puedes experimentar al agregar IA a tu flujo de trabajo:
- Calidad de los datos: cualquier modelo es tan bueno como los datos con los que lo alimentas. Tu objetivo son datos precisos y confiables, y obtenerlos puede ser difícil. Si los datos están sesgados, incompletos, desactualizados, etc., no sirven.
- Datos no estructurados: la información dispersa en distintos sistemas es mucho menos útil.
- Preocupaciones de privacidad: al obtener y usar datos, y al entrenar tu modelo, debes cumplir con leyes de regulación de datos como GDPR y otras; en Europa, también se aproxima la EU AI Act.
- Falta de transparencia: a veces puede ser difícil explicar o entender por qué un modelo tomó una u otra decisión.
- Problemas de implementación: necesitas capacitar a tus equipos.
- Costos adicionales: para poder usar IA, necesitas ingenieros de ML e infraestructura tecnológica actualizada, lo que puede requerir inversiones.
Palabras finales
Sin duda, la IA lleva las campañas de predicción a otro nivel, permitiéndote alcanzar un grado de precisión y escalabilidad que era imposible con herramientas clásicas o análisis manual. Sin embargo, aquí aparece otro desafío: los datos. Necesitas datos de alta calidad para entrenar tu modelo y darle algo con qué trabajar. Al mismo tiempo, debes cumplir con las leyes al obtener, usar y almacenar datos. Aquí es donde DataImpulse puede ayudarte. Con nuestros proxies residenciales obtenidos éticamente y compatibles con GDPR desde $0.7 por GB, puedes recopilar datos de forma fluida y rápida. Contacta a nuestro equipo de soporte o haz clic en el botón “Probar ahora” para comenzar.