15 aplicaciones del data science para desarrollar estrategias de marketing predictivo

En otras entradas ya hemos visto cómo puede ayudarte el data science en tus estrategias de marketing y cómo puede hacerlo más eficiente.

A veces lo que resulta más complicado es imaginarse en qué áreas del negocio puede tener impacto el data science o qué aplicación práctica puedes darle para aprovechamiento en el negocio, por eso hemos querido mostrarte 15 aplicaciones prácticas del data science para desarrollar estrategias modernas y exitosas de marketing predictivo.

1 – Optimización del presupuesto de marketing
Los marketers están siempre sometidos a estrictas restricciones de marketing. El principal objetivo del equipo de marketing es obtener el máximo ROI de sus campañas, algo que siempre es complicado de alcanzar. Generalmente los planes de marketing son difíciles de cumplir.

Analizando las campañas, el gasto y los objetivos de adquisición, los data scienctist son capaces de desarrollar algoritmos que ayuden a destinar los escasos recursos para obtener mejores resultados. El modelo algorítmico puede ayudar al equipo de marketing a distribuir el presupuesto en los canales, medios o localizaciones más exitosas y optimizar las campañas para alcanzar los KPIs marcados por la compañía.

2 – Impactar a la audiencia correcta
Generalmente las campañas se dirigen a un público concreto de tu audiencia (no todo el mundo es target de tu producto) y estas segmentaciones se basan en datos sociodemográficos y de localización. Este tipo de segmentación genera siempre un exceso de impacto sobre targets de esa audiencia que realmente no está interesada en tus productos.

Este sobrecoste de la campaña puede ser redirigido hacia otros usuarios, que a pesar de no encontrarse dentro de tu target predefinido, sí es más propenso a tener interés en tu oferta. Creando audiencias personalizadas puedes impactar a usuarios que te generen un mayor ROI en las campañas.

3 – Medición y cualificación de las visitas web
Marketers pueden analizar el comportamiento web de los usuarios y cualificar esas visitas para elaborar estrategias de retargeting solo sobre aquellos usuarios con alta probabilidad de que cumpla tus objetivos.

El retargeting es uno de los canales más exitosos de marketing, sin embargo si no está optimizado se convierte en uno de los canales con peor ROI ya que puede llevarse excesivo gasto del presupuesto de campañas. Gracias al marketing predictivo, se puede optimizar este canal y reducir la factura de publicidad.

4 – Lead Scoring predictivo
Un quebradero de cabeza para cualquier compañía y el frente de batalla entre los equipos de marketing y ventas. Cualquiera que haya estado en uno de estos departamentos conoce perfectamente que esto se da siempre en todas las empresas…Hasta ahora.

Seguro que te suena alguna de estas frases: ¨estos leads son muy malos¨ ¨ventas no está tratando bien los leads que generamos¨.

Los algoritmos de lead scoring predictivo permiten determinar con precisión los leads que más probabilidades tienen de conversión. Esta segmentación permite a los equipos de ventas incrementar el éxito de sus acciones comerciales, impulsar el crecimiento y mejorar los ingresos reales de toda la compañía.

5 – Mejorar el rendimiento del equipo comercial
En todos los equipos hay mejores vendedores, que bien por experiencia o por habilidades, obtiene un mayor éxito.

Gracias al data science, ahora se puede aumentar el rendimiento de todo el equipo comercial gracias a los algoritmos de asignación inteligente de leads. Estos algoritmos permiten distribuir cada lead entre los agentes o asesores comerciales con más probabilidades de cerrar ese negocio con éxito, creando así equipos de alto rendimiento.

6 – Mejorar la fidelización de los clientes
Un cliente fidelizado aporta un beneficio un 70% mayor que un cliente nuevo. Aumentar la recurrencia es clave para mantener la supervivencia del negocio y es aquí donde te ayuda el marketing predictivo a mejorar tus campañas de fidelización, permitiendo conocer los clientes de mayor valor para la compañía y desarrollando estrategias de fidelización más exitosas.

7 – Aumentar la retención de clientes
Atraer un nuevo cliente es 7 veces más costoso que retener a uno existente. De nada sirve que tu negocio crezca rápidamente, si luego no eres capaz de mantenerlos contigo. Con el data science puedes predecir aquellos usuarios con más probabilidades de abandono y realizar acciones incluso antes de que ellos tengan la tentación de marcharse.

8 – Buyer persona y profiling más precisos
Todos los marketers elaboran sus targets y crean sus buyer persona en base al conocimiento del negocio o bien en función del grupo al que quiera dirigirse. Con el análisis de datos avanzado que ofrece el data science, pueden elaborarse perfiles de éxito mucho más precisos y más segmentados para dirigir mejor las campañas.

9 – Mejora el conocimiento de cliente
Poder predecir el comportamiento de un cliente y adelanterte a sus movimientos es el sueño de cualquier marketero. Un claro ejemplo de cómo impacta el marketing predictivo en los resultados de las empresas es cuando los algoritmos son capaces de detectar que un miembro de la familia está embarazada (incluso antes de que ella lo sepa) y ya puede ofrecer productos segmentados de esta categoría.

10 – Recomendaciones de producto más acertadas
No me digas que no te molesta que te muestren de nuevo publicidad de un sitio al que ya has ido (y que muy probablemente no vayas a volver) o te persiguen por aquél producto que viste una vez y que ya has comprado…..

Gracias al data science se pueden elaborar análisis más profundos que hacen un matching mucho más preciso entre usuario y producto, aumentando así la probabilidad de venta por afinidad.

11 – Desarrollo de nuevos productos
Seguro que has oido hablar de cómo se están desarrollando nuevas series, películas o canciones gracias al análisis de los datos de búsqueda y preferencias de los usuarios. Data science puede sintetizar y agrupar mejor ingentes cantidades de datos para desarrollar nuevos productos más personalizados y exitosos.

12 – Prevenir las roturas de stock
No solo en el desarrollo de nuevos productos puede ayudarte el marketing predictivo, cuántas veces te ha pasado hacer campañas muy fuertes sobre un producto y tener que pararla porque ha superado las expectativas y has roto stock. O lo que es peor, seguir apostando por productos con baja demanda real.

Ahora podrás ajustar mejor tus presupuestos de campaña y aumentar el margen de beneficios por la gestión eficiente de tu stock.

13 – Estrategias de precio y oferta
No todos están dispuesto a pagar lo mismo por el mismo producto. Data science puede ayudar a los marketers a elaborar estrategias de precio más personalizada, poniendo foco en muchos otros factores como las preferencias del usuario, su histórico de compras o su situación económica.

14 – Campañas de email más exitosas
¿Cansado de caer siempre en SPAM o que borren el mail sin abrirlo? Es muy probable que suceda porque no lo estás haciendo bien. Enviar campañas de emailing hipersegmentadas aumenta el ratio de apertura en un 30%, si además en el asunto le recomiendas un producto ajustado a sus preferencias y con la oferta adecuada a su perfil….¡Tienes el éxito garantizado!

De media un usuario recibe 143 mails al día ¿Por qué no aprovechas tus datos para ser de los pocos que vaya a abrir ese dia?

15 – Real time interaction marketing
Es tan veloz la tecnología y está tan conectada, que te permite hacer interacciones de marketing en tiempo real. Te aseguro que una acción de marketing en el momento oportuno a la persona adecuada hace que se incrementen tus probabilidades de éxito exponencialmente.

Imagínate poder ir obteniendo predicciones del comportamiento de los usuarios en tiempo real y modificando tus acciones para conducirlos hasta cumplir con tu objetivo ¡Mágico!

Si quieres saber más aquí tienes algunas lecturas recomendadas, de cero a experto: