Cómo determinar el valor de por vida de sus clientes y llevar su marca a la cima

Descubra cómo el marketing predictivo puede ayudar a los esfuerzos de crecimiento de su marca a largo plazo.

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Este artículo fue traducido de nuestra edición en inglés utilizando tecnologías de IA. Pueden existir errores debido a este proceso. Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.

Cuando el gran Gary Vaynerchuk preguntó a un director de marketing conservador cómo evaluaba el ROI de su madre, no estaba tratando de ser gracioso. Presentó esta pregunta como un medio para resaltar la importancia de involucrar a los clientes y nutrirlos.

Con la pregunta de Vaynerchuk en mente, debe reconsiderar cómo ve el valor de por vida (LTV) de sus clientes. Seamos realistas, este ejercicio tiene que ser más fácil que calcular el ROI de tu madre. Además, una vez que haya obtenido los datos LTV de sus clientes, puede generar un ROI fenomenal a largo plazo. El marketing predictivo lo ayudará a lograr ese éxito.

Research and Markets publicó un informe sobre el potencial del mercado global de análisis predictivo. El informe indicó que para 2025, el mercado crecerá a $ 21.5 mil millones desde su nivel de 2020 de $ 7.2 mil millones. Este aumento equivale a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) saludable del 24,5%.

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Esta explosión de datos organizacionales requiere que las empresas contraten equipos de analistas de datos y científicos para realizar el procesamiento y la interpretación de los datos recopilados. Aquí también entra en juego el análisis predictivo. Estas herramientas pueden ayudarlo a medir y evaluar los datos disponibles y luego predecir tendencias futuras en múltiples frentes.

¿Qué es el análisis predictivo?

‍ El análisis predictivo es un medio de utilizar datos históricos o en tiempo real para ayudarlo a predecir los comportamientos y las decisiones de los consumidores. Hacerlo le permitirá determinar qué los lleva a realizar compras, aumentar su tamaño y emprender otras acciones cruciales.

Las soluciones y los datos de análisis predictivo están diseñados para hacerle la vida más fácil. Por ejemplo, ¿cuánto más fácil sería su vida si pudiera identificar a los clientes que le ofrecen el LTV más alto? La identificación de los patrones de participación y los hábitos de compra de estos prospectos le permitirá determinar los comportamientos de compra futuros en función de las proyecciones de análisis predictivo.

Los beneficios de la analítica predictiva

Hay dos beneficios principales para toda su organización, y en particular para su equipo de marketing, que vienen con el uso de análisis predictivos.

1. Combatir la rotación

Puede correlacionar sus datos para ayudarlo a combatir la pérdida al ofrecer opciones más personalizadas, y su capacidad para minimizar la tasa de pérdida de clientes no solo reducirá sus costos, sino que también aumentará la lealtad a su marca.

El análisis predictivo puede ayudarlo a identificar los candidatos más probables para la rotación al correlacionar los datos en los perfiles, comentarios y transacciones de los clientes. Las ofertas personalizadas posteriores a partir de estos datos correlacionados le brindan algo un poco especial para recuperar a sus clientes con mayor riesgo de abandono.

‍2. Previsión mejorada

El uso de datos enriquecidos le permitirá mejorar sus pronósticos y otras predicciones. Estos conocimientos resultarán increíblemente beneficiosos para su equipo de marketing y otros departamentos. Le permitirán optimizar sus estructuras de precios y mejorar la gestión de inventario, mejorando en última instancia sus ingresos. Como herramienta de ventas, es invaluable porque le permite pronosticar mejor las ofertas.

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Cómo la analítica predictiva puede impulsar los ingresos

‍Una de las marcas de D2C más importantes con las que he trabajado estaba luchando con las estructuras de precios y administrando su inventario durante las primeras etapas de su operación. La marca se estaba quedando sin existencias en cuestión de horas para ciertos productos, mientras que otras líneas no cambiaban en absoluto.

Al enfrentarse a importantes pérdidas de ingresos, la marca recurrió a la analítica predictiva para ayudarlo a volver a encarrilar las cosas. Mediante el uso de datos históricos de ventas, la marca pudo optimizar los precios y predecir con mayor precisión la demanda futura.

El resultado fue un aumento de los ingresos de entre un 10% y un 13% en los diferentes departamentos. Habiendo logrado un impulso tan significativo en las ventas, el equipo de marketing de la marca utiliza análisis predictivos para ayudarlo a comprender los patrones de compra y las tendencias del mercado. El análisis predictivo también ayuda en la retención de clientes, la gestión de inventario y el desarrollo de campañas de crecimiento futuras.

En el mundo posterior a una pandemia, es posible que descubra que su presupuesto de marketing es un poco más restringido de lo que era anteriormente. De hecho, este es el caso de muchas empresas. Podría encontrar que tiene que hacer más con menos recursos. Por lo tanto, debe asignar sus recursos a aquello que le proporcionará el mejor ROI: los clientes habituales.

Los mejores modelos de análisis predictivo

‍ Puede utilizar análisis predictivos sobre datos históricos para identificar patrones y tendencias. Sus hallazgos aquí le permitirán elaborar predicciones para eventos futuros similares.

En el pasado, este era un dominio al que solo entraban los matemáticos. Sin embargo, hoy en día, la mayoría de las principales marcas están recurriendo a modelos de análisis predictivo para ayudar a resolver problemas complejos y descubrir oportunidades ocultas.

También puede beneficiarse de estos modelos. Algunas de las áreas más comunes en las que los análisis predictivos lo ayudan son la reducción de riesgos, la detección de fraudes, la mejora de la eficiencia operativa y la optimización de campañas de mercado.

Para ayudarlo a decidir qué modelo de análisis predictivo podría ser mejor para su negocio, aquí tiene una descripción general de algunos:

  • Modelos de pronóstico. Estos modelos son versátiles y se utilizan en muchas industrias y para diversos fines comerciales. Proporcionan predicciones de valores métricos basadas en estimaciones de nuevos valores de datos a partir de lo que se ha obtenido de los datos históricos. Puede usar modelos de pronóstico para generar valores numéricos para datos históricos y puede ingresar múltiples parámetros de datos.

  • Modelos de clasificación. Este modelo de análisis predictivo es uno de los más utilizados. Su popularidad se reduce a una función que le permite clasificar la información en función de datos históricos. Además, puede volver a capacitar rápidamente estos modelos con nuevos datos, lo que le brinda una amplia gama de opciones de análisis.

  • Modelos de series de tiempo. Los modelos de series de tiempo se centran en datos en los que el tiempo es el parámetro de entrada. El modelo utiliza varios puntos de datos del año anterior, por ejemplo, para desarrollar métricas numéricas que predicen tendencias y patrones dentro de períodos específicos. Este modelo de análisis predictivo le resultará útil si desea ver cómo cambian variables específicas con el tiempo.

  • Modelos de agrupamiento. Este modelo clasificará sus datos en grupos según los atributos comunes específicos. Puede encontrar esto particularmente útil para sus actividades de marketing.

Puede utilizar varias plataformas para optimizar su proceso de análisis predictivo, muchas de las cuales ofrecen herramientas y funciones automatizadas para ayudarlo a adaptarlas a sus propósitos internos. Una de esas plataformas es BigQuery de Google, que le proporciona una biblioteca de plantillas de ML, lo que le facilita la vida si usa GA4.

En general, el análisis predictivo puede ayudarlo a aprender de sus datos antiguos y optimizar la experiencia de sus clientes.

Con el análisis predictivo tan ampliamente disponible, tiene sentido utilizar estos modelos incluso antes de adquirir usuarios. En un mercado sobresaturado, puede lograr mucho a través de modelos predictivos. Por ejemplo, lo ayudarán a adquirir usuarios y aumentar las interacciones digitales. El análisis predictivo también ayuda a reducir el CAC, descubrir audiencias similares y determinar el LTV de sus clientes. Estos beneficios ayudarán a escalar sus campañas de marketing y aumentar su ROI. La gran cantidad de datos que recibirá de un modelo de análisis predictivo también le permitirá brindar a sus clientes experiencias personalizadas.

Empezando

Comprender sus requisitos comerciales y técnicos es el primer paso en el proceso de marketing predictivo. Una vez que conozca estos requisitos, puede crear una solución que se adapte a sus necesidades. Por supuesto, puede haber más de una solución adecuada, por lo que la que elija dependerá de factores como su presupuesto, equipo, escala y recursos internos disponibles. Su equipo de marketing debe comprender qué características y funcionalidades tiene su solución elegida y cómo pueden capitalizarla.

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Debe considerar el análisis predictivo como un proceso a largo plazo. Junto con su equipo, elabore los resultados que desea lograr. Alimentar su solución con datos de otros sistemas, como aplicaciones CRM u otras herramientas de marketing, también sería útil y ahorraría una cantidad significativa de tiempo.