Qué es y cómo aprovecharlo


Después de meses de trabajar en una campaña de marketing, nada es peor que darse cuenta de que no está obteniendo los resultados que esperaba.

Desafortunadamente, muchos de nosotros hemos estado allí. Hemos invertido todo nuestro esfuerzo creativo, tiempo y numerosos recursos en una campaña que sonó como una gran idea, pero que no se acercó ni al ROI ni al compromiso esperado. Luego, además de ver fallar nuestro proyecto, tuvimos que lidiar con el incómodo escenario de compartir datos de mal desempeño con nuestros equipos.

No importa cuánto lo intentes, es imposible saber exactamente qué tan bien funcionará una campaña antes de ejecutarla. Sin embargo, hay una estrategia que se acerca bastante.

Se llama marketing predictivo.

Si bien el marketing predictivo suena como una tecnología futurista que solo verías en un programa como Westworld, usar datos para estimar un resultado no es nuevo.

El marketing predictivo está impulsado por el análisis predictivo, que se remonta a la década de 1930. Permitió a matemáticos y computadoras calcular y analizar los posibles éxitos, fracasos y resultados de varios escenarios, como la salud o las condiciones climáticas.

Más tarde, en la década de 1990, cuando las herramientas de análisis estuvieron más disponibles para las marcas, los especialistas en marketing de empresas como eBay y Amazon comenzaron a combinar datos de marketing con fórmulas o algoritmos similares para predecir y elaborar estrategias en torno a posibles comportamientos de los consumidores, compras y rendimiento de campañas de marketing.

A principios de la década de 2000, con la presencia de “Big Data”, muchas más marcas y plataformas de publicidad en línea adoptaron el análisis predictivo y la tecnología de marketing.

Ahora, el marketing predictivo nos rodea. A continuación, se muestran solo algunos casos comunes, junto con explicaciones de cómo las marcas pueden aprovecharlo.

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Ejemplos de marketing predictivo

1. Sugerencias de productos predictivos

¿Alguna vez consideró comprar un producto, lo investigó y luego vio el mismo producto, o uno muy similar, en una promoción que apareció en una red social, en su bandeja de entrada de correo electrónico, plataforma de transmisión o en el banner de otro sitio web? ? No estás solo.

Los algoritmos de los sitios de comercio electrónico recopilan regularmente datos sobre los intereses de sus productos en función de lo que ha visto o comprado de ellos. Luego, estos algoritmos usan esos datos para predecir qué productos es más probable que compre a continuación. Luego, estos datos se utilizan en el anuncio o la promoción de comercio electrónico que ve un cliente potencial.

¿Necesitas un ejemplo? A continuación se muestra un anuncio de EyeBuyDirect que apareció en mi sección de noticias de Facebook.

Ejemplo de marketing predictivo eyebuydirect

Como cliente de EyeBuyDirect, compré muchos pares de anteojos con estilos, formas o patrones similares a los que se ven en el anuncio anterior. Para comparar, aquí están dos de mis compras recientes:

Gafas compradas en EyeBuyDirectgafas sugeridas por el marketing predictivo EyeBuyDirect

Si necesitaba anteojos nuevos, el anuncio de EyeBuyDirrect sería muy atractivo para mí porque muestra ofertas de productos que es muy probable que vea o compre.

En lugar de presentar el mismo anuncio o producto a todos los miembros de la audiencia, las herramientas de marketing predictivo pueden ayudarlo a dirigir a los clientes a los productos que podrían estar más interesados.

Si planea poner su negocio en línea y desea utilizar el marketing predictivo para generar más ventas, varias herramientas de comercio electrónico asequibles le permiten enviar sugerencias de productos predictivos a sus audiencias. Puedes aprender más sobre ellos aquí.

2. Puntuación predictiva de prospectos

El marketing predictivo no solo se detiene después de obtener un contacto, cliente o cliente potencial.

Una vez que desarrolle su lista de contactos, querrá continuar con el marketing para ellos o potencialmente dirigirlos a un representante de ventas. Pero, si intenta comercializar su marca continuamente a cada uno de sus nuevos contactos, podría perder mucho tiempo si no se toman en serio la compra de su producto o la suscripción para obtener más contenido.

Para evitar dedicar demasiado tiempo a clientes potenciales no calificados, las marcas pueden utilizar herramientas como la función Predictive Lead Scoring de HubSpot para analizar los perfiles de datos de contacto y estimar qué prospectos tienen más probabilidades de hacer un trato en el futuro.

herramientas de marketing predictivo en HubSpot

Cuando tiene una enorme base de datos de contactos con diferentes niveles de interés en su producto, marca o servicio, los datos predictivos de puntuación de clientes potenciales como el anterior pueden brindarle una idea de qué prospectos priorizar en sus esfuerzos de marketing o ventas primero. A su vez, esto podría darle una ventaja sobre las marcas que desperdician tiempo y recursos cruciales en acuerdos que nunca llegan.

3. Sugerencias automatizadas para redes sociales

Unas cuantas herramientas de redes sociales, incluido HubSpot Marketing Hub, utilizan análisis predictivos y datos de audiencia para estimar y sugerir los mejores momentos para publicar su contenido en un canal determinado.

Además de las sugerencias simples de tiempo de contenido, algunas herramientas profundizan aún más en las predicciones de contenido de redes sociales. Por ejemplo, cuando los administradores de redes sociales cargan dos o más imágenes en la herramienta de programación de redes sociales, Cortex, la plataforma utilizará datos históricos para determinar qué colores de las fotos serán más llamativos para los seguidores.

Panel de control de publicaciones sociales de Cortex impulsado por IA

Fuente de imagen

Además de las herramientas de redes sociales que pueden sugerir estrategias basadas en los resultados previstos, los canales sociales como Facebook, Twitter y Pinterest también ofrecen algunas herramientas predictivas dentro de sus plataformas de anuncios.

Por ejemplo, en 2018, los medios de comunicación obtuvieron documentos de Facebook que revelan que lanzó en secreto una función de “Lealtad predictiva” dentro de sus anuncios. Según se informa, la función analiza el comportamiento, los intereses, los me gusta de la página y otros puntos de datos de los usuarios de Facebook para hacer circular anuncios a las personas que tenían la mayor probabilidad de hacer clic en ellos, en lugar de simplemente dirigir los anuncios a los objetivos de audiencia de una marca.

Desde las noticias de publicidad predictiva de Facebook, Twitter también reconoció que utiliza algoritmos de anuncios predictivos específicamente para películas, televisión y promociones relacionadas con el entretenimiento.

Además de la segmentación predictiva de anuncios, las plataformas sociales como Facebook y Pinterest también utilizan algoritmos para realizar predicciones relacionadas con pruebas multivariadas o A / B. Con este tipo de pruebas, una marca a menudo enviará dos o más variaciones de su anuncio. Cuando el anuncio se publique, las plataformas de redes sociales analizarán inmediatamente en qué variación se hace más clic y predecir cuál tendrá el mejor resultado de conversión. A partir de ahí, los anuncios en las redes sociales comenzarán a mostrar la variación ganadora.

4. Herramientas de prevención de abandono de clientes

Si bien muchos especialistas en marketing se enfocan principalmente en ganar nuevos clientes, algunos pueden enfocarse en crear contenido y ofertas que continúen atrayendo, reteniendo e incluso mejorando las ventas de los clientes actuales.

Pero, a veces, puede ser difícil saber cuándo los clientes necesitan contenido nuevo y atractivo o cuándo es probable que abandonen. Es por eso que algunas de las principales empresas han implementado análisis predictivos, así como estrategias de marketing para identificar y volver a atraer a los clientes que están a punto de abandonar.

Tome Sprint por ejemplo. En 2014, cuando el gigante de la telefonía móvil registró una tasa de abandono de clientes sin precedentes, los especialistas en marketing y los representantes de servicio comenzaron a utilizar herramientas de análisis predictivo para determinar qué clientes tenían más probabilidades de cancelar su servicio. Una vez que hicieron esto, pudieron dirigirse a esos clientes con comunicaciones, mensajes y ofertas especiales de reenganche que los mantendrían registrados.

Según un estudio de caso, la estrategia predictiva de Sprint condujo a una disminución del 10% en la rotación de clientes y un aumento del 800% en las actualizaciones dentro de los 90 días posteriores a la implementación.

Si bien es posible que su marca no pueda implementar herramientas complejas de predicción de pérdida de clientes, existen otras formas en las que puede utilizar los datos para predecir y prevenir la pérdida de audiencias.

Por ejemplo, al realizar un seguimiento de los datos de participación del correo electrónico y qué contactos tienen menos probabilidades de abrir o hacer clic en los correos electrónicos, puede crear un segmento de lista de contactos que están en riesgo de darse de baja y enviar un correo electrónico de reanudación como el siguiente:

C:  Users  Disha Bhatt  Pictures  Reengage  reengagement-email-retail.jpg

5. Tácticas predictivas de SEO

Como especialista en marketing, una parte importante de su trabajo podría implicar la creación de publicaciones en blogs, páginas web u otro contenido en línea destinado a atraer y convertir audiencias. Debido a que los motores de búsqueda pueden proporcionar importantes ganancias de tráfico y reconocimiento de marca a las marcas, es probable que desee producir contenido valioso que aparezca en la página uno.

Pero, una vez que haya obtenido su posición alta en la página de resultados de búsqueda y haya ganado un tráfico orgánico sólido, puede usar datos predictivos para evitar la pérdida futura de su clasificación y todo el tráfico que la acompaña.

Este proceso, llamado SEO predictivo, es cuando los estrategas de contenido utilizan el tráfico y el análisis de clasificación de búsqueda para determinar si una página web corre el riesgo de perder el impulso de tráfico de los motores de búsqueda.

Para HubSpot, nuestro proceso de SEO predictivo implica el uso de nuestra Herramienta de contenido en riesgo, que analiza datos de SEMRush, Ahrefs y otro software, para determinar cuándo estamos perdiendo nuestra clasificación en las páginas de los motores de búsqueda.

Por ejemplo, si una de nuestras publicaciones aparece en el primer lugar en una página de resultados de búsqueda de Google, luego baja constantemente para ubicar tres o cuatro, nuestra Herramienta de contenido en riesgo podría marcar la publicación como en peligro de perder tráfico de búsqueda.

Así es como se ve nuestra hoja de cálculo de contenido en riesgo. Cuando una publicación de blog comienza a ver disminuciones que podrían continuar, una fórmula en la hoja de cálculo indica la publicación de blog como “En riesgo” en la columna Estado a la derecha:

Estrategia de SEO predictivo de HubSpot

Si es un especialista en marketing que se centra principalmente en el contenido web, la creación de una estrategia como esta puede ayudarlo de manera proactiva a monitorear el rendimiento de muchas páginas web a la vez, saber cuándo el contenido antiguo realmente necesita una actualización o identificar las estrategias de contenido antiguo o los formatos que necesitan. volver a trabajar, todo antes de perder un gran tráfico de búsqueda.

¿Quiere replicar la estrategia de SEO predictivo anterior? Aquí hay una publicación detallada con el proceso completo paso a paso que usamos.

Qué debe saber al utilizar el marketing predictivo

Si bien el marketing predictivo puede ser una herramienta útil para justificar una nueva táctica o estrategia, hay cosas importantes que los especialistas en marketing deben tener en cuenta si quieren aprovecharla.

  • No es perfecto: Incluso si un algoritmo o una fórmula de marketing parece dar estimaciones precisas el 99% de las veces, el hecho de que las estrategias de marketing se basen en el compromiso humano para tener éxito puede provocar que una predicción sea incorrecta. Si bien puede utilizar datos de marketing predictivo para justificar inversiones o estrategias propuestas, debe tener un plan sobre qué hacer si se producen resultados inesperados.
  • Puede resultar caro: Si bien algunas herramientas predictivas, como HubSpot, pueden ser asequibles y de fácil acceso para marcas más pequeñas, otras herramientas y proyectos de marketing predictivo que requieren analizar grandes cantidades de datos pueden resultar costosos. Asegúrese de comenzar primero con herramientas o tácticas predictivas asequibles y escalables.
  • Requiere datos: Si bien algunas herramientas, como el software publicitario o de SEO, tienen acceso a datos históricos del consumidor, la creación de su propia estrategia de marketing predictivo desde cero puede requerir que tenga su propio conjunto de datos. Recopilar, limpiar y organizar estos datos para que una herramienta o un algoritmo predictivo pueda aprovecharlos puede llevar bastante tiempo, lo que debería incorporarse a su estrategia predictiva.

¿Desea obtener más información sobre cómo los datos y el análisis predictivo pueden impulsar su estrategia de marketing? Haga clic aquí para obtener una útil publicación de blog o descargue el recurso gratuito a continuación.

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