4 formas en que el marketing predictivo puede guiar las compras de los clientes

El poder del marketing predictivo ha ayudado a impulsar el ascenso meteórico de Amazon a la cima del mercado de comercio electrónico. Amazon domina en su espacio, con una cuota de mercado de comercio electrónico sin precedentes del 40% que solo se espera que aumente en un futuro próximo. Los ingresos de la compañía alcanzaron los $386 mil millones solo en 2020, y se estima que hasta el 35% de las ventas de productos son el resultado directo de la máquina de recomendación basada en predicciones de Amazon.

Con más de 100 millones de suscriptores de Amazon Prime a su disposición, Amazon recopila una cantidad insondable de datos de comportamiento de sus clientes. Los clientes ofrecen información voluntariamente al gigante minorista, incluso simplemente navegando por los productos, diciéndole al CEO de Amazon, Andy Jassy, ​​y a la compañía tanto con lo que no están haciendo clic en una página como con los enlaces que hacen. Luego, los datos se ejecutan a través de un software de análisis predictivo para identificar los productos que los clientes tienen más probabilidades de comprar y, a partir de ahí, solo se trata de mostrarles a esos clientes los artículos en cuestión.

Uno espera que un gigante como Amazon tenga los datos y la fuerza necesarios para implementar un programa de marketing predictivo exitoso. Sin embargo, no son solo las amazonas del mundo las que se beneficiarán del poder persuasivo de las predicciones basadas en datos. Como especialista en marketing, puede y debe implementar estas tácticas clave de marketing predictivo para impulsar sugerencias informadas dirigidas a sus clientes de alto valor, todo mediante el uso de información extrapolada de sus propios comportamientos de compra. Al hacerlo, puede aumentar las tasas de conversión, impulsar las ventas y crear una experiencia de cliente más personalizada.

1. Use el marketing predictivo para convertir a los compradores "solo una vez" en clientes habituales

El marketing predictivo puede pronosticar la probabilidad de que un cliente vuelva a comprar, lo que permite a los especialistas en marketing personalizar los mensajes y las ofertas para alentar las compras repetidas. Es mucho más probable que los clientes se conviertan en compradores recurrentes constantes si compran en una empresa al menos dos veces , pero se estima que solo el 20% de los clientes dan el salto de comprar una vez a comprar dos veces.

Las empresas a menudo confían en una experiencia positiva del cliente y la satisfacción con el producto comprado para impulsar las ventas recurrentes, pero un experto en marketing puede aprovechar el marketing predictivo en su beneficio. Al tomar los datos de clientes existentes de una empresa y ejecutarlos a través de un software de análisis predictivo, los especialistas en marketing pueden agrupar a los clientes en función de comportamientos futuros probables, no solo comportamientos pasados . Un modelo de predicción podría sugerir que una cohorte que recibió un correo electrónico de "gracias" dentro de una hora de la entrega del producto es estadísticamente más probable que vuelva a comprar, lo que permite a las empresas ajustar sus procesos y mensajes en consecuencia.

Encontrar la probabilidad de que un individuo o cohorte esté maduro para la conversión es solo la mitad de la batalla. En un mundo perfecto, el 100% de los clientes volverán a comprar nuevamente, pero no es realista ni rentable elaborar una estrategia para un escenario tan increíblemente improbable. En cambio, las predicciones pueden ayudar a pronosticar cuánto puede gastar un cliente con una empresa y cuánto tiempo es probable que siga siendo cliente (el valor de por vida del cliente) y si vale la pena tratar de convertir a un cliente determinado en un comprador habitual.

Al predecir el valor de por vida de un cliente, los especialistas en marketing pueden tomar las campañas de conversión en sus propias manos. Una empresa podría ejecutar una campaña dirigida a los compradores "solo una vez" que muestre la mayor probabilidad de conversión cuando se les presente un descuento en el producto. En lugar de apostar por la esperanza de que un cliente se convierta en función de la calidad percibida de una oferta, los especialistas en marketing pueden invertir su dinero en estrategias guiadas por los conocimientos proporcionados por el comportamiento de sus propios clientes.

2. Anticipe la necesidad de productos, servicios y actualizaciones complementarios

Los especialistas en marketing de productos pueden usar el marketing predictivo para dirigirse a los clientes con la mayor probabilidad de requerir un determinado producto. Las empresas pueden dirigirse a los clientes individuales con mensajes personalizados basados ​​en A) un producto que ya compraron y B) los productos que se prevé que se necesitarán en un futuro próximo. Las empresas pueden gastar dinero dirigiéndose a los clientes con bienes que sus propios comportamientos ya han sugerido que les gustarán.

Las sugerencias anticipatorias caen en una de varias categorías. Por ejemplo, un cliente pide un cepillo de dientes a un minorista en línea. Las sugerencias personalizadas pueden incluir:

Más de un producto en particular

Los fabricantes de productos de higiene dental recomiendan comprar un cepillo de dientes nuevo cada tres o cuatro meses. Sabiendo esto (y comprendiendo las probabilidades de que las personas lo hagan), un especialista en marketing podría realizar predicciones sobre la probabilidad de que una cohorte de clientes compre un nuevo cepillo de dientes en los próximos seis meses. Si los resultados son deseables, el especialista en marketing podría dirigirse a la cohorte en consecuencia.

Productos temáticos similares

Algunos productos pertenecen a la misma categoría o tema que un artículo comprado, incluso si no realizan exactamente la misma tarea. Un comercializador de productos podría preguntarse si es más probable que un cliente que compra un cepillo de dientes desee un blanqueador de dientes, y las predicciones podrían agregar una correlación basada en datos a la línea de pensamiento.

Productos complementarios

A veces, un producto funciona mejor como parte de un paquete completo. La mayoría de los clientes que compran un cepillo de dientes sin pasta dental se decepcionarán. Un especialista en marketing puede ayudar a evitar estas malas experiencias mediante el uso de software de marketing predictivo para hacer sugerencias basadas en la probabilidad de que un cliente compre un artículo para complementar otro.

Si bien el principal beneficio de tales sugerencias es la mayor probabilidad de aumento de ventas, los clientes han comenzado a esperar la personalización de sus experiencias de compra. El noventa por ciento de los clientes encuentran un nivel responsable de personalización al menos algo atractivo, lo que hace que las sugerencias específicas sean beneficiosas tanto para los minoristas como para los clientes.

3. Centrar las sugerencias en los comportamientos y preferencias de los clientes

El marketing predictivo puede revelar oportunidades de venta a los comercializadores de productos más allá del alcance de las compras “solo” pasadas. Los modelos predictivos procesan datos de comportamiento para mostrar qué productos y servicios es probable que consuma un cliente a pesar de no haberlos comprado nunca.

Para tener una idea de cómo funciona, solo considere Amazon. Amazon posee los datos de cientos de millones de clientes, datos compuestos por mucho más que historiales de compras y artículos dejados en carritos o listas de deseos. La empresa también archiva los datos de los caminos que no se toman, incluidos los enlaces sobre los que se pasa el mouse y los elementos que se buscan pero nunca se compran.

La mayoría de las empresas no tienen datos a nivel de Amazon a su disposición, pero los datos que poseen se pueden aprovechar para hacer predicciones basadas en intereses explorados pero nunca comprados. Los especialistas en marketing pueden pronosticar la probabilidad de que un cliente específico disfrute de un producto en particular en función de los comportamientos históricos de otros miembros de su cohorte que se comportaron de manera similar. Los especialistas en marketing pueden incluso usar modelos predictivos para identificar si un cliente individual prefiere trabajar con un proveedor o tipo de proveedor en particular, lo que permite mensajes más específicos.

El minorista en línea Stitch Fix ha convertido las predicciones en el corazón de su modelo de negocio. Los clientes del minorista construyen un perfil usando detalles únicos (por ejemplo, un tamaño específico y una gama de estilos deseados), que sirve como base para las predicciones de Stitch Fix. El algoritmo de predicción de la empresa compara las preferencias de los clientes con los datos proporcionados por los proveedores de ropa, lo que da como resultado selecciones de ropa adaptadas a lo que es más probable que desee un cliente individual. Con millones de suscriptores y $ 2 mil millones en ingresos durante el último año fiscal, Stitch Fix ejemplifica el poder transformador que tienen las predicciones basadas en datos para las ventas y el marketing.

Aprovechar los datos de los clientes no requiere un nivel de adherencia a la predicción de Stitch Fix. Los especialistas en marketing pueden usar Amplitude Recommend para segmentar a los clientes según la probabilidad de que se comporten de cierta manera en el futuro. Una vez que se identifica la cohorte deseada, los mensajes y las sugerencias se pueden personalizar para que se ajusten a los productos y servicios que se prevé que tengan la mayor probabilidad de conversión.

4. Establezca puntos de precio más inteligentes según el comportamiento del cliente

Lo último que quiere hacer un vendedor es ofrecer un descuento a un cliente dispuesto a comprar un producto al precio completo. Los especialistas en marketing pueden lograr un mayor éxito al identificar qué clientes requieren más persuasión a través del descuento, y qué clientes pueden convertirse con un empujón más suave o incluso sin ninguno. Una predicción podría sugerir una cohorte con un alto valor de por vida del cliente. Otra predicción podría mostrar un grupo de usuarios dentro de esa misma cohorte que convertiría con un descuento razonable y favorable a los resultados finales, lo que permitiría a los especialistas en marketing crear una estrategia que conduzca a la conversión.

Una mejor comprensión de lo que quieren los clientes se traduce en un gasto más inteligente y mejores ventas, y no requiere leer la mente para descubrir las preferencias de un cliente. El marketing predictivo ayuda a las empresas a darse cuenta de la verdad sobre sus propios datos: ya muestra lo que quieren sus clientes a continuación. Con la ayuda del análisis predictivo, las empresas pueden desbloquear posibles sugerencias contenidas en estos datos para encontrar innumerables oportunidades de crecimiento. Los clientes les están diciendo a las empresas lo que tienen en mente, y depende de los especialistas en marketing de productos escuchar con atención.

Marketing predictivo en un futuro basado en datos

Los datos son un bien de moda. Las empresas han entendido desde hace mucho tiempo el valor de obtener el nombre, la dirección y el correo electrónico de un cliente potencial con fines de marketing y retención. Ahora, los consumidores ofrecen voluntariamente sus datos personales a un ritmo sin precedentes, lo que brinda a las empresas información aún más íntima sobre sus preferencias y comportamientos que nunca. Es difícil calcular con precisión el valor financiero exacto de los datos de comportamiento del cliente para cualquier empresa determinada, pero es lo suficientemente valioso como para haber impulsado a empresas como Netflix, Apple y Amazon a las cimas de sus respectivas industrias.

En este momento, los especialistas en marketing están sentados sobre una mina de oro en datos de clientes. Algunos ni siquiera se dan cuenta de su valor o nunca han considerado lo mucho que trabajan otras empresas para recopilar todas las interacciones posibles. Otros ya están utilizando sus datos para alimentar su motor de marketing predictivo y están dando a los clientes exactamente lo que quieren, incluso antes de que se den cuenta de que lo quieren. No es necesario predecir el impacto del marketing predictivo: ya está cambiando el juego, y tanto los especialistas en marketing como los clientes se beneficiarán de un futuro basado en datos.

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