A medida que los especialistas en marketing se adentran en la era de la IA, ha surgido una nueva forma de identificar clientes potenciales. El análisis predictivo va más allá de las suposiciones fundamentadas para identificar y evaluar patrones, interacciones y detalles demográficos de los clientes con el fin de predecir el comportamiento del usuario.

Si hay algo que la IA hace bien es reconocer patrones rápidamente, con gran profundidad y precisión. Al aprovechar la IA para crear audiencias predictivas, las marcas pueden escalar sus resultados de marketing de resultados más allá de lo que era posible anteriormente a través de otras tácticas.

¿Qué son las audiencias predictivas?

Las audiencias predictivas son grupos de personas online que los algoritmos de IA identifican como propensos a realizar las mismas acciones que tus clientes actuales. Es decir, la IA utiliza datos de marketing del pasado para predecir clientes futuros (o, en el caso de campañas de fidelización y retención, clientes recurrentes).

¿Cómo funcionan las audiencias predictivas?

Una vez que los especialistas en marketing recopilan datos sobre sus clientes actuales, los algoritmos de IA, impulsados por modelos de aprendizaje automático (machine learning), identifican audiencias con probabilidades de comportarse de la misma manera. Esto permite a los especialistas llegar a sus mejores prospectos a través de los canales donde es más probable que actúen, ya sea en plataformas de redes sociales, a través de búsquedas o en la web. Los modelos de audiencia predictiva también pueden funcionar en sitios de comercio electrónico para identificar oportunidades de venta dirigida (upselling) o venta cruzada (cross-selling) para fomentar la lealtad del cliente.

¿En qué se diferencian las audiencias predictivas de los modelos “lookalike”?

Hace apenas dos años, los especialistas en marketing elogiaban las ventajas de las audiencias “lookalike” (similares), o la capacidad de crear una nueva audiencia objetiva basada en características compartidas de clientes pasados o actuales. Sin embargo, esta estrategia de marketing requería un salto de fe significativo y la enorme suposición de que las personas con características similares o en demografías parecidas mostrarían interés en las mismas marcas, productos y contenidos.

Las audiencias predictivas eliminan las conjeturas del marketing de resultados, ya que se centran en la intención del usuario —es decir, realizan predicciones basadas en el comportamiento del cliente, en lugar de simplemente en la demografía— para atraer a los clientes con más probabilidades de convertir. Sintonizar con estas audiencias puede ayudar a los especialistas a colocar la creatividad adecuada en la plataforma adecuada en el momento preciso.

¿Por qué es importante el análisis predictivo?

Los consumidores están cada vez menos dispuestos a compartir datos con marcas o plataformas, según el último Coveo Commerce Relevance Report, por lo que los especialistas en marketing deben confiar más en los datos de primera mano (first-party data), extrayendo más conocimiento de cualquier dato que recopilen. El uso del análisis de IA para crear audiencias predictivas aborda ese punto crítico al ofrecer resultados más precisos que las audiencias similares.

Según el informe de Coveo, el 53% de los consumidores están dispuestos a compartir datos a cambio de mejores ofertas y promociones, mientras que el 58% afirmó estar “feliz de compartir datos al comprar en línea con marcas en las que confío”. Ese elemento de confianza facilita la recopilación de datos de primera mano de tus clientes leales, en lugar de intentar obtener información de otras fuentes.

5 formas en que las audiencias predictivas aumentarán tus resultados de marketing de resultados

Las audiencias predictivas pueden ayudar en cualquier etapa del embudo de ventas, pero los resultados muestran un impacto increíble en las etapas de rendimiento, es decir, consideración y acción. Aquí hay cinco razones por las que el análisis predictivo destaca y ayuda a que tu marca destaque:

1. Mensajería hiperpersonalizada = Mejores resultados

¿Alguna vez has leído un artículo, visto un video de TikTok o incluso mirado un gráfico con una leyenda y has pensado: “¡Eso suena igual que yo!”? ¿Cómo te hizo sentir? La creatividad puede resonar porque menciona tus mayores problemas o miedos, te hace reír porque te das cuenta de que no estás solo en tu forma de pensar, o simplemente te recuerda dificultades o buenos momentos.

Con el análisis predictivo, tu equipo creativo puede generar ese tipo de contenido y entregarlo sin problemas a la audiencia exacta que lo “entenderá”. Esto aumenta tu ROI y ROAS a través de tasas de conversión más altas. Además, puede ayudar a tu marca a formar un vínculo más profundo con tu público objetivo.

2. Canales optimizados

Una creatividad impactante es solo el primer paso en una campaña eficaz de marketing de resultados. El análisis predictivo también puede ayudarte a identificar dónde encontrarás a tu público objetivo y cuándo. Ya sea que estés publicando anuncios en Google o Facebook, o llegando a través de canales en la web abierta sin restricciones, el análisis predictivo puede ayudarte a estrechar los parámetros para reducir el gasto publicitario y obtener más por tu dinero.

Dado que los modelos predictivos pueden tener en cuenta la estacionalidad y las tendencias del mercado que las campañas de audiencias similares ignoran, puedes cambiar proactivamente los presupuestos publicitarios a los canales que tendrán más impacto antes de que tu ROI comience a disminuir.

3. Ventas dirigidas y cruzadas generan más ingresos por gasto publicitario

El análisis predictivo puede mostrar a los clientes los productos complementarios adecuados cuando están listos para comprar. Esto puede aumentar el valor promedio del pedido. Los anuncios impactantes en las plataformas correctas, junto con ofertas o descuentos relevantes, también impulsan a los nuevos clientes a regresar a tu sitio web para construir una relación continua.

Casi tres cuartas partes (73%) de los clientes dicen que esperan una mejor personalización a medida que la tecnología avanza, según una investigación de Salesforce. El análisis predictivo proporciona la herramienta para cumplir con esas expectativas.

4. Tasas de recuperación más altas

El uso de análisis predictivos en tus campañas de marketing de resultados también puede fomentar la lealtad del cliente para reducir las tasas de abandono (churn). Cuando la creatividad publicitaria en múltiples canales, correos electrónicos o recomendaciones por SMS indica que comprendes las necesidades del comprador, se fortalece la relación, lo que genera clientes recurrentes, incluso si ya han estado considerando a tus competidores como alternativas a tu solución o productos.

5. Asignación presupuestaria más inteligente

Cuando utilizas tecnología que predice la intención de un usuario, en lugar de centrarte exclusivamente en el modelado de audiencias lookalike, tu presupuesto rinde más. El análisis predictivo puede reducir el gasto publicitario al comienzo de una campaña durante la fase de prueba, para determinar qué creatividad y qué plataformas producen los mejores resultados. También acorta el embudo de ventas al llegar a las audiencias con mayor probabilidad de convertir.

Conclusiones clave

Si puedes utilizar la inteligencia artificial y el análisis de datos para lograr una segmentación publicitaria más precisa, ¿por qué no lo harías? La segmentación predictiva lleva a los especialistas en marketing más allá de las audiencias similares al utilizar el aprendizaje automático para determinar qué usuarios en una plataforma tienen más probabilidades de actuar ante tu creatividad.

El análisis predictivo no se limita a suponer que un usuario con intereses o características iguales a los de tus clientes actuales podría convertir: utiliza datos extensos para anticipar las acciones del usuario, produciendo mejores resultados. Los especialistas en marketing pueden utilizar las audiencias predictivas para crear contenido más atractivo y personalizado, llegar a los clientes a través de los canales adecuados en los momentos precisos y mejorar la satisfacción del cliente.

Preguntas frecuentes (FAQs)

¿Qué es la segmentación predictiva?

La segmentación predictiva utiliza inteligencia artificial, aprendizaje automático, modelado y datos de audiencia para determinar la intención del cliente.

¿Qué herramientas en el mercado permiten a los anunciantes utilizar modelos de audiencia predictiva?

Los modelos de lenguaje extenso (LLMs), el aprendizaje automático, el análisis de big data y los algoritmos avanzados de IA se combinan para ayudar a los anunciantes a crear y desplegar modelos de audiencia predictiva. Herramientas como Realize, por ejemplo, simplifican el marketing de resultados para los anunciantes a través de tecnología avanzada.

¿Cuál es la herramienta de IA para la predicción?

Existen varias herramientas disponibles para los especialistas en marketing, incluida la plataforma de marketing de resultados Realize, que utiliza algoritmos avanzados de IA basados en casi dos décadas de datos de primera mano para el análisis predictivo, ayudando a los especialistas a colocar anuncios donde tendrán el mayor impacto: en plataformas sociales, en las páginas de resultados de búsqueda (SERPs) y en toda la web abierta.