Inteligencia artificial en modelos predictivos
Si tienes un ecommerce que se ha quedado estancado o estás perdiendo clientes habituales, es posible que no estés dando a tus usuarios una experiencia personalizada. Desde EMRED somos conscientes de que hay que seguir avanzando en modelos predictivos que nos permiten anticiparnos a los intereses y – a ser posible – cual va a ser el comportamiento de un usuario en nuestra tienda.
La Inteligencia Artificial está cada día desarrollándose para ayudar en estas experiencias 1:1 en tiempo real, usando toda la data que tenemos de un usuario y su comportamiento.
Conocer a cada cliente como si fuera único
Cuando elaboramos nuestra campaña de marketing, ya podemos fijar a quien nos dirigimos, con qué contenido, en qué canal y en qué momento del ciclo de la vida del cliente.
Modelos a tu medida
Pero lo mejor es que no solo hay modelos predictivos listos para usar, sino que tenemos la flexibilidad de crearnos unos propios, adaptados a las necesidades de las marcas.
Esos modelos aprenden de los datos históricos para identificar los comportamientos clave que separan a los clientes que compran de los que no. Así podremos ver qué acciones impactan más y hacer un seguimiento de cómo mejora el rendimiento.
Optimizar tiempos y canales
Imagina poder enviar a cada cliente el mensaje perfecto, en el momento en que más probable sea que interactúe y compre, no solo cuando abren el email.
También cuenta mucho la afinidad predictiva por canal. Aunque el email es el más rentable por ahora, no olvidemos asegurarnos que los mensajes lleguen por donde más probabilidades tienen de generar una respuesta: los sms o pushes (ya sea por web o notificaciones por móvil).
Segmentación y personalización a escala
Los puntajes predictivos nos permiten identificar automáticamente a los clientes de mayor valor para cada objetivo de marketing. Así podrías crear segmentos muy específicos y diseñar recorridos personalizados con diferentes mensajes en función de la propensión de cada cliente.
Se puede identificar automáticamente a los clientes más valiosos utilizando modelos predictivos siempre activos que determinan los clientes adecuados a los que dirigirse en función de su probabilidad de realizar las acciones deseadas. Dichos modelos se basan en puntuaciones de 0 a 100, asignadas a cada usuario/grupo de usuarios, para las acciones que definamos como objetivos y en base a su actividad histórica. Se establecen los scores para los usuarios con sus tasas de conversión reales con el objetivo de medir la precisión y agruparlos en deciles (0-10, 10-20…) que determinarán la posibilidad de generar conversiones.
Caso de éxito: Inteligencia predictiva con AI
Te contamos un caso de éxito que hemos realizado recientemente: Se crea un modelo predictivo para usuarios que tengan una probabilidad de compra del 0 al 33%. Asimismo, al momento de diseñar la campaña, se excluyen todos aquellos usuarios que hayan recibido campañas de mail que directamente puedan interferir en la acción deseada (en este caso, realización de una compra), en los últimos 7 días. El resultado obtenido fue que el 91,15% de los usuarios que recibieron la campaña generaron ingresos, dando buena muestra de la efectividad del modelo predictivo.
Si tú también quieres dar un salto cualitativo en tu marketing, no dudes en probar la inteligencia predictiva dentro del proyecto omnicanal con EMRED. ¡Seguro que te sorprende!
