En el ferozmente competitivo mundo del eCommerce, las empresas buscan constantemente estrategias innovadoras para deleitar a los clientes y disparar sus ventas online. Una herramienta que está revolucionando el sector no es otra que el análisis predictivo.
Al liberar el potencial de los datos y la inteligencia artificial, el análisis predictivo permite a las empresas de comercio electrónico mejorar sus estrategias de marketing. Desde conocer el comportamiento de sus clientes, hasta optimizar los procesos de toma de decisiones, el poder del análisis predictivo puede brindar una valiosa ventaja a los eCommerce.
El análisis predictivo ayuda a anticipar con precisión las tendencias de ventas, prever el comportamiento de los clientes, responder rápidamente a los cambios del mercado y aprovechar las oportunidades emergentes. Esta extraordinaria capacidad de previsión permite ajustar proactivamente las estrategias de marketing, optimizar las operaciones y mantener una posición destacada en el panorama del comercio electrónico.
Pero, ¿hasta qué punto está extendida la adopción del análisis predictivo en el eCommerce? ¿Puede realmente desbloquear la capacidad de predecir el futuro? Y si es así, ¿con qué precisión? Y lo que es más importante, ¿cómo pueden transformarse estas valiosas predicciones en iniciativas prácticas?
En este artículo, exploramos las aplicaciones clave del análisis predictivo en el eCommerce y desvelamos las notables ventajas que aporta a sus estrategias de marketing. Por el camino, también revelamos los instrumentos esenciales que debes dominar para dirigir la sinfonía del análisis predictivo con una precisión impecable.
El poder de la predicción en marketing
El crecimiento del análisis predictivo en el marketing no es una tendencia pasajera, sino un verdadero cambio de juego para cualquier empresa que pretenda mantenerse a la vanguardia, ya que proporciona a los marketers el poder de ser más ágiles, precisos, receptivos y previsores a la hora de poner en marcha estrategias.
Con la ayuda del análisis predictivo, es posible entrar en la mente de los clientes para anticipar su comportamiento, compras, preferencias y necesidades futuras, y planificar, preparar y actuar de la forma más relevante y personalizada posible.
Por supuesto, a medida que avanza la tecnología y aumenta la disponibilidad de datos, el potencial del análisis predictivo para revolucionar las estrategias de marketing seguirá creciendo. Pero antes de dejarnos llevar, exploremos las distintas formas por las que tu puedes empezar ya a aprovechar el análisis predictivo para abordar la captación de clientes, la optimización de campañas y el incremento de las ventas de tu eCommerce.
1. Predecir el comportamiento de tus clientes
Comprender de verdad a tu público es la clave del éxito de tus campañas de marketing. La capacidad de predecir y anticipar las acciones que realizarán tus clientes en el futuro te ayudará a optimizar tus estrategias de marketing, personalizar la experiencia de cada usuario y maximizar los ingresos de tu tienda.
Con la enorme cantidad de datos que tu empresa acumula de diversas fuentes tales como el tráfico del sitio web, los datos demográficos de los clientes y el historial de compras, por nombrar sólo algunos, el análisis predictivo te permite extraer información significativa de esta mina de oro de datos. Esta información facilita la posibilidad de identificar patrones y tendencias que arrojan luz sobre las preferencias, interacciones y hábitos de consumo de tus clientes.
Armados con predicciones sobre tu audiencia, puedes formular estrategias eficaces para dirigirse a diferentes clientes en función de sus comportamientos esperados con una mayor probabilidad de éxito. He aquí algunos ejemplos de predicciones que puedes hacer sobre el comportamiento de tus clientes, y recomendaciones sobre las medidas que puedes adoptar en tus estrategias de marketing para obtener el máximo efecto.
¿Cuánto va a gastar un cliente?
Indicador: Antes de derrochar en extravagantes campañas de marketing que promocionen tus productos más caros, conviene averiguar cuánto va a gastar un cliente en tu marca. Aquí es donde entra en juego nuestra primera métrica predictiva: Customer Lifetime Value (CLV).
El CLV se calcula ajustando un modelo estadístico a tus datos de compra. En general, el comportamiento de compra de los clientes de un eCommerce puede considerarse como un proceso de Bernoulli en el que en cada oportunidad de transacción (por ejemplo, día, mes o año, dependiendo de la frecuencia de tu modelo de negocio) sólo hay dos resultados posibles: comprar o no comprar. La secuencia de resultados se describe como una variable estocástica.
Este proceso de Bernoulli subyacente puede deducirse simplemente observando la recencia (es decir, el momento de la última transacción) y la frecuencia (es decir, el número de transacciones de compra).
El análisis de estas dos estadísticas te permite obtener un modelo que puedes utilizar para predecir el número de compras que se espera que realice un cliente en el futuro. Tras estimar el número de compras previsto, puedes calcular su valor monetario.
Acción: Al identificar y comprender el valor a largo plazo de tus clientes, puede centrar tus esfuerzos de marketing en nutrir y comprometerse con aquellos que más contribuyen a tu cuenta de resultados, al tiempo que pones en marcha una estrategia para impulsar el CLV previsto del resto de tus clientes.
Por ejemplo, puedes agrupar a tus clientes con un valor alto de CLV en un segmento al que dirigirte con contenidos hiper personalizados, incentivos de fidelización y mucho más para mantenerlos contentos y fieles a tu marca a largo plazo.
¿Qué probabilidad hay de que un cliente realice una compra?
Indicador: Mientras que algunos clientes están dispuestos a gastar más en tu tienda, otros pueden estar pensando en llevar su gasto online a tu competencia. Para predecir la probabilidad de que un cliente compre en tu tienda, o la abandone por completo, podemos recurrir a otra métrica predictiva: la tasa de abandono, o “Churn Rate”.
El Churn Rate mide la probabilidad de que tus clientes abandonen tu negocio. En el comercio electrónico, los clientes no “abandonan” explícitamente una marca, sino que simplemente dejan de comprar. Esto complica el modelado ya que no se observa ningún evento específico de abandono en la realidad. En su lugar, tienes que basarte en métodos estadísticos para determinar la probabilidad de que un cliente abandone tu negocio. Puedes pensarlo como si el cliente pudiera abandonar tu firma después de cada transacción con una probabilidad p.
En general, se considera que un churn saludable es inferior al 40%. Si un cliente tiene un Churn Rate previsto de entre el 40% y el 60%, es hora de actuar antes de que se vaya definitivamente. Mientras que el Churn Rate te ayuda a predecir qué clientes es poco probable que vuelvan a visitar tu tienda, el P-Alive te ayuda a predecir qué clientes es probable que vuelvan a comprar. El P-Alive es exactamente lo contrario de churn. Por ejemplo, si se predice que un cliente abandonará con una probabilidad del 25%, significa que está vivo con una probabilidad del 75%.
En este gráfico podemos observar como la gran mayoría de compras, un 78%, ocurren cuando el cliente tiene un Churn Rate menor a 40, mientras que un 14.5% compran cuando su Churn Rate se encuentra entre 40 y 60, y tan sólo un 7.5% compra cuando su Churn Rate es superior a 60.
Aprovechando el Churn Rate, y en efecto el P-Alive, puedes centrarte en prestar especial atención a tus clientes en riesgo para animarles a quedarse (¡y comprar!) mientras mantienes una base de clientes comprometida y de calidad.
En este gráfico podemos observar como en cada compra, el Churn Rate decrece ya que entendemos que si acaba de comprar, es probable que vuelva a hacerlo. Sin embargo, conforme pasa el tiempo entre compra y compra, el Churn Rate crece. Un hecho interesante que puedes ver en la imagen es que el periodo más largo sin comprar (aproximadamente entre abril y noviembre de 2022) se ve interrumpido por una compra propiciada por contenido promocional enviado a dicho cliente.
Acción: Si tienes una visión clara de la propensión de tus clientes a comprar y de la probabilidad de que desaparezcan para siempre, podrás asegurarte de que dispones de estrategias para mantener a todos tus clientes enganchados y que vuelvan a por más.
Por ejemplo, en el caso de los clientes con una tasa de abandono del 75%, puedes ofrecerles incentivos para que se queden. Una forma de hacerlo podría ser enviándoles un correo electrónico con recomendaciones de productos personalizadas relacionadas con su pedido anterior para atraerlos de nuevo a tu tienda online. También puedes ir un paso más allá y ofrecerles un incentivo, como un cupón de descuento, entrega gratuita, etc., para darles ese empujón extra que pueden necesitar para seguir adelante y hacer una compra.
2. Predecir el estado de tus futuras ventas
El análisis predictivo desempeña un papel fundamental a la hora de ayudarte a predecir el estado futuro de las ventas de tu negocio. Mediante el análisis de los datos de ventas anteriores, el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y diversos factores externos, puedes descubrir información sobre el rendimiento futuro de las ventas y desarrollar estrategias de marketing basadas en predicciones precisas en lugar de confiar únicamente en tu intuición.
En términos de precisión, el análisis predictivo tiene en cuenta multitud de factores que influyen en el comportamiento de compra. Estos modelos pueden tener en cuenta la estacionalidad, las promociones, los cambios de precios, los esfuerzos de marketing y otras variables para proporcionar una estimación más precisa de los volúmenes de ventas futuros.
¿Cuánto puedes esperar vender en tus próximas rebajas?
Indicador: El análisis predictivo también capacita a las empresas para predecir ventas futuras. Al analizar los patrones de ventas anteriores, el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y otros datos relevantes de tu eCommerce, puedes obtener información valiosa sobre cuántas ventas esperar durante un periodo de tiempo específico o durante una campaña específica.
Cuando se trata de campañas de ventas en las que hay mucho en juego, como el Black Friday, el análisis predictivo actúa como una brújula estratégica que guía a tu empresa para determinar la cantidad óptima de productos, identificar los artículos más populares y alinear los recursos en consecuencia.
Los puntos negros en este gráfico representan los datos usados para entrenar el modelo, mientras que los naranjas representan los datos utilizados para evaluar el modelo. La línea azúl representa la predicción producida por el modelo una vez entrenado. Por último, el fondo en azúl claro representa la incertidumbre del modelo. En este gráfico, puedes apreciar varias cosas: por un lado, el modelo es capaz de predecir correctamente eventos especiales tales como los picos de Black Friday a finales de noviembre. Por otro lado, es capaz de detectar la estacionalidad presente en los datos, la cual puede apreciarse tanto semanalmente así como anualmente.
Además, al predecir con exactitud el volumen de ventas previsto, tu empresa puede asegurarse de contar con los niveles de inventario, el personal y la infraestructura necesarios. De este modo, puedes evitar que te sorprendan con poca mano de obra, impidiendo que se pierdan ventas por falta de existencias o decepcionando a tus clientes con largos tiempos de espera… ¡y lo último que quiere cualquier empresa es decepcionar a sus clientes!
Acción: Si tu negocio vio un aumento de la demanda de videoconsolas durante la campaña de ventas del Black Friday del año pasado, hay varias medidas proactivas que puedes tomar para aprovechar esta previsión. Por ejemplo, puedes asegurarte de que tu tienda dispone de un amplio surtido de videoconsolas antes de que empiecen las rebajas para hacer frente a la afluencia de clientes prevista.
También puedes adelantarte a los acontecimientos y lanzar una campaña de preventa específica para promocionar la última y mejor consola de videojuegos disponible en tu tienda. Este enfoque específico también puede ayudarte a atraer la atención de nuevos clientes ávidos de videojuegos, lo que aumentará aún más el potencial de ventas incluso antes de que empiece la campaña.
¿Cuántos carritos van a abandonar tus clientes?
Indicador: El abandono de carritos es un problema muy común para las empresas de comercio electrónico, especialmente durante una promoción temporal. Al igual que ocurre con la previsión de ventas, merece la pena prever cuántos carritos se abandonarán en tu sitio web durante una campaña específica.
Para predecir la tasa de abandono del carrito en una próxima campaña, puedes consultar tus datos históricos para comparar el total de visitas con el total de carritos abandonados a lo largo de la misma campaña el año anterior.
En este gráfico, la leyenda es igual a la proporcionada en el gráfico anterior. De nuevo, puedes ver que con cierta exactitud, el modelo es capaz de predecir el número de abandonos de carrito.
Acción: Por ejemplo, si el 50% del tráfico de tu sitio web abandonó su carrito durante las rebajas de verano del año pasado, puedes predecir la tasa de abandono de carritos de este año, y preparar acciones para reducir la tasa predecida durante la campaña.
En este caso, sin duda merecería la pena poner en marcha una estrategia para que los visitantes de tu sitio web recuperen su carrito abandonado, ya sea mostrando una ventana emergente cuando un cliente muestre intención de salida sin comprar los productos de su carrito, o enviando un correo electrónico con los productos que abandonaron junto con una cuenta atrás de cuándo finalizará la oferta.
¿Qué nuevos clientes tienen más probabilidades de comprar?
Indicador: Una vez identificados los “discount lovers” en tu audiencia en función de los datos históricos, puedes aprovechar el poder del análisis predictivo para encontrar otros usuarios que probablemente disfrutarán de tu próxima campaña de rebajas.
Empieza por analizar estos amantes de los descuentos en tu base de datos y define las características que tienen en común, como la frecuencia de compra, el valor medio de los pedidos, el compromiso con los correos promocionales, el comportamiento de navegación en artículos rebajados o incluso la pertenencia a programas de fidelización asociados a descuentos.
Utilizando métricas de similitud, las cuales pueden ser fortalecidas con representaciones embebidas, puedes crear un modelo de semejanza basado en estas características. Con estas métricas serás capaz de encontrar clientes que se asemejen a otros clientes.
Una vez aplicado a tu base de datos de clientes, este modelo ordenará a los clientes en función de su similitud con tu actual segmento de amantes de los descuentos. De este modo, podrás acceder de forma eficaz a un segmento de clientes con más probabilidades de comprar durante tus iniciativas de marketing orientadas a los descuentos.
Primero, puedes ver que si las agrupas por forma, aquellas con forma redonda tales como la manzana o la naranja caerían en el mismo grupo. Si decides buscar similitudes por color, la manzana y la fresa estarían en el mismo grupo, al igual que el plátano y el mango. Por último, si optas por agrupar por sabor, la uva y la cereza compartirían grupo por tener un sabor dulce, mientras que el kiwi y el limón estarían en un grupo distinto por tener un sabor más ácido.
Acción: Puedes dirigirte a los clientes potenciales con campañas de marketing que destaquen ofertas de descuento exclusivas o incentivos en tu tienda online, y sentarte a ver cómo las ventas se multiplican y superan los resultados del año pasado.
Predecir es poder
En conclusión, predecir es poder. Desde predecir el momento en que un cliente realizará su próxima compra y la identificación de posibles bajas hasta la optimización de tus campañas de marketing, el crecimiento del análisis predictivo ofrece enormes oportunidades para que tu empresa aumente la satisfacción del cliente, mejore las tasas de conversión e impulse el crecimiento de los ingresos.
A medida que el panorama del eCommerce siga evolucionando, la adopción del análisis predictivo será crucial para las empresas que deseen mantenerse a la cabeza y prosperar en un mercado competitivo. Por lo tanto, nuestro último consejo es que empieces ya con el poder de la predicción y dejes que tus campañas de marketing prosperen.
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