Cuando de estrategias de marketing se trata a todos nos gustaría tener la bola de cristal. La buena noticia es que con el modelado predictivo podrías acceder a ella. Este enfoque utiliza lo mejor del inbound marketing: los datos. De hecho, su componente esencial es el análisis de información para anticipar tendencias.
Lo anterior cambia totalmente la forma de crear campañas. En la actualidad ya no hablamos de neuromarketing sino de panoramas reales.
Sin embargo, para su implementación es necesario contar con tecnología como inteligencia artificial y machine learning. Pero la inversión vale la pena porque ayuda a conseguir clientes cualificados y aumentar las ventas.
Sigue leyendo este artículo porque te contaremos cómo usar el modelado predictivo en tu content marketing.
¿Qué es el modelado predictivo?
En los inicios del SEO todos nos quemábamos las neuronas tratando de encontrar la palabra clave que nos llevara a las primeras posiciones. Conforme la tecnología ha ido avanzando, los marketers tenemos cada vez mejores herramientas y el modelado predictivo es una de las joyas de la corona.
Se trata de técnicas que combinan la estadística y el aprendizaje automático. El objetivo es analizar datos históricos y actuales para predecir comportamientos futuros (García, 2024).
Estos modelos no son exclusivos del marketing. Los usan para predecir resultados deportivos y hasta ganancias empresariales. Obviamente, también es útil en el trabajo de posicionamiento web.
De hecho, las campañas se vuelven más precisas pues permiten anticipar necesidades. Con lo anterior, es posible crear contenido relevante para la audiencia objetivo.
No solo se pueden detectar los temas de interés para la audiencia. También es posible identificar los mejores canales y hasta el mejor momento para publicar contenido que resuene.
Modelado predictivo en la estrategia de contenido
Al diseñar una estrategia de contenido solíamos buscar las palabras clave que usaban los usuarios para hacer búsquedas de Google. Lo anterior está muy bien, sin embargo, el modelado predictivo nos permite ir un paso más allá.
El análisis de datos reales muestra a las audiencias en su diversidad. Gracias a este, se puede ofrecer contenido personalizado. Entre otras cosas, el modelado ayuda a conocer el grado de interés de los perfiles de audiencia y perfeccionar el recorrido del cliente. De esta manera podemos anticiparnos a sus necesidades e intereses.
Con lo anterior se maximiza el presupuesto, pues solo invertimos en lo que sabemos que va a funcionar. Los patrones anteriores implicaban lanzar una hipótesis, hacer un experimento y ver los resultados, proceso que podía tardar hasta tres meses.
Los modelados predictivos ayudan a segmentar mejor a las audiencias y hacer automatizaciones personalizadas. Lo anterior incluye desde mensajes personalizados hasta recomendaciones productos. Sin embargo, el gran reto es tener datos de calidad y tecnología que permita realizar predicciones precisas.
Metodologías predictivas
Según Recast, un buen modelado predictivo tiene la capacidad de aumentar las conversiones en un 20 % en un lapso de dos semanas. Sin embargo, como ya comentamos, su éxito depende de dos factores: datos y tecnología.
De hecho, hay varias metodologías de modelados, cada una usa diferentes datos para minimizar sesgos.
Las metodologías más efectivas son:
- Propensiones: analiza el comportamiento para identificar a las personas interesadas en un tema, marca o producto. Utiliza datos demográficos, historial de navegación, historial de compras, entre otros. Esta metodología se usa para crear mensajes relevantes y dirigir el presupuesto publicitario a segmentos altamente calificados.
- Clústeres: se basa en crear perfiles de clientes. Usa variables como demografía, historial de comportamiento y estilo de vida. El propósito es mejorar la experiencia del cliente y aumentar la eficiencia en los mensajes.
- Filtrado colaborativo: recomienda productos o contenido con base en comportamientos pasados. El ejemplo más conocido es la pestaña de “Te puede interesar” de Netflix. Su objetivo es ofrecer recomendaciones personalizadas que se transformen en oportunidades de ventas upgrade. Por ejemplo, sugerir planes superiores a clientes actuales.
- Series temporales: analiza datos históricos para predecir tendencias. Examina datos como ventas, tráfico web, abandono de carrito, entre otros. Su objetivo es prever picos de demanda o baja de actividad. Ello permite optimizar el momento, los recursos y la duración de las campañas.
Ejemplos exitosos
Actualmente, captar la atención de la audiencia es muy difícil, pero más aún es retenerla. Sin embargo, el modelado predictivo ayuda a aumentar dicha retención a través de contenido relevante.
Uno de los ejemplos más exitosos, sin duda, es Netflix. La plataforma de contenidos hace recomendaciones personalizadas con base en los siguientes datos (Netflix, s.f.):
- A qué hora accedes a la plataforma.
- Qué idiomas prefieres.
- Cuál es el dispositivo que más usas.
- Cuánto tiempo dedicas a los diferentes tipos de contenido.
Con base en las recomendaciones, lo que logra la plataforma es que la audiencia pase tiempo dentro de ella.
Otro ejemplo destacable es Amazon. La tienda online ofrece recomendaciones con base en los productos que han visto los clientes, aunque también toma en cuenta los abandonos de carrito y las compras de usuarios similares. De esta forma han logrado impulsar el comercio electrónico.
El modelado predictivo en tu estrategia
El modelado predictivo es una estrategia con una alta rentabilidad. Sin embargo, como ya comentamos, su éxito depende de la calidad de los datos y la metodología que se use.
Si quieres comenzar a explorarlo, estos son los primeros pasos:
- Define el proyecto y sus objetivos.
- Determina qué datos vas a recolectar y cómo.
- Utiliza una tecnología que te permita transformar los datos en proyecciones.
- Implementa el modelo y controla su funcionamiento.
- Toma decisiones basadas en datos.
Si llegaste hasta aquí, muchas gracias por tu tiempo de lectura. Esperamos que este artículo te sea de utilidad y te ayude a hacer explotar tus estrategias de marketing y de contenidos.
