Uno de los mayores desafíos para cualquier profesional de marketing y comunicación es lograr ser cada vez más relevante y personal en sus mensajes. Ofrecer promociones que realmente se adapten a los deseos de los clientes y enviar comunicaciones que lleguen a la persona indicada en el momento justo puede parecer una meta difícil de alcanzar.
Pero el Predictive Modelling (Modelado Predictivo) está cambiando el juego, permitiendo comprender mejor las necesidades de los clientes. Los expertos Andreas Pohan Simandjuntak y Albert Mombarg, comparten cómo utilizan este enfoque para hacer que las campañas sean más efectivas e inteligentes.
¿Qué es el modelado predictivo?
El modelado predictivo en marketing es una técnica que usa datos históricos, algoritmos y aprendizaje automático para predecir cómo se comportarán los clientes, cuáles serán las tendencias de mercado o qué tan efectivas serán las campañas. Andreas lo describe como una herramienta para realizar predicciones basadas en datos históricos. “Se trata de encontrar patrones que nos ayuden a tomar mejores decisiones”, explica.
¿Por qué es importante para los especialistas en marketing?
A menudo, los datos pueden parecer algo abstracto para los equipos de marketing. Sin embargo, Andreas asegura que el modelado predictivo ayuda a perfeccionar las campañas. Por ejemplo, muchos especialistas suelen trabajar con selecciones amplias de audiencias, pero los modelos predictivos permiten segmentar y dirigir los mensajes hacia los clientes con mayor probabilidad de conversión.
Albert destaca otro aspecto clave: el momento adecuado. “No solo se trata de saber a quién dirigirse, sino también cuándo y cómo hacerlo”. Un ejemplo interesante es el de una tienda de calzado que utilizó el modelado predictivo para combinar el análisis del comportamiento online con las compras en tiendas físicas. Esto les permitió obtener conocimientos que antes pasaban desapercibidos.
“Si solo el 2% de tu lista convierte, lo ideal sería enviar correos solo a ese 2%. El modelado predictivo te ayuda a identificar quiénes son.”
– Andreas Pohan Simandjuntak
¿Cómo funciona en la práctica?
Un caso destacado es el de una empresa de telecomunicaciones. Andreas explica cómo usaron el modelado predictivo para anticipar qué dispositivo y plan de suscripción serían más adecuados para cada cliente. “Creamos una oferta perfecta que incluía el dispositivo, su color y el plan, todo adaptado al cliente”. Esta estrategia aumentó significativamente las conversiones, ya que los clientes sentían que las ofertas estaban hechas a su medida.
En otro ejemplo, Andreas menciona cómo el modelado predictivo permitió identificar a clientes que estaban a punto de cancelar su suscripción. Al dirigirse a ellos con ofertas personalizadas, las empresas lograron aumentar la fidelidad de sus clientes.
Los retos
A pesar de sus beneficios, implementar este tipo de tecnología puede ser complicado. Muchas empresas no cuentan con los datos necesarios o consideran que el proceso es demasiado técnico. Andreas explica que muchos equipos de marketing aún están atascados en métodos tradicionales, como seleccionar audiencias manualmente basándose en variables simples.
Albert resalta que es crucial ayudar a los especialistas en marketing a comprender cómo funciona el modelado predictivo y qué resultados puede ofrecer.
¿Cómo empezar con el modelado predictivo?
Iniciar con el modelado predictivo no tiene por qué ser complicado. Andreas sugiere empezar con algo pequeño y experimentar. “Prueba con una campaña y analiza los resultados”, recomienda. Por ejemplo, un buen comienzo puede ser prevenir la pérdida de clientes (churn) u ofrecer la mejor próxima oferta (next-best-offer).
Albert también resalta la importancia de la colaboración: “Trabaja de la mano con expertos en datos y asegúrate de que los resultados se comuniquen al equipo de marketing”. Este enfoque crea un ciclo de retroalimentación que mejora tanto los modelos como las campañas.
El futuro del modelado predictivo
Para ambos expertos, el futuro del modelado predictivo está en soluciones más automatizadas y fáciles de usar. Andreas predice que las herramientas serán cada vez mejores para crear segmentos y sugerir acciones basadas en los resultados. “Se convertirá en una especie de piloto automático para los especialistas en marketing”, afirma.
Albert, por su parte, anticipa que el modelado predictivo pronto estará cada vez más integrado en las plataformas de marketing:
“No se trata solo de ofrecer datos, sino de proporcionar herramientas que permitan convertir esos datos en acciones concretas.”
Conclusión
En pocas palabras, el modelado predictivo permite anticiparse a las necesidades y comportamientos de los clientes, ayudando a las empresas a ser más eficientes, estratégicas y a mejorar el impacto de sus esfuerzos de marketing.
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