{"id":167185,"date":"2025-01-21T14:01:17","date_gmt":"2025-01-21T13:01:17","guid":{"rendered":"https:\/\/spotler.com\/guides\/hoe-werkt-predictive-ai"},"modified":"2025-08-29T14:19:13","modified_gmt":"2025-08-29T12:19:13","slug":"como-funciona-ia-predictiva","status":"publish","type":"guides","link":"https:\/\/spotler.com\/es-es\/guias\/como-funciona-ia-predictiva","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo funciona la IA predictiva?"},"content":{"rendered":"
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\u00bfC\u00f3mo funciona la IA predictiva?<\/h1>\n<\/div>\n<\/div>\n

La IA predictiva es una forma espec\u00edfica de inteligencia artificial, distinta de la IA generativa. Con la IA generativa, como ChatGPT, se puede crear contenido. Con la IA predictiva, se crean predicciones basadas en un c\u00e1lculo de probabilidad.<\/strong><\/p>\n

La IA predictiva utiliza datos hist\u00f3ricos, algoritmos y modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir resultados o tendencias futuras. Analiza patrones en conjuntos de datos existentes y los extrapola a escenarios futuros. Exploremos c\u00f3mo funciona y qu\u00e9 puedes obtener de ella.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 se puede hacer con la IA predictiva en marketing?<\/h2>\n

Para los profesionales del marketing, la IA predictiva es un punto de inflexi\u00f3n. Cada profesional del marketing tiene como objetivo principal comprender a su p\u00fablico objetivo, aumentar la demanda de productos o servicios y, en \u00faltima instancia, impulsar las ventas. La IA predictiva puede ayudarte en todas estas \u00e1reas y tareas:<\/p>\n

Predecir el comportamiento del cliente<\/h3>\n

Con la IA predictiva, obtienes informaci\u00f3n sobre la fidelidad de tus clientes y puedes realizar excelentes an\u00e1lisis de abandono. Con los modelos que utiliza la IA, puedes predecir h\u00e1bitos de compra, como el valor de los pedidos y la frecuencia de compra. Esto te proporciona la informaci\u00f3n necesaria para dividir tu audiencia en segmentos \u00fatiles y efectivos.<\/p>\n

Optimizaci\u00f3n de campa\u00f1as<\/h3>\n

La IA predictiva puede utilizarse para mejorar las pruebas A\/B y optimizar los canales que utiliza. Por ejemplo, puede ayudarte a elegir el momento de la campa\u00f1a en el que una serie de anuncios de pago ser\u00eda m\u00e1s efectiva.<\/p>\n

Puntuaci\u00f3n y segmentaci\u00f3n de clientes potenciales<\/h3>\n

Si tienes informaci\u00f3n sobre posibles conversiones futuras, la IA predictiva puede usar esa informaci\u00f3n para clasificar clientes potenciales, lo que luego puede proporcionar informaci\u00f3n para segmentaciones significativas.<\/p>\n

Precios din\u00e1micos<\/h3>\n

Muchas organizaciones desean basar sus precios en la demanda de productos o servicios. Si puedes predecir c\u00f3mo evolucionar\u00e1 dicha demanda, siempre podr\u00e1s ajustar tus precios en consecuencia en el momento oportuno. La IA predictiva lo hace posible.<\/p>\n

Personalizaci\u00f3n de contenidos<\/h3>\n

La IA predictiva es especialmente \u00fatil en los sistemas de recomendaci\u00f3n. Las grandes organizaciones, en particular, la utilizan. Por ejemplo, Amazon ofrece recomendaciones de tallas de ropa adecuadas seg\u00fan los gustos de estilo y marca de los clientes. <\/p>\n

Esto se debe simplemente a que no todas las marcas de ropa utilizan la misma tabla de tallas. Si eliges una prenda como cliente, otros clientes te informar\u00e1n, a trav\u00e9s de rese\u00f1as y comentarios, si es conveniente pedirla una talla m\u00e1s o menos. A los clientes les encanta.<\/p>\n

Pero una organizaci\u00f3n como Netflix tambi\u00e9n aprovecha al m\u00e1ximo estas formas inteligentes de personalizaci\u00f3n. Nos gustar\u00eda dar un ejemplo de ello. Esto demuestra claramente lo que la IA predictiva hace posible.<\/p>\n

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Ejemplo de IA predictiva en Netflix<\/h3>\n

Netflix quiere una gran cantidad de espectadores en su plataforma. Por suerte, los responsables de marketing de Netflix tienen a su disposici\u00f3n una mina de oro de datos. Al fin y al cabo, las preferencias de los clientes son ampliamente accesibles. Netflix utiliza todos esos datos de forma inteligente. Sus sistemas de recomendaci\u00f3n se personalizan mediante IA predictiva. Pero, \u00bfc\u00f3mo se traduce esto en la pr\u00e1ctica?<\/p>\n

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La misma recomendaci\u00f3n, pero m\u00e1s personalizada<\/h4>\n

Netflix personaliza los carteles de pel\u00edculas bas\u00e1ndose en pel\u00edculas vistas anteriormente, un enfoque en determinados actores y preferencias por ciertos g\u00e9neros cinematogr\u00e1ficos:<\/p>\n

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\"Verschillend
Un ejemplo de diferentes miniaturas de Netflix por Den of Geek<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Netflix intenta atraer m\u00e1s clientes para esta pel\u00edcula o serie espec\u00edfica con esta t\u00e9cnica de recomendaci\u00f3n inteligente. Este es un gran ejemplo del poder de la IA predictiva.<\/p>\n

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\u00bfQu\u00e9 datos necesitas para la IA predictiva?<\/h2>\n

Tipos y clases de datos que puedes utilizar<\/h3>\n

Huelga decir que los beneficios de la IA predictiva solo son posibles si los datos est\u00e1n ordenados. Al fin y al cabo, las predicciones se basan en datos hist\u00f3ricos. Si no se almacenan en los sistemas la evoluci\u00f3n de los precios y los horarios de compra, algo como los precios din\u00e1micos se vuelve dif\u00edcil. Y si Netflix personaliza los carteles de las pel\u00edculas, hay que almacenar la frecuencia con la que cada cliente prefiere ver cada tipo de pel\u00edcula.<\/p>\n

Los datos que necesitas para habilitar la IA predictiva, por lo tanto, dependen de tu negocio y principalmente de lo que desees hacer con la IA predictiva.<\/p>\n

Datos que Spotler utiliza en su m\u00f3dulo de IA predictiva<\/h3>\n

Queremos que nuestros clientes ganen y ahorren dinero con nuestro software. Por eso, nos centramos en mejorar el Valor de Vida del Cliente (o Customer Life Value = CLV). Los puntos de datos necesarios para ello son: id_cliente, fecha_y_hora_transacci\u00f3n, id_recibo, numero_item y tipo_pedido. Estos datos se cargan en un modelo estad\u00edstico espec\u00edfico que los Data Scientists utilizan frecuentemente para realizar predicciones sobre el valor de los pedidos y la frecuencia de las transacciones.<\/p>\n

Adem\u00e1s, usamos el modelo Random Forest, al que le damos no solo los datos que mencionamos antes, sino tambi\u00e9n informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo las personas interact\u00faan con los emails y c\u00f3mo navegan en la p\u00e1gina web.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, se presenta una breve explicaci\u00f3n de ambos modelos. Esto te servir\u00e1 como introducci\u00f3n para la IA predictiva y su funcionamiento.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo mejorar el CLV con IA predictiva?<\/h2>\n

Si deseas comprender la evoluci\u00f3n futura del CLV de los clientes, comienza con los siguientes datos hist\u00f3ricos: el n\u00famero de compras realizadas por un cliente, el valor de cada compra y la hora de la \u00faltima compra. Esto tambi\u00e9n se conoce como modelo RFM. RFM significa Recencia, Frecuencia y Valor Monetario.<\/p>\n

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Descripci\u00f3n general de RFM en Spotler Activate.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

El CLV se calcula multiplicando el valor del cliente (basado en el RFM) por la duraci\u00f3n promedio de la relaci\u00f3n con el cliente. La duraci\u00f3n promedio se puede calcular a partir del comportamiento hist\u00f3rico del cliente. Este c\u00e1lculo no ofrece informaci\u00f3n sobre desarrollos futuros y es de naturaleza determinista. Sin embargo, una vez que se conocen los CLV, se pueden empezar a plantear las preguntas que realmente se buscan:<\/p>\n