¿Alguna vez has deseado tener una bola de cristal o un mazo de tarot a mano para guiar tus estrategias de marketing?
Según un estudio de Klaviyo, el 74 % de los consumidores espera experiencias personalizadas por parte de las marcas B2C. Una pequeña ventana al futuro no estaría nada mal.
Pero no hace falta soñar para darle a tu negocio una ventaja real. El análisis predictivo, también conocido como analítica predictiva, hace ese trabajo: te ayuda a anticipar el comportamiento futuro de tus clientes para ofrecerles experiencias de compra online más relevantes.
Impulsado por tus datos de clientes y por la inteligencia artificial, este tipo de detalles clave te permite anticiparte a las necesidades de cada cliente a nivel individual, hasta el detalle de cada perfil.
Y al aplicar esos datos a tus estrategias de marketing, puedes mejorar el compromiso, reducir el abandono y fidelizar a tus clientes en el proceso.
¿Qué es el análisis predictivo y cómo funciona?
El análisis predictivo es uno de los 4 tipos principales de análisis de datos y ayuda a las empresas a identificar patrones en sus datos para impulsar el crecimiento.
Mientras que el análisis de diagnóstico mira el pasado para identificar las causas de las tendencias, el análisis predictivo utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para mirar hacia adelante: detecta cómo las tendencias, los patrones y las relaciones presentes en los datos de hoy tienen probabilidades de evolucionar en el futuro.
El análisis predictivo no es exactamente una bola de cristal: las predicciones que ofrece, basadas en los datos que ya tienes, no tienen por qué cumplirse. Pero al usar el historial de datos para determinar posibles escenarios en el futuro, facilita una toma de decisiones más estratégica.
Además, las herramientas de análisis predictivo que incorporan inteligencia artificial son capaces de profundizar aún más, generando predicciones y escenarios futuros de mayor complejidad.
Desde la idea hasta la ejecución y la optimización automática, todo con las potentes herramientas de IA integradas directamente en Klaviyo.
Más información3 ventajas clave del análisis predictivo
Como especialista en marketing, tu objetivo es generar ingresos para hacer crecer y escalar tu negocio. Esto es algo que comparten todas las empresas, independientemente del sector. Los modelos predictivos de marketing basados en IA pueden ayudarte a impulsar cada una de tus prioridades de negocio para conseguir crecer. Así es como funciona:
Perfecciona tu estrategia de descuentos y promociones, y di adiós a los descuentos genéricos para todo el mundo. Con el análisis predictivo, puedes adaptar tus descuentos e incentivos de forma más inteligente, basándote no solo en la experiencia pasada de cada cliente, sino también en su comportamiento futuro previsto.
Anticípate al riesgo de abandono de clientes prediciendo si es probable que vuelvan a comprar, cuándo y cuánto podrían gastar. Con herramientas que te ayudan a intervenir de forma proactiva antes de que los clientes se vayan, puedes reducir el abandono y aumentar el número de clientes que vuelven a comprar.
Ya sabes quiénes son tus clientes más fieles. Pero la IA puede ayudarte a identificar quién tiene más probabilidades de serlo en el futuro, para que puedas centrarte en fidelizar a esos clientes. Dirige tus acciones a quienes tengan un alto valor de vida del cliente (CLV, por sus siglas en inglés) estimado mediante programas de fidelización, recompensas, recomendaciones y solicitudes de opiniones.
Casos de uso del análisis predictivo en B2C: de los datos a la acción
El análisis predictivo te proporciona una serie de nuevas métricas de automatización de marketing para evaluar la salud de tus clientes y de tu negocio. Pero antes de poder aprovechar sus ventajas, necesitas entender qué te dice cada dato. A continuación, desglosamos los casos de uso de cada métrica dentro de tu propia estrategia de retención.
Tiempo medio entre pedidos
Esta métrica hace referencia al tiempo medio que transcurre entre los pedidos de un cliente concreto. Algunos casos de uso:
- Exporta estos datos para tus segmentos clave y compara el tiempo medio entre pedidos de grupos específicos de tu base de clientes.
- Crea segmentos para agrupar a los clientes con ciclos de compra similares. Luego, envía ofertas a los clientes que no compran con frecuencia para incentivarles a hacerlo más a menudo.
Valor medio del pedido
Esta métrica hace referencia al importe medio que gasta un cliente cada vez que realiza un pedido. Algunos casos de uso:
- Exporta estos datos para tus segmentos clave y compara el valor medio del pedido (AOV, por sus siglas en inglés) de los pedidos de tus clientes VIP con el de otros segmentos.
- Segmenta a tus clientes según el AOV y crea iniciativas específicas para aumentar el AOV de quienes gastan menos.
- Ramifica tus flujos según el AOV y anima a los clientes que normalmente no realizan pedidos de un importe muy alto a añadir más artículos al carrito.
Número de pedidos estimado
Klaviyo muestra el número histórico de pedidos de cada cliente, así como una estimación de cuántos pedidos más es probable que realice en los próximos 12 meses. Debido a la naturaleza de este cálculo, es posible que el número de pedidos estimado en un perfil no sea un número entero.
Algunos casos de uso de esta métrica:
- Crea tu propio sistema de fidelización en Klaviyo basado en el número de pedidos que ha realizado un cliente. Puedes hacerlo creando distintos segmentos que agrupen a los clientes según su número histórico de pedidos.
- Crea segmentos según la cantidad de pedidos que es probable que realicen los clientes para anticiparte a quiénes tienen más probabilidades de volver a comprar y quiénes no. Activa flujos basados en estos segmentos, o dirígete de nuevo a los clientes con más probabilidades de comprar a través de Facebook Ads o Google Ads.
Desde la idea hasta la ejecución y la optimización automática, todo con las potentes herramientas de IA integradas directamente en Klaviyo.
Más informaciónLas pruebas A/B impulsadas por IA no solo te ayudan a dirigir a tu audiencia hacia el contenido con mejor rendimiento, sino que también calculan la significación estadística de los resultados y te ofrecen estimaciones del porcentaje de éxito.
Fecha estimada del próximo pedido
Esta propiedad basada en fechas predice cuándo es probable que un cliente vuelva a comprar. En Klaviyo, esta fecha refleja el escenario sin intervención, aunque los profesionales del marketing tienen la capacidad de influir en ella.
Este es nuestro caso de uso favorito para esta métrica, explicado por Anna Khomenko, responsable de productos de Klaviyo.
«La fecha estimada del próximo pedido debe usarse para la personalización y junto con otras propiedades. ¿Por qué? Veamos un escenario con tres clientes diferentes.
- El cliente A ha comprado algo de tu marca todos los meses durante los últimos 2 años. Si vuelve a comprar en marzo, su fecha estimada del próximo pedido será en abril.
- El cliente B ha comprado algo de tu marca una vez cada 6 meses durante los últimos 4 años. Si vuelve a comprar en marzo, su fecha estimada del próximo pedido será en agosto.
- El cliente C solo ha comprado una vez en tu marca, y fue hace 5 meses, en septiembre. Su fecha estimada del próximo pedido era noviembre (porque normalmente los clientes de este negocio realizan su segundo pedido en un plazo de 60 días).
Son escenarios muy diferentes, y cada uno necesita un contenido distinto para llevar a ese cliente a su próxima compra.
- Para el cliente A, quizás no sea necesario enviar nada antes de su fecha estimada del próximo pedido, dada la regularidad con la que compra. Podrías redirigirle a tu programa de fidelización.
- Para el cliente B, no es necesario esperar a su fecha estimada del próximo pedido para intentar que pase antes a la acción. Puedes enviarle algunas campañas con mensajes A/B para ver qué podría animarle a comprar antes.
- Para el cliente C, la fecha estimada del próximo pedido ya ha pasado y este cliente no ha comprado nada. No pasa nada. Puedes identificarle igualmente y enviarle contenido de campaña o tu newsletter para fortalecer la relación con tu marca. O quizás tuvo algún problema con su último pedido. ¿Lo gestionó bien tu equipo de atención al cliente? ¿Existe alguna vía para resolverlo?».
Descúbrelo en acción: Cuando la marca de cuidado personal masculino Every Man Jack ajustó su flujo de reposición para enviarlo en la fecha estimada del próximo pedido de cada cliente, o justo antes, fue parte de una estrategia de marketing más amplia impulsada por IA que contribuyó a aumentar los ingresos de flujos en un 25 % interanual.
«Confío en Klaviyo AI y le saco partido porque me ahorra tiempo, me ayuda a aprovechar los datos de nuestros clientes para personalizar el momento y las estrategias de envío de emails, y lo más importante: mantengo el control total sobre cómo y cuándo se utiliza», afirma Troy Petrunoff, director sénior de marketing de retención de Every Man Jack.
Valor de vida del cliente
Dentro de cada perfil en Klaviyo puedes consultar un desglose de las siguientes métricas:
- CLV histórico: el valor de lo que un cliente ha gastado a lo largo de su relación con la marca.
- CLV estimado: cuánto estima Klaviyo que gastará en los próximos 365 días.
- CLV total: la suma del CLV histórico y el CLV estimado.
Algunos casos de uso de esta métrica:
- Exporta estos datos para tus segmentos clave y compara el valor de vida del cliente de los pedidos realizados por tus clientes VIP o más valiosos con el de otros segmentos.
- Crea segmentos basados en el CLV y úsalos para encontrar nuevos clientes a través de audiencias similares en Facebook Ads o Google Ads.
- Dirígete de nuevo a los clientes con un alto CLV estimado a través de Facebook Ads o Google Ads.
- Ramifica los flujos según el CLV estimado para ofrecer ofertas e incentivos personalizados.
Descúbrelo en acción: The Willow Tree Boutique combina esta métrica con el AOV para enviar campañas que destacan prendas de mayor precio a segmentos con un poder adquisitivo demostrado, clientes con un CLV estimado superior a 500 $ o un AOV superior a 150 $. En sus primeros 6 meses usando el análisis predictivo de Klaviyo, lograron aumentar los ingresos de campañas un 53,1 % semestre a semestre.
«Desde que empecé a usar el análisis predictivo de Klaviyo, casi nunca lanzo una campaña sin él», afirma Jade Richardson, especialista de email en la agencia de marketing digital de Willow Tree, Agital.
Predicción del riesgo de abandono
Este cálculo porcentual muestra la probabilidad de que un perfil vuelva a realizar una compra. La mayoría de los clientes, en casi todos los sectores, compran una o dos veces, por lo que la mayoría tendrá una predicción de riesgo de abandono superior al 50 %. Un porcentaje de riesgo de abandono más bajo indica una mayor probabilidad de que el cliente vuelva a comprar.
- Exporta estos datos para tus segmentos clave y compara la predicción media del riesgo de abandono de clientes entre grupos. Por ejemplo, puede ser útil saber cuál es el riesgo de abandono medio de tus clientes VIP en comparación con el de toda tu base de clientes.
- Combina el riesgo de abandono con la fecha estimada del próximo pedido para entender mejor qué tipo de marketing puede ser más adecuado para un cliente en específico y personalizar tu contenido; por ejemplo, si deberías enviarle una campaña de recuperación o si es un cliente fiel que respondería mejor a una comunicación habitual.
Mejor fecha para la venta cruzada
Esta métrica hace referencia al mejor momento para realizar una venta cruzada a un cliente, basándose en el comportamiento de compra de perfiles similares. Algunos casos de uso:
- Activa un flujo basado en la mejor fecha de venta cruzada de cada cliente para intentar acelerar su próxima compra.
- Ramifica los flujos según esta fecha para evitar ofrecer incentivos económicos innecesarios a quienes ya tienen muchas probabilidades de comprar.
- Crea formularios en el sitio web dirigidos a los visitantes cuya mejor fecha de venta cruzada se acerca, y preséntales una oferta pensada para aumentar el AOV (por ejemplo, un pack o una promoción de llévate tres y paga dos).
- Personaliza emails, SMS o notificaciones push con contenido dinámico basado en la mejor fecha de venta cruzada de cada cliente.
Próximo mejor producto
Esta métrica predice el próximo mejor producto para un cliente, basándose en su compra más reciente. A medida que el cliente sigue realizando pedidos, esta propiedad se actualiza automáticamente.
- Personaliza emails, SMS o notificaciones push con contenido dinámico basado en el próximo mejor producto de cada cliente.
- Aprovecha la sincronización de audiencias de Klaviyo para publicar anuncios de retargeting en redes sociales para el próximo mejor producto.
Nota importante: En Klaviyo, todos los análisis predictivos se basan en una ventana de predicción prospectiva de 365 días. Si usas Klaviyo Marketing Analytics además de Klaviyo Marketing, tienes la posibilidad de personalizar la ventana de cálculo del CLV para que sea más corta o más larga según las necesidades de tu negocio. La mejor fecha para la venta cruzada y el próximo mejor producto son también exclusivos de Klaviyo Marketing Analytics y de los clientes de Advanced KDP.
Cómo evitar sesgos en el análisis predictivo
Para poder identificar patrones y tendencias con precisión, el análisis predictivo necesita una cantidad suficiente de datos con los que trabajar. Por eso, para ver la sección de análisis predictivo en tus perfiles de Klaviyo, necesitarás contar con datos suficientes, entre ellos:
- Al menos 500 clientes que hayan realizado un pedido en tu negocio.
- Al menos 180 días de historial de pedidos, con pedidos en los últimos 30 días.
- Al menos algunos clientes que hayan realizado 3 o más pedidos.
Con esta base de datos fiable, el análisis predictivo de Klaviyo puede hacer predicciones más precisas de cara al futuro. Cuanto mayor sea el historial de datos del que dispongas, más precisos serán los patrones y tendencias.
Los mejores modelos predictivos de marketing se basan en una visión total del comportamiento individual de cada cliente a lo largo de un periodo prolongado. Si usas muchas soluciones puntuales y no consolidas los datos en una fuente única de información, o no lo haces en tiempo casi real, tu análisis predictivo estará sesgado hacia los datos a los que tenga acceso.
Por eso Klaviyo se conecta con más de 350 herramientas y plataformas en los sectores de retail, restauración, hostelería y bienestar. Además, nunca eliminamos los datos de tus clientes. Lo que recopilas es lo que almacenamos, salvo que nos pidas que lo eliminemos.
El mejor análisis predictivo se nutre de datos históricos y completos de los clientes. Eso es exactamente lo que ofrece Klaviyo.
Cómo Klaviyo te ayuda a predecir y personalizar con los análisis predictivos
Klaviyo incluye análisis predictivo de serie para que puedas identificar patrones en tus datos de inmediato, con ideas para segmentaciones, flujos y campañas que permitan potenciar o contrarrestar tendencias en grupos concretos de clientes.
Pero con las funcionalidades avanzadas de Klaviyo Marketing Analytics, puedes personalizar las ventanas de predicción y acceder a nuevas funciones de análisis predictivo, como la mejor fecha para la venta cruzada y el próximo mejor producto. Esto facilita entender y actuar sobre el recorrido completo del cliente, los patrones de compra de productos y el rendimiento del negocio, para que puedas implementar una segmentación más inteligente, una mejor gestión del catálogo, una personalización 1:1 y una optimización de marketing más eficaz.
Aquí tienes un resumen rápido de lo que incluye el análisis de Klaviyo y de las funcionalidades adicionales que obtienes con Marketing Analytics avanzado, además de las capacidades de análisis predictivo.
Desde la idea hasta la ejecución y la optimización automática, todo con las potentes herramientas de IA integradas directamente en Klaviyo.
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