• Aarón Almansa

Rendimiento en Marketing Digital

Las compañías han invertido en marketing digital para sobrevivir a condiciones empresariales muy complicadas, conectar con clientes encerrados en casa durante la pandemia, digitalizar la oferta de productos y servicios, e impulsar las ventas.


La inversión ha sido notable, y el rendimiento obtenido no siempre ha sido el esperado. Ahora es el momento de aprovechar los esfuerzos e inversiones realizadas. Conseguir crear una cultura corporativa de mejora continua basada en los datos que permita ofrecer productos y servicios personalizados a los clientes, optimizar las campañas y lograr un mayor retorno de la inversión.


Los datos propios y las tecnologías de Inteligencia Artificial son dos aliados clave para conseguirlo.


Aprovechar los Datos Propios

Según BCG, el uso eficaz de los datos propios (first party data) en marketing, puede llegar a doblar las ventas y mejorar en 1,5 la eficiencia, además de mejorar la experiencia de los clientes.

Estas conclusiones y resultados se sustentan fundamentalmente en la utilización de los datos propios que las empresas disponen de sus clientes. Se trata de profundizar en ellos para entender perfectamente los diferentes tipos y segmentos de clientes, conocer sus necesidades y comportamientos y detectar sus cambios de actuación.


La analítica de datos ayuda a encontrar patrones e identificar tendencias que eliminen la subjetividad humana, permitiendo:

  • focalizar las actividades comerciales, buscando más clientes como los que ya se tienen o personalizando la oferta por ejemplo

  • optimizar las actividades de marketing digital para centrarse en las más rentables

El "dato" se ha convertido en la divisa digital, y es hoy en día el combustible de cualquier negocio, especialmente los datos propios (first party data) versus los datos externos o de terceros (third party data).

Las Reglas de privacidad para preservar la seguridad de consumidores/clientes (como la eliminación gradual del soporte de cookies de terceros) se están imponiendo, lo cual implica una pérdida de datos de terceros. De hecho, los expertos pronostican una reducción importante del uso de los datos de terceros en el próximo año.


Invertir en Inteligencia Artificial

Éste es un aspecto clave si las empresas quieren aprovechar al máximo sus inversiones en marketing digital. La analítica de datos ha evolucionado mucho en los últimos años, y las soluciones modernas de marketing predictivo han dejado atrás a los antiguos “Dashboards” o cuadros de mando de Business Intelligence que sólo ofrecen análisis descriptivos y diagnósticos correspondientes a situaciones y hechos del pasado.


Con las soluciones basadas en tecnologías de IA y ML se pueden predecir situaciones, hacer recomendaciones, y avisar de aspectos clave del negocio que ocurrirán en el futuro. Estas tecnologías se han hecho accesibles a todas las empresas sin distinción de tamaño o sector, y los modelos predictivos están ayudando a conseguir objetivos vitales para mitigar la incertidumbre e impredecibilidad de la situación actual de los mercados. Ayudan de forma significativa a incrementar ventas, retener clientes y reducir costes comerciales y de marketing.


Existen compañías en España especializadas en el despliegue de estas tecnologías como ByRatings, que ofrece una amplia gama de soluciones estándar de marketing predictivo en modo SaaS (Pago por Uso).


No estamos hablando de soluciones “nice to have” para el futuro. Los casos de éxito en España son ya una realidad y hay ejemplos relevantes en compañías de todos los sectores y tamaños:

  • Compañías de seguros fidelizando a sus clientes y evitando bajas mediante las predicciones de modelos que anticipan posibles fugas

  • Empresas productoras y de distribución de cosmética, farmacia, y alimentación que están potenciando las ventas cruzadas (Cross-Selling)

  • Escuelas de Negocio, Centros de Formación y Universidades maximizando la conversión de leads a matrículas para incrementar el número de estudiantes

  • Concesionarios de Coches y Agencias Inmobiliarias que están optimizando su gestión comercial reduciendo visitas poco rentables, y priorizando los leads con más probabilidad de contratación

  • Empresas de comercio electrónico mejorando la fidelización y ticket de compra de sus clientes mediante predictibilidad de recurrencia y recomendaciones de productos

… y un largo etcétera que demuestra que estas soluciones son ya presente, y han dejado de ser algo novedoso a implantar en el futuro.


La posibilidad de predecir comportamientos de clientes y prospectos a través de modelos predictivos, supone una herramienta de un potencial extraordinario para abordar la incertidumbre de los mercados, y un diferenciador clave con respecto a la competencia.


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