Marketing predictivo para anunciantes móviles: Cómo hacer más con menos
¿No sería estupendo que tus socios mediáticos te ofrecieran una oferta del tipo “Consigue los resultados que deseas o te devolvemos su dinero”?
Bueno, ciertamente lo sería, pero eso no va a suceder…
Y ahora viene lo mejor: el marketing predictivo. Al emplear esta práctica, puedes obtener una estimación precisa del rendimiento de tu campaña desde el principio, antes de malgastar tu presupuesto en una campaña de bajo rendimiento.
Los marketers llevan unos años aprovechando los datos para crear modelos predictivos, pero la mayoría no lo hacía. Sin embargo, eso está cambiando con la creciente atención que se presta a la protección de la información personal tras las radicales políticas de privacidad de Apple en iOS 14+.
En esta nueva realidad, los profesionales del marketing luchan por medir eficazmente sus campañas debido a la limitación de los datos, tanto en granularidad como en duración. Esto hace que el marketing predictivo sea una práctica vital que hay que adoptar.
En este blog, nos adentraremos en qué es el marketing predictivo y cómo puedes aprovechar mejor los datos para optimizar las campañas en la era de la privacidad.
¿Qué es el marketing predictivo?
El marketing predictivo es el enfoque de marketing que aplica la ciencia de datos para prever qué estrategias de marketing tienen más probabilidades de éxito. Esto implica la utilización de modelos predictivos y análisis para extraer patrones de comportamiento con el fin de identificar oportunidades para optimizar tus campañas, lo que rellena eficazmente las lagunas de información que dejan abiertas las normas de privacidad.
No te preocupes, más adelante te explicaremos qué significa todo esto.
La evolución del marketing predictivo
Al principio, los datos se utilizaban para trazar una imagen del comportamiento básico de los usuarios y responder a la pregunta: “¿qué ha pasado?”
Pero a medida que los datos se hicieron más disponibles y granulares, los marketers empezaron a sacar conclusiones del tipo “¿por qué ha ocurrido esto?” para comprender mejor las motivaciones y los desencadenantes que conducen a determinadas acciones.
El marketing predictivo responde a la pregunta de oro “¿qué ocurrirá en el futuro?”, lo que, en última instancia, ayuda a los profesionales del marketing a tomar mejores decisiones basadas en datos con los limitados datos de que disponen.
El marketing predictivo comenzó con empresas de consultoría compuestas por científicos de datos altamente cualificados y expertos que elaboraban modelos predictivos. Era un lujo que sólo podían permitirse las empresas del Fortune 500.
A medida que crecía la demanda, también lo hacía la tecnología. Empezaron a surgir más empresas de análisis predictivo y modelización. Y, naturalmente, el marketing predictivo se hizo más accesible y seguirá siendo una parte integral de la estrategia de marketing de cualquier organización.
¿Cómo funciona realmente el marketing predictivo?
Tradicionalmente, los científicos de datos utilizan múltiples modelos predictivos para llegar a una conclusión sobre qué hipótesis tiene más probabilidades de ser cierta. El marco App Tracking Transparency (ATT) de Apple exige a los usuarios que opten por compartir su identificador único de dispositivo (IDFA) con los anunciantes, frente a la opción de exclusión voluntaria que existía en el pasado. Esto significa que los marketers tienen que hacer más con menos datos.
En el marketing de aplicaciones móviles en particular, el modelado predictivo ayuda a los profesionales del marketing a tomar decisiones más informadas en tres áreas principales:
- Retención: medir cuánto tiempo se espera que un usuario use la aplicación.
- Engagement: analizar el nivel de engagement de un usuario con el entorno de la aplicación.
- Monetización: puntuar el potencial de generación de ingresos del usuario, a través de anuncios, compras y más.
Por ejemplo, el marketing predictivo puede ayudar a separar a los usuarios de alto potencial de los de bajo potencial mediante la detección de determinados patrones de comportamiento. Los anunciantes pueden utilizar estos datos para aumentar la rentabilidad de sus campañas y viceversa. Los anunciantes también pueden aprovechar los datos para identificar a los usuarios de bajo rendimiento y en riesgo para que vuelvan a tu aplicación.
Digamos que estás anunciando un juego de puzles. Tu algoritmo de aprendizaje automático aprende que los usuarios que completan el nivel 10 de tu juego en las primeras 24 horas tienen un 70% más de probabilidades de realizar una compra in-app.
Si diriges una marca de eCommerce, tus datos pueden mostrar que los usuarios que realizan una compra en la sección de “ofertas” de tu aplicación en un plazo de 24 horas son más propensos a realizar compras recurrentes mensualmente.
Así, el marketing predictivo te permite dirigirte a tus audiencias más rentables basándote en patrones de comportamiento que sería extremadamente difícil determinar manualmente.
Cómo se hace la modelización predictiva
- Los datos se recogen, consolidan, depuran y analizan para identificar patrones en el comportamiento de los usuarios que no se pueden encontrar cuando se hace manualmente.
- Se crean modelos predictivos basados en los KPIs de tu organización para segmentar a los usuarios más rentables.
- Los modelos predictivos identifican, basándose en el rendimiento, qué campañas van camino de triunfar o fracasar, además de optimizarlas para que tengan éxito.
Recibe en tu bandeja de entrada las últimas noticias de marketing e insights de expertos
¿Por qué utilizar el marketing predictivo?
El mundo de la privacidad plantea un desafío aún mayor para los anunciantes móviles, por lo que los mobile marketers con más éxito aplican con eficacia el análisis predictivo para tomar decisiones de marketing basadas en datos más inteligentes. Aquí tienes algunas razones más para empezar hoy mismo.
Ya no es un lujo en el mundo de la ATT
En la era de la privacidad, el marketing predictivo ya no es un lujo, sino una necesidad.
ATT ha provocado una fuerte disminución de los datos disponibles para los anunciantes y la mejor manera de optimizar eficazmente tus campañas es utilizar el marketing predictivo. Puedes aprovechar el aprendizaje automático para identificar patrones de comportamiento imposibles de identificar manualmente y localizar a tus usuarios más rentables.
Adelántate a tus competidores
El enfoque de marketing proactivo permite a los anunciantes identificar los problemas mucho más rápido y mejorar la retención de usuarios. Permite a los anunciantes anticiparse a las caídas o picos de rendimiento previstos para tomar decisiones clave con antelación, algo que tus competidores pueden no tener la capacidad de hacer.
Recorta el desperdicio presupuestario y optimiza rápidamente
La mayoría de los anunciantes invierten mucho en ciencia de datos y sistemas de inteligencia empresarial para dirigirse a los usuarios con mayor valor de vida (LTV). El análisis tradicional de BI tarda hasta dos semanas en recoger datos e identificar patrones significativos. Y las campañas durante este periodo de aprendizaje no pueden cambiarse para obtener datos limpios y fiables.
Aunque el santo grial sería medir la actividad de los usuarios en 48 horas y correlacionarla con precisión con el LTV a largo plazo, no se puede conseguir sin acceso a grandes cantidades de datos. Una importante base de datos sobre el comportamiento de los usuarios puede permitir la elaboración de modelos predictivos para identificar patrones y reducir rápidamente los residuos.
Dos cosas a tener en cuenta
Seguro que estás deseando empezar a aplicar el marketing predictivo, pero hay dos factores clave que debes tener en cuenta antes de empezar.
Construir un algoritmo de aprendizaje automático sigue siendo muy complejo
Aunque el análisis predictivo se ha vuelto más accesible, desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático sigue siendo un proceso muy complicado. Si no estás utilizando un servicio “hecho para ti” o un socio de datos, la configuración de modelos de datos requiere experiencia en ciencia de datos en tu organización.
Para obtener insights precisos se necesitan grandes cantidades de datos.
Si no dispones de suficientes datos propios con los que trabajar y deseas hacerlo con un socio de datos, asegúrate de que los datos sean fiables. Asegúrate de trabajar con una empresa examinada y de alta calidad que no utilice datos de otros clientes para construir tu modelo. Lo último que necesitas es que tus datos informen los modelos de tus competidores.
Además, al limpiar los datos, comprueba si faltan valores o si hay valores extremos y elimina los valores atípicos. En segundo lugar, consulta nuestra guía de modelado predictivo para elegir los parámetros adecuados para configurar con precisión tus modelos de datos.
Consejos para utilizar eficazmente el marketing predictivo
Si actualmente utilizas el marketing predictivo, aquí tienes algunos consejos para asegurarte de que estás sacando el máximo partido a tus campañas.
Identifica tus KPIs
El mayor obstáculo para los marketers que utilizan el marketing predictivo es no tener claro qué define el éxito. Por ejemplo, los ingresos potenciales son sólo una medida del éxito. Tanto si mides el compromiso potencial con tu aplicación como la frecuencia con la que un usuario puede utilizarla, identifica objetivos de medición claros para poder optimizar en función de ellos.
Para ello, los anunciantes deben observar el funnel a vista de pájaro. Si un usuario medio toma una decisión de compra al cabo de una semana, el marketing predictivo no se utiliza mejor si sólo se miden las ventas, porque lo que se quiere es tomar decisiones clave sobre la campaña en una fase temprana. En su lugar, puedes identificar qué acciones tempranas del funnel se traducen en ingresos más adelante.
Existen KPIs empresariales y eventos clave in-app que deben medirse y configurarse dentro de tu aplicación para informarte de si tu campaña va por buen camino o no. Si no estás seguro, configura varios eventos y permite que el algoritmo de aprendizaje automático identifique tus predictores de mayores ingresos.
Escala con modelos similares
Una vez que tus modelos de datos empiecen a alcanzar la madurez, amplía tu programa creando modelos analíticos de semejanza que te ayuden a encontrar más clientes con comportamientos y atributos similares a los de tus clientes actuales.
Hallazgos clave
- El marketing predictivo es la aplicación de modelos de ciencia de datos para predecir qué campañas publicitarias tienen más probabilidades de éxito.
- En un panorama publicitario centrado en la privacidad, el marketing predictivo ha pasado de ser utilizado por unos pocos expertos en marketing a ser una necesidad para todos los anunciantes
- Mediante el análisis del comportamiento dentro de la aplicación, el marketing predictivo identifica a los usuarios más valiosos a los que dirigirse desde la perspectiva del funnel completo.
- Para los mobile marketers, el marketing predictivo puede ayudar a identificar patrones de comportamiento de los usuarios para ayudar a los anunciantes a dirigirse rápidamente a las audiencias más rentables.
- Aunque el marketing predictivo como función se ha vuelto más accesible, la creación de algoritmos eficaces de aprendizaje automático sigue siendo muy compleja y puede resultar cara si se realiza internamente.
