En lo que concierne al mundo del marketing, la medición y analítica enfrentan grandes desafíos debido a normativas como el GDPR (Reglamento general de protección de datos de la Unión Europea), la Ley de protección de datos chilena y políticas privadas como las de iOS 14+. Estas regulaciones limitan el acceso a datos claves para medir campañas, dificultando el rastreo y análisis del impacto de las estrategias de marketing.
En paralelo, la ciencia de datos cada vez toma más relevancia en la materia y ha transformado el marketing digital, al permitir decisiones más informadas y personalizadas.
Al analizar grandes volúmenes de datos, las empresas pueden entender mejor las preferencias de los consumidores y crear campañas segmentadas. Además, los algoritmos de machine learning optimizan las estrategias en tiempo real, mejorando la eficiencia y el retorno de inversión (ROI). Esto ha llevado a una experiencia más satisfactoria para los clientes y un crecimiento sostenido para las marcas.
Herramientas para enfrentar el desafío
Para adaptarse a este nuevo contexto, se han popularizado tres herramientas, en que no todas dependen exclusivamente del rastreo individualizado:
MTA (Multi-Touch Attribution): Asigna crédito a las conversiones, distribuyéndolo entre todos los puntos de contacto que un cliente tiene con la marca a lo largo de su recorrido, ofreciendo una visión más precisa del impacto de cada interacción en el resultado final. Es más efectivo cuando se complementa con datos de primera fuente y tecnologías como el etiquetado del lado del servidor.
MMM (Marketing Mix Modeling): Analiza cómo contribuyen todos los canales al rendimiento general, mediante datos históricos agregados, evaluando efectos como el carryover, que mide el impacto retardado de la publicidad, y la saturación del canal, que identifica rendimientos decrecientes por sobreinversión.
Pruebas de Incrementalidad: Comparan grupos de tratamiento expuestos a campañas con grupos de control no expuestos, para medir el impacto incremental real de una estrategia, estableciendo relaciones causales y cuantificando los resultados directos atribuibles a las acciones de marketing.
La combinación de estas herramientas ayuda a los marketers a adaptarse al entorno regulado. MTA ofrece insights de corto plazo, MMM orienta decisiones estratégicas a largo plazo y las pruebas de incrementalidad validan las acciones.
En un contexto donde la privacidad es prioritaria, implementar datos consentidos y modelos basados en históricos es esencial para optimizar recursos y demostrar el impacto del marketing.
Imagina que estás lanzando una nueva campaña publicitaria. Sabes qué otras campañas anteriores han tenido cierto nivel de éxito, pero esta vez el contexto es diferente: nuevas audiencias, diferentes canales y un presupuesto ajustado. Entonces, ¿cómo puedes tomar decisiones basadas en datos con tanta incertidumbre?
Aquí es donde la Estadística Bayesiana se destaca. Este enfoque no solo te permite trabajar con datos incompletos, sino que también se adapta continuamente a medida que aprendes más sobre tus campañas y clientes. A diferencia de los métodos tradicionales, la estadística bayesiana no se queda estática; evoluciona contigo, ayudándote a tomar decisiones más informadas y dinámicas.
Pero, ¿qué es exactamente la Estadística Bayesiana?, ¿y cómo puede transformar el marketing digital? Sigue leyendo este artículo para descubrirlo.
¿Qué es la Estadística Bayesiana?
La Estadística Bayesiana se basa en el Teorema de Bayes, que actualiza las probabilidades de un evento a medida que incorporamos nuevos datos. Su fórmula es:
Imagina que estás probando un nuevo anuncio. P(A) es tu creencia inicial sobre su éxito, y P(A|B) es tu probabilidad actualizada después de ver los primeros clics. Esto te permite ajustar tu estrategia de manera continua.
Estadística Bayesiana y Estadística Clásica
La estadística clásica, o frecuentista, es lo que probablemente has encontrado en gráficos y reportes comunes. Su enfoque se basa en analizar datos históricos y calcular probabilidades basadas únicamente en esos datos. Es como sacar una fotografía y usar esa imagen para sacar conclusiones.
Por otro lado, la Estadística Bayesiana es más como un video: no solo analiza los datos que tienes en este momento, sino que también incorpora lo que ya sabes (llamado priori) y actualiza las probabilidades a medida que obtienes nueva información (posterior).
Diferencias Clave:
Estadística Clásica:
Requiere grandes cantidades de datos para obtener resultados confiables.
Produce estimaciones “fijas” basadas únicamente en datos observados.
No utiliza conocimiento previo.
Estadística Bayesiana:
Es efectiva incluso con muestras pequeñas.
Ajusta las estimaciones continuamente con nuevos datos.
Permite incorporar conocimiento previo, como el rendimiento de campañas anteriores.
Ejemplo en marketing digital: En un A/B testing clásico, necesitas esperar hasta recopilar suficientes datos para tomar una decisión sobre qué variante de anuncio es mejor. Con la Estadística Bayesiana, puedes empezar a ajustar tu estrategia mucho antes, actualizando las probabilidades de éxito en tiempo real a medida que recibes más clics o conversiones.
¿Por qué es importante la Estadística Bayesiana en marketing digital?
El marketing digital es un entorno cambiante donde las decisiones rápidas son cruciales. La Estadística Bayesiana se adapta perfectamente a estas necesidades porque:
Trabaja con incertidumbre Cuando lanzas una nueva campaña, es común no tener todos los datos. La Estadística Bayesiana te permite tomar decisiones desde el inicio, basándote en conocimiento previo y ajustando a medida que llegan nuevos resultados.
Se adapta en tiempo real Los datos cambian constantemente en marketing digital: más clics, nuevas audiencias o cambios en el comportamiento del cliente. Este enfoque actualiza las predicciones al ritmo de esos cambios.
Optimiza recursos Puedes redistribuir presupuestos publicitarios o decidir qué canales potenciar sin necesidad de esperar días o semanas para acumular datos.
Ofrece perspectivas más complejas La inferencia bayesiana no solo te dice qué pasó, sino qué tan probable es que algo funcione en el futuro.
Conclusión
La Estadística Bayesiana no es solo una gran herramienta, es un cambio de mentalidad que te permite trabajar de manera más inteligente con tus datos. En un entorno tan dinámico como el marketing digital, su capacidad para adaptarse a nuevas evidencias y manejar la incertidumbre es una ventaja que no puedes ignorar.
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Organizado por la consultora MIND, los participantes tuvieron la oportunidad de conocer las historias de desarrollo de referentes en este ámbito, aprender de sus experiencias y conocer casos de éxito.
El pasado 22 de agosto, se llevó a cabo el “Growth Forum 2024”, presentado como “el primer evento diseñado exclusivamente por y para expertos en Growth”. La jornada, con más de 65 asistentes presenciales y más de 50 vía streaming, tuvo lugar en el Salón Icare (Avenida El Golf 40, Oficina 001) de 8.30 a 12.30 horas. En ella, se reunieron profesionales de distintos sectores para explorar las últimas tendencias, herramientas y estrategias que están transformando el marketing digital.
Los invitados al panel
Profesionales influyentes en Growth y el desarrollo de productos digitales, fueron invitados como expositores para compartir su experiencia y conocimiento en esta disciplina. Aldo Iannuzzi, Head of Growth en TENPO; Daniela Díaz, Head of Acquisition en MACH; Gert Findel, Founder de ACID LABS; e Italo Parada, Managing Director en MIND.
Los participantes tuvieron la oportunidad de escuchar las charlas y sumergirse en temas claves como Marketing Mix Modeling, Incremental Testing, técnicas para mejorar tasas de conversión, modelos de fuga, entre otros.
Los grandes temas
“Growth Model: Retention”. Aldo Iannuzzi explicó qué es la retención y cuál es su relevancia en un Modelo Growth, ahondando en algunos puntos dentro de la estrategia para lograr aumentarla, tales como la definición de equipos de trabajo o squads, la segmentación de audiencias, la generación de hábitos, los canales, la creatividad y los incentivos.
“Tu cliente no es lineal”. Italo Parada habló sobre la relevancia de la experiencia del cliente, lo que ellos esperan de las marcas y cómo estas pueden hacerse cargo de esas expectativas. Comentó como el CDP (Customer Data Platform) es crucial para mejorar la personalización y la relevancia de las interacciones de marketing, lo que resulta en una mayor conversión y lealtad por parte del cliente.
“Cómo hacer Growth y su relevancia en la adquisición de clientes”. Daniela Díaz mostró la importancia de la Cultura Data Driven para la toma de decisiones y la gestión de estrategias de marketing digital, como también el impacto y los distintos modelos de atribución existentes.
“De visitantes a clientes”. Gert Findel explicó algunas metodologías o técnicas de marketing para transformar tráfico en conversiones. Como también expuso su charla “De Palabras Clave a la IA Generativa” , donde relató como la IA generativa y la búsqueda vectorial están transformando la búsqueda en eCommerce, con el fin de comprender mejor el contexto y la intención del usuario.
Metodología Growth
El Growth es una metodología dinámica que se ajusta a medida que emergen nuevas tecnologías, capacidades o comportamientos de compra y usabilidad de los usuarios. Para que un negocio prospere bajo estas metodologías, es fundamental no sólo buscar el crecimiento, sino también asegurar su sostenibilidad. Esto requiere fortalecer la capacidad para implementar experimentos y configurar una infraestructura digital robusta que respalde estos esfuerzos. Además, es esencial contar con una importante capacidad analítica y estadística, que pueda recopilar y analizar datos de manera proactiva.
La comprensión del viaje del usuario es crucial para profundizar en el rendimiento de tus campañas, ya que es necesario entender que cada usuario interactúa con tu sitio en múltiples puntos de contacto antes de realizar una conversión, como una compra o el llenado de un formulario. Sin embargo, ¿cómo puedes saber cuál de esos puntos de contacto fue el más influyente? Aquí es donde las rutas de atribución juegan un papel esencial.
Pero, ¿qué son las rutas de atribución?
Las rutas de atribución son el conjunto de interacciones que un usuario tiene con tu sitio web antes de completar una conversión. Estas interacciones pueden incluir clics en anuncios de pago, visitas a través de búsquedas orgánicas, interacciones en redes sociales, apertura de correos electrónicos, entre otros. El análisis de estas rutas busca identificar cómo y en qué medida cada uno de estos puntos de contacto contribuye a la decisión final del usuario.
Explorando los Modelos de Atribución
Para realizar un análisis efectivo de las rutas de atribución en marketing digital, es fundamental comprender los diversos modelos de atribución disponibles, ya que cada uno ofrece una perspectiva única sobre cómo asignar el crédito de la conversión entre los puntos de contacto.
Los modelos más comunes incluyen el de Último Clic, que otorga todo el crédito al punto de contacto final, y el de Primer Clic, que lo asigna al primer punto de contacto, ambos con limitaciones en cuanto a las interacciones intermedias. El Modelo Lineal distribuye el crédito de manera equitativa entre todos los puntos de contacto, mientras que el Modelo de Decaimiento en el Tiempo prioriza las interacciones más recientes.
El Modelo Basado en la Posición (U-Shaped) favorece el primer y último punto de contacto, y los Modelos Basados en Datos utilizan machine learning para una atribución más precisa y personalizada. Estos últimos son los más avanzados, pero requieren grandes volúmenes de datos y recursos analíticos. La elección del modelo adecuado depende de los objetivos de la empresa y del comportamiento de sus usuarios.
Toma de decisiones basada en datos: las rutas de atribución proporcionan una visión clara y cuantificable del rendimiento de tus campañas. Con esta información, puedes ajustar tus estrategias de marketing en tiempo real, basándote en datos reales sobre el comportamiento del usuario y las tendencias emergentes en el mercado.
La importancia de las Rutas de Atribución en la optimización de campañas
El análisis de las rutas de atribución no es solo un ejercicio teórico; tiene aplicaciones prácticas y tangibles en la optimización de campañas de marketing digital. Comprender estas rutas permite a las empresas tomar decisiones más informadas y estratégicas en varios aspectos clave:
Optimización de la asignación de presupuesto: al identificar cuáles canales y puntos de contacto son más efectivos en cada etapa del viaje del cliente, puedes reasignar los presupuestos de marketing de manera más eficiente. Esto garantiza que estás invirtiendo en los canales que realmente generan valor, evitando gastar recursos en tácticas menos efectivas.
Mejora de la experiencia del usuario: con un conocimiento detallado de las rutas de atribución, puedes identificar los puntos de contacto más influyentes y diseñar estrategias de comunicación más personalizadas y efectivas. Esto no solo aumenta la probabilidad de conversión, sino que también mejora la experiencia general del usuario, fomentando una relación más sólida con la marca.
Implementación del Análisis de Rutas de Atribución
Para implementar un análisis efectivo de rutas de atribución, es crucial seguir un enfoque estructurado. Primero, es fundamental recolectar y centralizar los datos de todos los canales en una plataforma robusta, como Google Analytics 4, para obtener una visión unificada del viaje del cliente. Luego, debes seleccionar el modelo de atribución adecuado según tus objetivos de negocio y el comportamiento de tus usuarios, ya que no existe un modelo universal. Una vez implementado, es importante analizar y ajustar continuamente los resultados, adaptando sus estrategias de marketing a medida que surjan nuevos datos y tendencias. Finalmente, itera y mejora constantemente tus modelos de atribución, ya que la mejora continua es clave para mantenerse competitivo en el dinámico entorno digital.
El análisis de rutas de atribución es una herramienta poderosa que puede transformar la forma en que planificamos y ejecutamos tus campañas de marketing digital. Al desglosar cómo los usuarios interactúan con tu marca a lo largo de su viaje, puedes tomar decisiones más informadas sobre dónde invertir tus recursos y cómo optimizar cada punto de contacto para maximizar las conversiones.
En un mundo digital cada vez más saturado, comprender y aplicar correctamente el análisis de rutas de atribución no solo mejorará tu ROI, sino que también te permitirá construir relaciones más sólidas y duraderas con tus clientes, creando una base más sólida para el éxito a largo plazo.
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En el dinámico universo del marketing digital, donde los consumidores entablan relaciones con las marcas a través de diversos canales y dispositivos, entender la atribución de cada uno de estos canales al éxito general de una estrategia, se ha vuelto esencial.
Las marcas en la era digital tienen a su disposición una amplia variedad de canales para conectar con su audiencia potencial: desde anuncios de búsqueda hasta redes sociales, correo electrónico y contenido patrocinado, entre otros. Sin embargo, esta diversidad de canales plantea un desafío significativo en cuanto a la atribución de conversiones. Tradicionalmente, los especialistas en marketing han evaluado el desempeño de sus campañas midiendo el número de conversiones generadas por un canal específico. No obstante, esta métrica simplista no logra capturar la complejidad del recorrido del cliente en línea.
Al evaluar el rendimiento de un canal dado, como el canal X, una pregunta fundamental que surge es: ¿cuántas conversiones se obtuvieron? Pero responder a esta interrogante no resulta sencillo cuando consideramos que el viaje del usuario antes de la conversión involucra múltiples canales.
En lugar de ello, deberíamos indagar: ¿cómo contribuyó el canal X al TOTAL de conversiones? En otras palabras, es esencial entender cómo cada punto de contacto en el viaje del cliente contribuye al resultado final. Por ejemplo, un cliente puede descubrir una marca a través de un anuncio en redes sociales, profundizar su investigación mediante una búsqueda en línea y finalmente concretar una compra tras recibir un correo electrónico promocional. Cada uno de estos puntos de contacto desempeña un papel crucial en el proceso de conversión, y la atribución exitosa implica asignar un valor apropiado a cada uno de ellos.
Existen varias soluciones para abordar el desafío de la atribución de conversiones en un entorno de múltiples canales:
Preguntarle al lead
Marketing Mix Modeling (MMM)
Multi-Touch Attribution (MTA)
Dentro de los MTA podemos encontrar algunos más populares tales como:
Último Clic (Last Clic)
Primera Interacción (First Interaction)
Lineal (Linear)
Basado en Posición (Position-Based)
Basado en Tiempo o Decay (Time Decay)
Basado en datos
La atribución de conversiones en un entorno de múltiples canales es un desafío complejo, pero crucial para los especialistas en marketing digital. Comprender cómo cada punto de contacto contribuye al éxito general de una estrategia es fundamental para optimizar los esfuerzos de marketing y mejorar la experiencia del cliente. Si bien existen varias soluciones disponibles, como MMM y MTA, es importante elegir el enfoque que mejor se adapte a las necesidades y objetivos específicos de cada negocio. En última instancia, adoptar un enfoque holístico de la atribución de conversiones puede conducir a una toma de decisiones más informada y resultados más efectivos en el mundo del marketing digital.
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En la constante evolución del mundo digital, nos encontramos ante un concepto fascinante que está captando la atención de millones de personas: la Web3. Esta nueva era del internet promete revolucionar la forma en que interactuamos en línea, ofreciendo un ecosistema descentralizado y empoderando a los usuarios con un mayor control sobre sus datos y activos digitales.
La Web Descentralizada
La Web3 va más allá de ser una simple evolución de la web actual, es una visión que busca redefinir la relación entre usuarios y plataformas, eliminando la dependencia de intermediarios centralizados y otorgando mayor autonomía a cada individuo donde el control y la gestión de los datos no están en manos de una autoridad o entidad específica como en la web actual, sino en cada uno de los usuarios.
Dentro de las tecnologías que permiten que la Web3 sea una tecnología descentralizada está el “Blockchain” conocida principalmente por ser el fundamento de las criptomonedas. Es esencial en la Web3 porque proporciona las bases para una web descentralizada, segura, transparente e innovadora. Su capacidad para habilitar transacciones confiables y autónomas entre usuarios es fundamental para la realización de la visión de la Web3 como una plataforma más inclusiva y empoderadora para todos los usuarios.
Blockchain permite la creación de registros descentralizados e inmutables, lo que garantiza la transparencia y seguridad en las transacciones digitales, y esto puede ser a través de “Contratos Inteligentes” (en inglés Smart Contracts), que son programas informáticos autónomos que se ejecutan en la blockchain. Estos permiten la automatización y verificación de acuerdos sin la necesidad de intermediarios, lo que agiliza y asegura procesos comerciales.
Con la Web3, cada individuo tiene la capacidad de poseer y controlar su identidad en línea de manera segura y privada. Las Identidades Digitales Descentralizadas (DIDs) permiten la autenticación sin revelar datos personales sensibles, donde el metaverso se convierte en un espacio donde las DIDs permiten a los usuarios autenticarse de manera segura y privada, lo que brinda una experiencia más auténtica y confiable en comparación con los modelos tradicionales de identificación en línea.
El Ascenso del Metaverso en la Web3
MIND -empresa donde trabajo- en colaboración con Rooom.com y Adalid, tuvo el valor de ser pionero en la realización de la primera feria laboral del metaverso en Chile. Este evento no solo representó un logro significativo en innovación, sino que también abrió nuevas posibilidades para las interacciones inmersivas y colaborativas en el espacio digital. Imagina participar en eventos, conferencias o ferias laborales sin salir de tu hogar, en el metaverso, las interacciones son tridimensionales y altamente inmersivas, como lo fue en nuestra feria laboral, en el que los usuarios no solamente se pudieron presentar frente a posibles nuevos desafíos laborales, sino también interactuar entre sí con múltiples mensajes, teniendo una gran cantidad de tarjetas de presentación intercambiadas entre los asistentes.
Un Futuro Prometedor
El potencial del metaverso en la era de la Web3 es simplemente asombroso. Estamos presenciando el surgimiento de un nuevo paradigma en la interacción digital, donde la creatividad, la economía y las relaciones sociales se entrelazan en un entorno sin límites físicos, por lo que se nos genera una gran duda, ¿Qué presenciaremos más adelante?
¿Estamos encaminados hacia una paradoja en la cual la IA colapse sobre sí misma debido a la auto-referencialidad de su aprendizaje? ¿Nos dirigimos hacia un escenario donde la innovación se estanca por alimentarse de su propia creación? Te invitamos a reflexionar en esta columna
En el creciente panorama de la tecnología, los modelos de Inteligencia Artificial (IA) como ChatGPT están en el centro de una revolución digital, transformando desde la creación de contenido hasta la toma de decisiones empresariales. A medida que estas herramientas se vuelven más integradas en nuestras vidas cotidianas, generando una porción significativa del contenido en internet, surge una pregunta intrigante: ¿Estamos encaminados hacia una paradoja en la cual la IA colapse sobre sí misma debido a la auto-referencialidad de su aprendizaje?
El ciclo de retroalimentación
El proceso de entrenamiento de estos modelos, especialmente los de lenguaje natural, se basa en digerir y aprender de vastas cantidades de datos textuales disponibles en internet hasta cierto punto en el tiempo. Sin embargo, a medida que la IA se utiliza cada vez más para generar contenido, desde artículos hasta respuestas en foros, una porción creciente de este océano de datos proviene de las mismas máquinas diseñadas para aprender de él. Este ciclo de retroalimentación plantea la cuestión de si llegaría un momento en que estén aprendiendo más de su propio contenido generado previamente que de nuevas contribuciones humanas, potencialmente llevando a un estancamiento en la innovación y la diversidad del aprendizaje.
Desmitificando la paradoja
A primera vista, el escenario parece inevitablemente pesimista, sugiriendo un futuro donde las IAs giran en un bucle cerrado de autocreación, perdiendo contacto con la evolución del pensamiento y la creatividad humanos. Sin embargo, varios factores clave ofrecen una visión más matizada y menos apocalíptica:
1. Curación de datos: los equipos detrás implementan estrategias rigurosas de selección y curación de datos para asegurar que el material de entrenamiento sea de alta calidad, diverso y representativo de una amplia gama de perspectivas humanas.
2. Evolución de algoritmos: la tecnología de Inteligencia Artificial no es estática. Las mejoras continuas en algoritmos y técnicas de aprendizaje profundo aseguran que las IAs puedan reconocer y priorizar contenido innovador y original, evitando el riesgo de un ciclo de feedback cerrado.
3. Afinamiento supervisado: a menudo se somete a procesos de ajuste fino y supervisión por humanos para tareas específicas, lo que ayuda a mantener el alineamiento con los objetivos y valores humanos, incluyendo la apreciación por la originalidad y creatividad.
Mirando hacia el futuro
La interacción entre IA y contenido humano es una interacción delicada entre la innovación tecnológica y la creatividad humana. Aunque la posibilidad de una paradoja de auto-referencialidad que plantea preguntas válidas sobre el futuro del aprendizaje automático, las salvaguardas existentes y el compromiso continuo con la mejora de estas tecnologías, sugieren un camino hacia adelante que sigue siendo rico en potencial y diversidad.
El desafío de asegurar que la Inteligencia Artificial continúe sirviendo como una extensión de la capacidad humana, en lugar de un espejo que refleje una versión estancada de nuestro conocimiento actual, es considerable. Abordar este desafío requerirá un esfuerzo conjunto y sostenido por parte de investigadores, desarrolladores, educadores, policymakers y la sociedad en general. Solo a través de la colaboración y la visión compartida podremos garantizar que la IA siga siendo una herramienta poderosa para el avance humano, en lugar de una “amenaza para nuestra existencia”.
Con un enfoque consciente en la curación de datos, la innovación en el aprendizaje automático y la colaboración entre humanos y máquinas, podemos navegar este terreno complejo para desbloquear el verdadero potencial de la IA, garantizando que siga siendo una herramienta valiosa para la expansión del conocimiento y la creatividad humanos en la era digital.
Imagina que lanzaste una aplicación móvil y los usuarios acaban de instalarla en sus smartphones. Estás en el bolsillo de tu potencial cliente, pero no sabes si ha interactuado con la aplicación o si tiene roces en el onboarding, por ejemplo.
¿Y ahora qué sigue? Quédate en este artículo y descubre cómo Firebase juega un rol clave en la recopilación inteligente de datos, el análisis en tiempo real y la implementación de acciones estratégicas.
En el mundo del marketing digital, la toma de decisiones informadas es fundamental para el éxito de cualquier estrategia. La medición de datos en la web y aplicaciones móviles, se ha convertido en un pilar esencial para evaluar el rendimiento, comprender el comportamiento del usuario y ajustar las estrategias de marketing.
Dos herramientas ampliamente utilizadas en este contexto son Google Analytics para sitios web y Firebase para aplicaciones. Con ellas se miden conversiones y eventos realizados, como también análisis de atribución de canales y análisis de funnel de conversión. Pero hay una diferencia trascendental: en las aplicaciones puedes utilizar esos datos para realizar acciones inteligentes y segmentadas en la misma app, como notificaciones push o mensajes dentro de la interfaz.
Ahí es donde Firebase cumple su rol, ya que no solo permite medir la actividad de los usuarios en la app, sino también, activarlos mediante campañas de notificaciones directas a su teléfono, de manera segmentada en función de como previamente hayan interactuado con ella.
Te dejo algunos ejemplos:
Un usuario solo abrió la app y no realizó el onboarding, entonces puedes enviarle una invitación a continuar su proceso.
Algunos usuarios quedaron a mitad de proceso, entonces puedes enviar un mensaje dirigido solo a esa audiencia, invitándolos a terminar su enrolamiento.
O sea, acciones que empujen a los usuarios a través del funnel de conversión. Pero eso no es todo, también puedes evaluar el rendimiento de tus acciones que dirigen a una conversión específica. En los ejemplos, a que el usuario termine su proceso de enrolamiento.
Y si esto te deja con gusto a poco, puedes realizar previamente experimentos A/B sobre un subconjunto de tus audiencias, antes de enviar masivamente tus mensajes y así encontrar el mejor mensaje, en el momento adecuado dentro del viaje del usuario.
La verdad es que se pueden realizar muchas otras acciones, pero eso será historia para otro artículo.
*ejemplo de la ruta de un usuario en la app.
Caso aplicado
Utilizamos todo lo anteriormente mencionado con un cliente fuera de Chile y logramos resultados fascinantes.
Nuestro partner de negocio realizaba el onboarding de sus nuevos clientes directo en una aplicación, por lo que desarrollaron campañas digitales desde dos aristas. Una, invitando a los usuarios a descargar la app directamente y otra, que apuntaba a que el usuario llegara a una página web específica del producto y desde ahí descargara la app.
El proceso de onboarding constaba de ocho pasos, donde el usuario iba entregando distinta información: datos personales, domicilio, bancarios, etc.
Comenzando con un análisis de funnel, nos percatamos que había dos pasos con caídas drásticas de usuarios. 1) Los usuarios no avanzaban después de que se le pedía un código identificador especial (que se obtenía desde una página web del estado). 2) Los usuarios no progresaban cuando se solicitaban documentos bancarios (que en general se obtienen desde cada entidad bancaria).
Implementamos, entonces, dos experimentos con notificaciones push, sobre ambas audiencias:
Usuarios que avanzaron en el flujo hasta que no pusieron su código identificador
Usuarios que avanzaron en el flujo hasta que no subieron su documento bancario
La estrategia en general fue:
1
Obtener una muestra aleatoria de usuarios en la audiencia (no usar la totalidad)
2
Dividir la muestra en usuarios a los que se les enviaría una notificación push y usuarios “control”, que no les enviaríamos un mensaje.
3
Enviar las notificaciones a los usuarios elegidos, medir conversiones y tasa de conversión en ambos grupos.
4
Concluir si enviar la notificación tiene impacto en aumentar la tasa de conversión de estas audiencias.
5
En caso de concluir que si hay impacto positivo, enviar campaña con la misma notificación a todo el grupo.
Bajo esta estrategia, logramos duplicar la tasa de conversión de la primera audiencia, mientras que para la segunda, aumentamos su tasa en un 20%. Esto generó una dinámica de análisis y experimentación continua con nuestro cliente, que lo llevó a cumplir sus objetivos comerciales.
Como comprobamos en este artículo, Firebase es mucho más que un simple conjunto de herramientas: es un ecosistema completo diseñado para potenciar el crecimiento de productos en aplicaciones móviles. Desde analíticas detalladas hasta opciones de prueba y optimización, Firebase proporciona a los desarrolladores y profesionales del marketing las herramientas necesarias para comprender y mejorar el rendimiento de sus aplicaciones.
Descubre las Cadenas de Markov y entérate cómo al comprender las transiciones en línea entre pasos específicos, podemos obtener percepciones cruciales para optimizar la experiencia del usuario y potenciar conversiones.
En el amplio mundo digital, cada clic y desplazamiento del usuario deja un rastro: un conjunto de datos que se convierten en “pistas” sobre sus decisiones y preferencias. Una forma simplificada de entender el comportamiento de los usuarios web, es a través del funnel de conversión. Acá asumimos que este usuario realiza linealmente una serie de pasos, desde que llega al sitio, hasta que realiza la acción de interés. Una compra, rellenar un formulario, descargar un documento u otra actividad.
Pero la verdad es que con este modelo lineal solo estamos viendo la punta del iceberg. Si bien, esta herramienta permite entender qué proporción de usuarios va avanzando en los pasos necesarios previos a la conversión, las Cadenas de Markov permiten un enfoque más dinámico.
Estas cadenas modelan las transiciones entre estados, considerando todas las posibles rutas que los usuarios pueden seguir, lo que refleja mejor la realidad de la navegación no lineal en la web. Al utilizar Cadenas de Markov para generalizar el embudo de conversión, obtenemos una visión más completa del comportamiento del usuario. Podemos identificar patrones de navegación alternativos, comprender cómo los usuarios exploran diferentes secciones y descubrir qué desvíos pueden llevar a la pérdida de interés o la conversión.
Por ejemplo, puede estimar la probabilidad de que un usuario inicie un flujo de contratación a partir de que esté en la landing page de un producto. Pero no solo eso, sino que también indica las probabilidades de todas las acciones que puede realizar el usuario posterior a ver la página en que está, es decir, entrega información acerca del recorrido real, y no solo responde a si avanzó o no el usuario en el flujo deseado por el negocio.
¿Te va haciendo sentido? Mira el siguiente ejemplo.
Para un cliente usamos las Cadenas de Markov con el fin deidentificar tasas de fugas de manera más precisa, al hacer zoom en la actividad del usuario. La imagen muestra que para dos productos similares (que en un funnel de conversión se ven unificadamente), el primero tiene una tasa de fuga atípica en un paso, que para el segundo es despreciable. (Revisar gráfico 1.a)
1.a
Previo a la implementación del modelo y análisis de los resultados, utilizamos una estrategia de medición web específica para el caso. Necesitábamos un “marcaje” lo más granular posible, o sea, saber cada acción que realizaba el usuario y seguirla como línea de tiempo. Por ello, utilizamos las herramientas Google Tag Manager, junto con GA4 para configurar las mediciones y Google Bigquery como nuestro repositorio de datos.
Una vez que recopilamos suficientes datos, los extrajimos a un entorno de modelamiento para obtener los resultados ya mencionados.
En el gráfico inferior (revisar gráfico 1.b) se pueden presenciar todos los eventos marcados (eje X y eje Y) y la interacción entre ellos por los distintos tipos de usuarios, lo que nos permitió identificar las interacciones con mayor probabilidad de paso directo de un evento a otro. A partir del orden que dimos, debíamos esperar que la diagonal fuese más oscura y si vemos partes oscuras fuera de la diagonal, entonces el usuario no está avanzando en el flujo deseado.
1.b
Al aplicar este modelo matemático nos dimos cuenta de que los usuarios avanzaban y retrocedían reiteradas veces en el flujo de contratación, buscando más información del producto antes de tomar la decisión de compra. En particular, para el producto 1, latasa de fugaen el paso de “ingreso datos de domicilio” era de 8.5%, aproximadamente 5 veces más grande que para el producto 2. Con ello identificamos que al sitio llegaban al menos 2 tipos de usuarios. Personas que cotizaban el producto 1, estaban considerando aún contratarlo, mientras que las que cotizaban el producto 2 (ya habiendo avanzado hasta el ingreso de datos de domicilio), ya estaban decididos a comprar.
Aquí se comienza a aplicar una estrategia Growth con su respectivo proceso de formulación de hipótesis para ir identificando qué otra información o funcionalidad agregar, trasladar, replantear o derechamente quitar, para ir disminuyendo ese porcentaje de fuga y equiparar al del producto 2. Con distintos experimentos, aprendizaje validado y ajustes en la estrategia de marketing digital (atraer segmentadamente a los 2 tipos de usuarios) es que logramos bajar esa tasa de abandono del 8.5%, igualándola con la del otro producto y lo que significó que miles de usuarios más terminaran convirtiendo.
Al aplicar Cadenas de Markov, los profesionales del marketing pueden valerse de diversas herramientas y enfoques prácticos, desde plataformas de análisis web hasta bibliotecas de programación como Python. Sin embargo, es esencial reconocer los desafíos inherentes, como la sensibilidad a la calidad de los datos y la experiencia en estadísticas y análisis de datos.
Los clientes son fundamentales para cualquier organización. Sin ellos, las marcas no podrían crecer ni tener éxito a largo plazo. Por esta razón es que en las últimas décadas han sido muchos los modelos que han sido creados con el propósito de brindar a las diferentes empresas una herramienta capaz de segmentar a las audiencias para conocer mejor cuáles son sus preferencias, intereses y cómo llegar a los diferentes consumidores de forma certera. El modelo RFM surgió en la década de los sesenta como una solución a la gestión de grandes cantidades de datos que eran obtenidas por las empresas. Pretendía ser un método práctico para identificar clientes valiosos y orientar los recursos de marketing de manera eficiente. Naturalmente, se trató de una propuesta que tuvo muy buenos resultados y que aún es utilizada en diversos comercios. Hoy en día, el RFM es aplicado en elmarketing digital, la gestión de clientes, el comercio electrónico y otras importantes áreas de aplicación, pues se trata de una herramienta muy importante para cualquier empresa.
¿Te gustaría saber qué significa RFM, de qué se trata este modelo y sus implicaciones en el marketing digital? Entonces, te invitamos a seguir leyendo pues a continuación podrás conocer más sobre este sorprendente método de segmentación que ha sido utilizado por verdaderos referentes de la industria como Amazon, eBay, Coca Cola, además de otras grandes marcas. ¡No te pierdas esta oportunidad e infórmate junto a nosotros!
¿Qué es el RFM?
Existen muchas alternativas para evaluar a los clientes de una empresa, no obstante, una de las que ha ganado mayor favoritismo en diferentes organizaciones alrededor del mundo ha sido el análisis RFM, cuyas siglas hacen referencia a los términos Recency, Frequency y Monetary respectivamente.
Por lo general, las empresas tienden a reunir una gran base de datos en cuanto a sus clientes referente a datos demográficos, historial de compras, respuesta a las campañas anteriores, además de otras informaciones que muchas veces pueden resultar abrumadoras de procesar en acciones de comunicación dirigidas a clientes específicos. Es en este contexto donde el modelo RFM resulta tan importante.
Su relevancia a menudo radica en su capacidad para obtener información de segmentación de manera simple e intuitiva, contando con un respaldo en números que resulta verdaderamente valioso para construir una estrategia de marketing digital efectiva. En este sentido, el RFM es una segmentación que resulta ser una excelente forma de identificar a grupos de clientes que requieran una comunicación especializada. Con la aplicación de este análisis, es posible obtener mensajes más directos, generar tasas de respuesta más altas y aumentar la lealtad de los consumidores que hayan sido considerados por la empresa.
¿Cuál es el objetivo primordial del modelo?
Son muchas las ocasiones en las que el modelo RFM ha sido catalogado como el apoyo fundamental para cualquier organización que necesite determinar su inversión de manera certera al definir el público objetivo específico en el cual deben concentrar los esfuerzos de comunicación, y es que el propósito de este análisis no es otro que el de ayudar a las empresas a delimitar sus segmentos de mercado más rentables.
En efecto, el objetivo fundamental del modelo RFM se basa en determinar quiénes son los clientes más valiosos de la empresa. Una vez que se obtiene la información, es posible especificar en porcentaje cuáles son los clientes que más compran, o bien, quienes sustentan la permanencia del negocio. También, se pueden mejorar las tasas de conversión, crear campañas más específicas, identificar las tasas de abandono y se pueden predecir los comportamientos futuros de los clientes.
A pesar de que hace un par de décadas, los modelos de análisis de clientes estuvieron casi exclusivamente centrados en sus características, hoy han tomado una mayor preponderancia aquellos centrados en analizar a los consumidores con respecto a la relación que mantienen con la empresa. Con ello, no solo se han podido construir propuestas más personalizadas y diferenciadas de la competencia, sino que también se ha logrado una segmentación avanzada, que combina tanto aquello que caracteriza al consumidor como sus interacciones con el negocio, lo cuál brinda una visión holística con respecto al cliente tal como se conocía hasta el momento.
¿Cuáles son las variables más importantes del modelo RFM?
Ahora que ya conoces algunos de los aspectos clave a tener en cuenta para comprender qué es y qué es lo que persigue el método RFM en las empresas, es necesario que conozcas las tres variables que lo conforman y que hacen de este análisis uno de los predilectos por muchos especialistas de marketing.
Recencia
Se refiere a cuán reciente fue la última compra o interacción que el consumidor ha tenido con la marca. Esta es una variable que se suele contabilizar en días o meses. Se dice que a mayor cantidad de transacciones en un corto periodo de tiempo, son más las posibilidades de que los clientes reciban la comunicación de la marca de manera positiva.
Ahora bien, también hay que considerar que esto va a variar en cada industria. Por ejemplo, los productos comestibles son comercializados a diario, sin embargo, los artículos tecnológicos son aparatos que están destinados a prolongar su vida útil por varios años. Esto quiere decir que la periodicidad de compra debe ser un aspecto medido de acuerdo al sector de mercado al que se apunta.
Frecuencia
Se basa en cada cuánto el cliente realiza una transacción o interactúa con el negocio en un periodo de tiempo determinado. A menudo, los clientes que con mayor frecuencia interactúan con una marca o empresa resultan más valiosos, pues realizan más ventas, están más atentos al negocio y tienen una mayor lealtad de marca. Aspectos como el precio, el tipo de producto y la necesidad de reemplazo tienen incidencia directa en el cumplimiento de esta variable.
Valor monetario
Hace referencia al valor monetario total de las compras realizadas por un consumidor en un periodo de tiempo específico. Los clientes que tienen un alto valor monetario son los que
han gastado más dinero y por ello a menudo son considerados como segmentos estratégicos. Esta variable es muy útil para predecir comportamientos de compra, así como también, para dividir grupos de clientes en función de los gastos realizados en la empresa.
El modelo RFM ofrece múltiples ventajas para aquellas organizaciones que necesitan comprender mejor a sus consumidores y optimizar sus estrategias para aumentar su efectividad en el entorno competitivo. Las variables antes mencionadas, resultan de vital importancia para la construcción del modelo, ya que juntas propician acciones que pueden generar una mayor relevancia de las campañas generadas, incentivar la retención de consumidores, aumentar la tasa de clientes leales, maximizar las ventas, facilitar la toma de decisiones y aportar un análisis constante de los clientes, lo cual posibilita una mejora continua de las acciones de marketing.
Análisis RFM para segmentar clientes
Al crear una campaña de marketing bien segmentada, podrás crear ofertas comunicacionales relevantes y personalizadas para tus grupos de clientes más importantes. La aplicación de este modelo, sin embargo, dista de ser un proceso rápido pues requiere la consideración de diversos factores y condicionantes.
Para comenzar este análisis, lo primero que debes hacer es recopilar los datos de las transacciones que los clientes han tenido con tu marca. Posteriormente, tienes que asignar un puntaje a los consumidores según Recencia, Frecuencia y Valor Monetario. Para ello, es indispensable que asignes a cada una de estas variables rangos de valores y puntuaciones efectivas de acuerdo a los rangos que has delimitado.
¿Cómo asignar un puntaje para Recencia?
Tienes que especificar un rango de tiempo que estimes oportuno medir en tu negocio. Por ejemplo, podrías considerar usar rangos de “menos de 15 días”, “más de 60 días”, “de 31 a 60 días” o el rango de tiempo que tú estimes conveniente. Generalmente, se les da puntajes más altos a los clientes que realizan una transacción de forma más reciente. En tal caso, podrías asignar un puntaje de 5 a “menos de 15 días”, un puntaje de 4 a “más de 60 días” y así sucesivamente, para poder ordenar a tus grupos de clientes en base a esta variable.
¿Cómo asignar un puntaje para Frecuencia?
Al igual que la variable anterior, aquí también debes elegir rangos de frecuencia, tales como “más de 6 compras al mes”, “de 3 a 5 compras al mes”, “1 o 2 compras al mes”. Tal y como te mencionamos en uno de los apartados anteriores, los clientes que compran con mayor regularidad suelen ser considerados como grupos de mayor interés para las empresas. Por esa razón, debes asignar puntajes más altos a los clientes que compran con mayor frecuencia. Puedes utilizar un puntaje de 6 para “más de 6 compras al mes”, un puntaje de 5 para “3 a 5 compras al mes” y sucesivamente. Debes poner especial atención a esta variable, pues es un indicador relevante para conocer a tus consumidores.
¿Cómo asignar un puntaje para Valor Monetario?
Para poder conocer el valor total de las compras realizadas por los consumidores, lo ideal es que definas rangos de gasto. Entre ellos puedes considerar “más de $500.000”, “$300.000 – $400.000”, “$200.000 – $100.000”. A continuación asegúrate de asignar los puntajes más altos a aquellos clientes que han invertido más en los productos o servicios de tu marca, asignando un puntaje de 5 a ““más de $500.000”, un puntaje de 4 a “$300.000 – $400.000” y así sucesivamente.
Cuando hayas determinado los rangos y los puntajes para cada variable de tu negocio, tienes que sumar los puntajes por cada cliente en Recencia, Frecuencia y Valor Monetario. Con ello, podrás obtener el puntaje total, que es el que se usa para clasificar a los consumidores en diferentes segmentos de clientes. Este proceso es perfecto para cuantificar y comparar los diferentes comportamientos de compra sin caer en aspectos subjetivos. Una de las mayores ventajas de este modelo se debe a su capacidad excepcional para la segmentación y apoyo en la toma de decisiones a partir de la base de datos con la que se cuenta actualmente.
¿Qué perfiles de clientes se obtienen en base al RFM?
Ya te hablábamos anteriormente de que a partir de este análisis es posible obtener diferentes segmentos RFM de clientes en los que puedes clasificar a tu audiencia. Estos perfiles permiten identificar las mejores prácticas para llevar a cabo en tu estrategia de marketing, e inclusive, posibilitan la retención de los consumidores de una manera mucho más efectiva. A continuación, te presentamos algunos de los ejemplos más populares que se suelen replicar en diferentes industrias.
Clientes de alto valor
Los clientes que son considerados en esta categoría suelen tener una puntuación alta en todas las variables del análisis RFM. En este sentido, se trata de consumidores que tienen un valor importante para tu negocio, pues tienen un gran compromiso hacia la empresa, su respuesta a la comunicación es positiva y a menudo son los que generan la mayor cantidad de ingresos. En este punto, las estrategias deberían estar ligadas a programas de membresía o descuentos para los clientes más frecuentes.
Clientes durmientes
Se trata de clientes que tienen una puntuación baja en todas las variables. Si bien, en algún momento fueron grandes consumidores de los productos de la empresa, hoy sus transacciones se encuentran inactivas. Muchas veces, lo que se aplica en este tipo de situaciones son estrategias de retención basadas en ofertas, nuevos lanzamientos u otras acciones atractivas para la audiencia.
Clientes leales
a menudo tienen una puntuación alta en todas las variables menos en Recencia. Son consumidores que realizan transacciones con mucha frecuencia y en grandes cantidades, pero que no han sido compradores recientes. A pesar de ello, se trata de personas que son leales a la empresa con las que se pueden emplear estrategias basadas en recomendaciones y fidelización.
Clientes ocasionales:
Este tipo de consumidores son los que están clasificados con una puntuación RFM intermedia en el modelo RFM. Son personas que compran a veces y gastan de manera moderada, por lo tanto, son una audiencia que se puede invitar a comprar con más frecuencia aumentando sus interacciones con la marca.
Lo más importante a tener en cuenta en la clasificación de este análisis es personalizar los segmentos de clientes de acuerdo a tus objetivos de negocio. Con ello, no sólo se optimiza la comunicación dirigida hacia los clientes, sino que también se consigue aumentar la propuesta de valor que se les otorga al momento de crear mensajes adaptados a sus intereses, características y frecuencias de compra. Al poner en práctica este modelo, asegúrate de asignar criterios de puntuación acordes al sector de mercado en el que te encuentras y al volumen de ventas que posees en la actualidad.
La importancia de la segmentación de clientes en la actualidad
Ya te hemos mencionado en repetidas ocasiones la gran importancia que posee la segmentación para poder desarrollar campañas de marketing y planes efectivos que puedan ser recibidos por los grupos de interés de manera positiva, y es que su preponderancia radica en su gran especialización.
Ciertamente, no hay que confundir la segmentación de clientes con la segmentación de mercado, pues mientras la primera hace referencia a un análisis realizado a valiosos grupos de consumidores preexistentes, la segmentación de mercado se evoca a separar al público objetivo en grupos más pequeños. Desde luego, esto se traduce en beneficios de aplicación que pueden incidir de forma directa en los procesos de una organización. Ahora te presentamos algunos de los más relevantes:
Aumenta la rentabilidad: al ofrecer contenido, productos o servicios específicos a un nicho de mercado adecuadamente segmentado por la empresa, se asegura un retorno de la inversión (ROI) conveniente, pues los recursos son invertidos en clientes dispuestos a generar transacciones efectivas para la empresa.
Mejor enfoque en los clientes: este tipo de segmentación te puede ofrecer acceso a información detallada sobre los consumidores más relevantes de tu organización. En tal sentido, puedes ser capaz de satisfacer las necesidades particulares de cada
grupo con ofertas e incentivos específicos que sean de su interés. Con ello, puedes fidelizar a la audiencia y ganar un lugar especial entre sus preferencias, destacando por sobre la competencia con una oferta de valor mucho más atractiva.
Posibilidad de expandir la empresa: la segmentación puede ayudar en distintos aspectos de una organización y uno de ellos es precisamente la expansión. Esto se debe a que, al conocer cuáles son los perfiles más valiosos de la empresa, es posible generar estrategias de captación que estén basadas en atraer clientes con perfiles similares hacia la empresa.
Optimiza la competitividad: al estar enfocada en segmentos específicos y conocer todo al respecto de sus grupos de clientes más rentables, una empresa puede aumentar su competitividad de manera significativa. Al conocer los intereses, hábitos de compra e historiales de transacción de los principales consumidores es posible generar ofertas de valor más adaptadas. Con ello se genera una mejor respuesta a la demanda de mercado que con el pasar del tiempo puede traducirse en liderazgo.
Más oportunidades de negocio: si realizaste el análisis RFM sobre tu negocio, ahora tienes un panorama mucho más claro con respecto a tu audiencia. Por esa razón, cuentas con información precisa sobre los nichos de mercado que forman parte de tu negocio. Si bien, el RFM en marketing sirve para atender a aquellos clientes que conforman tu público objetivo más valioso, ahora también puedes enfocarte en estrategias de fidelización o retargeting para aquellos clientes que podrían ser excelentes prospectos en el futuro.
El modelo RFM te puede brindar información realmente importante para aumentar la rentabilidad de tu negocio. Se trata de una fantástica herramienta de marketing digital que puede marcar la diferencia cuando quieres obtener información más detallada y certera con respecto a quienes conforman el público objetivo de tu empresa. Como ya hemos visto, se trata de un modelo efectivo y sencillo de emplear, cuya aplicación no requiere de grandes conocimientos en marketing o programas especializados.
Además, tiene muchas ventajas que puedes aprovechar para mejorar el crecimiento de tu negocio de una manera práctica, optimizando las bases de datos y los recursos de tu empresa al máximo.
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