Modelo Predictivo Básico para Estrategias de Marketing

¿Cómo crear un modelo predictivo efectivo para tu estrategia de marketing?

El mundo del marketing digital está en constante evolución y se necesita una estrategia sólida para sacarle provecho. La recolección y el análisis de datos son esenciales para construir modelos predictivos que guíen estas estrategias. Pero, ¿cómo podemos empezar a construir un modelo predictivo efectivo que influencie nuestras decisiones de marketing?

¿Por qué es importante el seguimiento de datos en marketing?

El seguimiento de datos es crucial para entender comportamientos y patrones de los usuarios en distintos canales. Cada canal y red social tiene su propia curva de crecimiento temporal. Por ejemplo, LinkedIn puede comportarse de manera diferente a Facebook, lo que debe ser considerado en la estrategia global. El análisis inicial de datos permite predecir comportamientos y tomar decisiones fundamentadas para cada canal.

• Recolecta datos en las primeras 12 horas: La recolección inicial de datos se realiza en las 12 horas posteriores a la publicación de contenido o campañas. Este periodo es crítico para captar a los usuarios más activos.
• Evalúa distintos canales: Cada canal tiene un comportamiento único. Pay Media puede proporcionar insights desde los primeros tres días, mientras que el contenido orgánico podría requerir hasta 21 días para una evaluación completa.
• Modelos científicos y estadísticas avanzadas: Aunque el uso de herramientas avanzadas como Python puede mejorar el análisis de datos, un entendimiento básico permitirá evolucionar hacia modelos más complejos.

¿Cómo definir el objetivo de un modelo predictivo?

Para construir un modelo predictivo, es fundamental plantear una pregunta clara. Por ejemplo: ¿Qué MQLs (Marketing Qualified Leads) pueden realizar una compra en los próximos 30 días? Esta pregunta guiará todo el proceso del modelo.

• Base de datos adecuada: Utiliza un CRM organizado para filtrar y crear una lista específica de MQLs.
• Filtros adicionales: Implementa filtros por industria o demografía si es relevante. Por ejemplo, determina que has tenido buen desempeño en México y enfoca tu base de datos en esa ubicación.

¿Cómo analizar y depurar los datos?

Es esencial tener un "buen ojo" para discernir qué datos son importantes. Esto implica filtrar de manera efectiva la información relevante de tu CRM. Aquí estás frente a la decisión crucial de dejar de lado los datos irrelevantes para concentrarte en los que realmente te llevarán a la venta.

• Decidir qué información utilizar: Evalúa si alguno de los contactos ya ha interactuado con tu contenido o anuncios. Filtra por el índice de calificación como el index scoring.
• Renunciar a métricas vanidosas: Enfócate en las métricas que verdaderamente impulsan ventas, no métricas de vanidad.

¿Qué técnicas estadísticas utilizar?

Si en tu equipo hay alguien con habilidades técnicas, esa persona podría usar herramientas como Python para analizar bases de datos. Otra opción es cargar datos filtrados a un software especializado para obtener insights sobre tendencias y patrones.

• Validación de tendencias: Utiliza herramientas para validar promedios y encontrar patrones en los datos. Esto puede ayudarte a prever ventas futuras basadas en comportamientos pasados.

¿Cómo construir el modelo predictivo?

La construcción del modelo consiste en evaluar cuántas personas pueden realizar una compra base en anteriores análisis y predicciones.

• Modelo tipo embudo: Comienza con una base de datos amplia en el CRM y, mediante filtros, focus en el público más probable de compra.
• Plantear hipótesis: Test A/B como ofrecer un 20% de descuento versus promociones del tipo "compra uno y lleva dos". Evalúa cuál opción genera más ventas antes de los 30 días.

¿Por qué es crucial el análisis y ajuste del modelo?

El análisis constante permite ajustar estrategias y optimizar resultados. Decide si es el Test A o el Test B el que genera el mejor resultado y actúa en consecuencia.

• Documenta resultados: Usa formatos adecuados para registrar qué técnicas resultaron efectivas. Esto servirá de referencia para futuros modelos predictivos.

Este enfoque lógico ayuda a aprovechar el conocimiento del producto, la oferta y los datos, maximizando tus esfuerzos en marketing. Recuerda siempre ajustar estos modelos basándote en nuevos datos y resultados obtenidos. ¡Tu éxito en marketing lo aseguras proactivamente!