Inteligencia Artificial para conocer y segmentar a los clientes: Deje de adivinar lo que quieren los clientes
Tiene datos de clientes. Historial de compras. Comportamiento en el sitio web. Participación por correo electrónico. Notas de CRM. Tickets de soporte. Registros de uso del producto.
Todos esos datos deberían indicarle quiénes son sus mejores clientes. Qué necesitan. Cuándo están a punto de irse. Quién está listo para comprar más.
Pero, ¿convertir los datos en información? Eso requiere análisis. Análisis real, no sólo mirar los cuadros de mando. Y la mayoría de los equipos no tienen tiempo para eso.
La IA realiza el análisis. Encuentra patrones en el comportamiento de los clientes. Crea segmentos que realmente predicen resultados. Detecta señales de advertencia antes de que los clientes abandonen. Su equipo toma decisiones basándose en lo que hacen los clientes, no en lo que usted espera que hagan.
El problema: datos en todas partes, ideas en ninguna
Su CRM está lleno. Sus herramientas de análisis lo controlan todo. Puede obtener informes sobre cualquier métrica que desee.
Pero los informes no son información. Saber que 23% de los usuarios hicieron clic en un botón no te dice por qué ni qué hacer al respecto.
Segmentos de marketing por demografía, porque es fácil. Pequeña empresa frente a empresa. Costa este frente a costa oeste. Director frente a vicepresidente.
Pero la demografía no predice el comportamiento. El cargo de una persona no indica si cambiará de empresa. El tamaño de la empresa no indica si están preparados para cambiar de categoría.
La información está en los datos. Sólo se necesita tiempo y herramientas para encontrarlos. La mayoría de los equipos no tienen ni lo uno ni lo otro.
Qué aporta la IA al conocimiento del cliente
La IA analiza los datos de los clientes a gran escala. Encuentra patrones que los humanos pasan por alto. Segmenta en función del comportamiento, no de los datos demográficos. Predice los resultados antes de que se produzcan.
Análisis del comportamiento de los clientes
¿Qué hacen los clientes antes de comprar? ¿Antes de darse de baja? ¿Antes de cambiar de proveedor?
La IA observa patrones de comportamiento:
- ¿Qué funciones utilizan realmente los usuarios avanzados?
- ¿Cuál es el camino de la prueba al cliente de pago?
- ¿Qué contactos de marketing se producen antes de que alguien convierta?
- ¿Qué cambios de comportamiento indican que alguien está a punto de irse?
- ¿Qué productos se compran juntos?
No se trata de adivinar. Es encontrar patrones reales en sus datos sobre qué comportamiento del cliente predice qué resultados.
Esos patrones se convierten en reglas. Cuando un cliente coincide con el patrón, usted sabe lo que es probable que ocurra a continuación. Y puede actuar antes de que ocurra.
Segmentación por comportamiento
Olvídese de los datos demográficos. La IA segmenta en función de lo que hacen realmente los clientes:
- Usuarios avanzados: Alta participación, uso intensivo de funciones, probabilidad de recomendar a otros
- En riesgo: Disminución del uso, tickets de soporte, impagos, patrones que predicen la pérdida de clientes
- Potencial de crecimiento: Utilizan funciones básicas, pero dan muestras de que las mejorarían
- Alto valor: Grandes compras, repetición frecuente de pedidos, larga permanencia
- Sensible al precio: Comprar sólo con descuento, abandonar el carro por precio, comparar competidores
Estos segmentos predicen los resultados. Diríjase a los usuarios avanzados de forma diferente que a los clientes de riesgo. Mensajes diferentes. Diferentes ofertas. Canales diferentes.
Los segmentos de comportamiento funcionan porque se basan en lo que hacen las personas, no en quiénes son.
Predicción de bajas
La mayoría de las empresas se enteran de que un cliente ha abandonado cuando ya se ha ido. Demasiado tarde para salvarlos.
La IA predice la pérdida de clientes antes de que se produzca:
- Descenso del uso
- Disminuye la frecuencia de inicio de sesión
- Aumentan las solicitudes de asistencia
- El compromiso con los correos electrónicos se detiene
- Retrasos en los pagos o cargos fallidos
Cuando aparecen varias señales de advertencia a la vez, la IA señala al cliente como en riesgo. Su equipo actúa de forma proactiva. Ofrece ayuda. Soluciona los problemas. Incentiva la permanencia.
No se puede salvar a todo el mundo. Pero puedes salvar a los que son salvables, si sabes que se van antes de que se hayan ido.
Puntuación del valor del ciclo de vida del cliente
No todos los clientes valen lo mismo. Algunos compran una vez y desaparecen. Otros se quedarán durante años y recomendarán a sus amigos.
La IA calcula el valor vitalicio en función de:
- Frecuencia e importe de las compras
- Mezcla de productos y márgenes
- Permanencia y retención
- Gastos de apoyo
- Comportamiento de remisión
Los clientes con alto volumen de ventas reciben más atención. Más apoyo. Más difusión. Mejores ofertas para mantenerlos contentos.
No se ignora a los clientes con un VL bajo, sino que se deja de dedicarles un esfuerzo desproporcionado. Los recursos van allí donde generan rentabilidad.
Oportunidades de venta cruzada y venta adicional
¿A qué clientes hay que intentar vender más? ¿Qué debe recomendar?
La IA examina los patrones de compra:
- Los clientes que compraron el Producto A suelen comprar el Producto B a continuación
- Los usuarios del plan Básico se actualizan cuando alcanzan determinados umbrales de uso.
- Los clientes de este sector suelen añadir estas funciones al cabo de 3 meses
- Un alto grado de compromiso con la función X se correlaciona con la compra del complemento Y
Estos patrones se convierten en recomendaciones. Muestre la oferta adecuada al cliente adecuado en el momento adecuado. No se trata de rociar y rociar promociones. Sugerencias específicas basadas en lo que han comprado clientes similares.
Trayectoria del cliente
¿Cómo se mueven realmente los clientes por su embudo? No por el recorrido que usted ha diseñado. El recorrido que hacen ellos.
La IA traza caminos reales:
- ¿Cuáles son los puntos de contacto más importantes?
- ¿Dónde se atasca la gente?
- ¿Qué diferencia a los clientes que convierten de los que no?
- ¿Cuánto dura realmente cada etapa?
- ¿Qué pasos puede omitir sin perjudicar la conversión?
Usted ve el recorrido real del cliente, no el supuesto. Entonces optimizas basándote en la realidad.
Lo que esto significa para usted
Para las OCM
El gasto en marketing se destina a segmentos que realmente convierten. Se acabaron las campañas masivas con la esperanza de que algo se pegue.
Podrá ver qué canales y campañas generan clientes de alto valor, no cualquier cliente. El presupuesto se basa en el ROI, no en suposiciones.
La retención mejora porque se detecta a tiempo el riesgo de pérdida de clientes. Mantener a los clientes es más barato que captar nuevos. La IA le ayuda a conservar a los que merecen la pena.
Se toman decisiones basadas en patrones de comportamiento, no en opiniones. Menos discutir sobre estrategia, más probar lo que los datos dicen que funciona.
Para vendedores
Segmentos que realmente significan algo. No se trata de casillas demográficas arbitrarias, sino de grupos que se comportan de forma diferente y responden a mensajes distintos.
Sabrá a qué clientes dirigir las campañas. Las campañas de promoción se dirigen a los clientes con potencial de crecimiento. Las campañas de retención se dirigen a los clientes de riesgo. Diferentes estrategias para diferentes segmentos.
Personalización que funciona porque se basa en el comportamiento. No estás adivinando lo que resuena. Utilizas patrones de clientes que ya han convertido.
Para equipos de éxito de clientes
Sabrá quién necesita ayuda antes de que se eche atrás. Alcance proactivo en lugar de control de daños reactivo.
Se da prioridad a los clientes de alto valor. Usted sabe quién merece un esfuerzo adicional para mantenerlo. Los recursos se destinan a donde más importan.
Se observan patrones en las razones por las que los clientes tienen éxito o fracasan. Ese conocimiento se refleja en la incorporación y el desarrollo de productos.
Para las empresas
Una mejor retención significa ingresos más predecibles. La rotación disminuye cuando se detectan los problemas a tiempo.
Mayor valor medio del pedido porque las ventas cruzadas y las ventas complementarias son específicas. No molesta a los clientes con ofertas irrelevantes, sino que les muestra productos que realmente quieren.
La eficacia de la captación mejora cuando se sabe qué tipos de clientes son más valiosos. Puede optimizar la calidad, no solo la cantidad.
Ejemplos reales de Inteligencia Artificial
Ejemplo 1: Empresa SaaS
Una empresa de software de suscripción tenía 12% de rotación anual. Sabían que la rotación era alta, pero no sabían quién se iría ni por qué.
Lo que ha cambiado: La IA analizó los patrones de comportamiento de los clientes que abandonaban. Descubrió que la disminución de la frecuencia de inicio de sesión y el aumento de las solicitudes de asistencia predijeron 73% de bajas 30 días antes de que se produjeran.
Resultado: El equipo de éxito del cliente se puso en contacto de forma proactiva con las cuentas de riesgo. Ofreció formación adicional, abordó los problemas y proporcionó incentivos. El churn bajó a 8,5% en 6 meses.
Ejemplo 2: Empresa de comercio electrónico
Un minorista en línea envió los mismos correos electrónicos promocionales a todo el mundo. Descuentos a todos los clientes, independientemente de su comportamiento de compra.
Lo que ha cambiado: La IA segmentaba a los clientes por comportamiento. Los clientes de alto valor obtenían acceso anticipado y productos exclusivos. Los clientes sensibles al precio obtenían descuentos. Los compradores frecuentes obtenían premios de fidelidad.
Resultado: El valor medio de los pedidos aumentó 18% porque no se entrenó a los clientes de alto valor para esperar los descuentos. El margen mejoró porque los descuentos sólo se aplicaron a los segmentos sensibles al precio.
Ejemplo 3: Empresa de servicios B2B
Una empresa de servicios profesionales tenía ciclos de venta largos. No podía predecir qué clientes potenciales se cerrarían ni cuándo.
Lo que ha cambiado: La IA analizó acuerdos anteriores. Descubrió que los clientes potenciales que interactuaban con determinados tipos de contenido y partes interesadas tenían 4 veces más probabilidades de cerrar el trato.
Resultado: El equipo de ventas se centró en los clientes potenciales que mostraban esas señales. La tasa de ventas aumentó 35%. El ciclo de ventas se acortó porque los representantes sabían cuándo los clientes potenciales estaban realmente listos para comprar.
Lo que la IA no hará
Seamos sinceros sobre las limitaciones.
La IA encuentra patrones, pero no explica por qué. Puede mostrar que los clientes que hacen X son más propensos a la rotación, pero no explica la psicología que hay detrás. Sigue siendo necesario el juicio humano para interpretar los datos.
Las predicciones de la IA no son perfectas. Una predicción del churn con una precisión del 70-80% es muy buena, pero significa que el 20-30% de las predicciones son erróneas. No trate las puntuaciones de la IA como certezas. Son probabilidades.
La IA no puede arreglar las experiencias rotas de los clientes. Si su producto no funciona, su servicio es malo o su precio es incorrecto, la IA le mostrará el problema, pero no lo resolverá. Todavía tiene que arreglar los fundamentos.
Y la IA necesita datos. Si no se hace un seguimiento del comportamiento del cliente, no hay nada que analizar. Aquí se aplica el principio de "basura entrante, basura saliente".
Cómo empezar
No es necesario analizarlo todo a la vez. Empiece por las áreas de mayor impacto:
- Empiece con la predicción del churn. El retorno de la inversión es inmediato. Identifique a los clientes de riesgo, contacte con ellos de forma proactiva y mida si se reduce la rotación.
- Campaña del segmento uno. Tome una campaña existente y divídala por segmentos de comportamiento. Comprueba si los mensajes específicos funcionan mejor que los genéricos.
- Analice a sus mejores clientes. ¿Qué tienen en común los clientes de alto valor? Descubra el patrón y busque más clientes como ellos.
- Trace el recorrido de un cliente. Elija su ruta de conversión principal. Vea cómo se mueven realmente los clientes a través de ella frente a cómo cree que lo hacen.
- Pruebe las recomendaciones de venta cruzada. Utilice la IA para sugerir los mejores productos siguientes. Compare la conversión con sugerencias aleatorias o manuales.
Empezar poco a poco. Mida el impacto. Amplíe lo que funcione. El objetivo es obtener información práctica, no modelos perfectos.
Lo esencial
La información sobre los clientes se obtiene a partir de patrones de comportamiento. ¿Qué tienen en común los clientes que compran, permanecen, actualizan y recomiendan? ¿Qué tienen de diferente los que abandonan?
Los humanos no pueden detectar patrones en miles de clientes a través de docenas de variables. La IA sí.
Su equipo sigue siendo el dueño de la estrategia. Ellos deciden qué hacer con la información. Diseñan campañas y experiencias de clientes. Interpretan el significado de los datos.
Pero ya no parten de suposiciones. Parten de patrones de lo que los clientes hacen realmente. Esto significa una mejor segmentación, una mayor retención y decisiones basadas en la realidad.
¿Quiere entender mejor a sus clientes?
Cada empresa tiene datos de clientes diferentes. Diferentes patrones de comportamiento. Diferentes resultados que importan.
No vendemos análisis genéricos de clientes. Analizamos sus datos. Identificamos qué patrones predicen realmente los resultados de su negocio. Construimos modelos que responden a sus preguntas específicas.
A continuación, conectamos la información a sus herramientas de automatización de marketing, CRM y éxito del cliente. Su equipo ve segmentos y predicciones donde trabajan. Actúan sobre la información de forma inmediata.
Sin exageraciones. Sin promesas de predicciones perfectas. Sólo una mejor comprensión del comportamiento de los clientes para tomar mejores decisiones.
