De los datos al valor: convertir los datos propios en ventajas competitivas

En el contexto del marketing digital, el concepto de datos propios adquiere un papel central, definiéndose como el conjunto de datos recopilados directamente por la empresa a través de interacciones directas, tanto online como offline. Así, la información personal de un usuario, su historial transaccional, su navegación en mi sitio, los comentarios que deja, los productos que prefiere, son todos datos propios, cedidos directa y conscientemente por el usuario mediante consentimiento.

La capacidad de recopilarlos, agruparlos en un solo lugar, aplicar algoritmos de IA sobre ellos para segmentarlos y enriquecerlos, permite a las empresas obtener una comprensión profunda de sus clientes, ofreciendo ventajas competitivas consistentes a través de todos los desencadenantes y señales que pueden utilizarse en las estrategias de marketing.

Todo profesional aspira a descifrar y anticipar las dinámicas de comportamiento de sus clientes, a penetrar en la esencia de sus inclinaciones y necesidades. Mediante un análisis meticuloso de las señales que dejan los consumidores durante sus interacciones, pueden destilarse datos valiosos que revelan deseos, preferencias y pasiones individuales. Esta información se convierte en la base sobre la cual construir experiencias personalizadas, decidir qué contenido mostrar, qué productos u ofertas ofrecer.

El análisis del valor predictivo del ciclo de vida del cliente (PCLV) es un componente esencial para comprender el valor económico que un cliente puede generar para la empresa a lo largo de su interacción con ella. Mediante el análisis del comportamiento de compra, los intereses personales y la comparación con perfiles similares con diferentes valores de Lifetime Value, puede estimarse el potencial de gasto de un individuo. Esto permite a las empresas adoptar estrategias proactivas y personalizadas, tratando al cliente en función de su valor esperado como si ya hubiera realizado compras significativas.

Paralelamente, el concepto de Time to Push emerge como un determinante clave del impacto efectivo de las estrategias de marketing. Este indicador temporal, generado mediante analítica predictiva, señala el momento más apropiado para iniciar acciones de marketing directo. Identificar una intención de compra más pronunciada, percibida a través del comportamiento transaccional del cliente, permite activar mecanismos de engagement, maximizando su efectividad.

La capacidad de anticipar tales momentos mediante inteligencia artificial ha hecho posibles acciones con altas tasas de conversión, incluso antes de que la intención se haya manifestado, ofreciendo una enorme ventaja competitiva a aquellos actores que fueron los primeros y mejores en fundamentar algoritmos oportunos en la predicción.

Dentro del sector retail, la analítica predictiva tiene una larga historia, aunque tradicionalmente se ha centrado más en el comportamiento del consumidor dentro de las tiendas físicas, descuidando en parte el ámbito digital. Con la llegada de grandes plataformas de comercio electrónico y entretenimiento como Amazon o Netflix, las oportunidades de personalización y la calidad de los algoritmos han alcanzado alturas inimaginables.

Estas prácticas analíticas, orientadas a predecir tendencias y comportamiento de compra, solo eran accesibles para un pequeño número de empresas. Esta limitación se debía principalmente a los elevados costes infraestructurales y tecnológicos, así como a la complejidad de los algoritmos de inteligencia artificial, que requerían habilidades especializadas que solo se encontraban en unos pocos centros de excelencia. Como resultado, la mayoría de las empresas quedaban excluidas de los beneficios de estas sofisticadas técnicas de análisis.

En el escenario digital actual, observamos una transformación positiva caracterizada por la evolución desde la amplia disponibilidad de datos, los costes computacionales reducidos que aporta la nube y la amplia disponibilidad de algoritmos de inteligencia artificial, que contribuyen a una mejora significativa en la gestión y automatización de los datos propios. Este desarrollo ha hecho que el panorama martech sea extremadamente dinámico, enriqueciéndolo con oportunidades pero, al mismo tiempo, aumentando la complejidad de los stacks tecnológicos. En este contexto, los profesionales del marketing están eligiendo las herramientas que consideran más adecuadas para sus actividades, reduciendo así la brecha previamente existente entre el procesamiento de datos y las aplicaciones prácticas de marketing.

Ante esta evolución, las organizaciones se enfrentan al desafío de proporcionar flujos de datos optimizados a herramientas consolidadas del sector como Mailchimp, Google Ads, Salesforce o HubSpot. Este proceso de activación de datos se está produciendo en un contexto cada vez más centrado en respetar la privacidad del usuario mediante la adopción de un enfoque de privacidad por diseño.

El creciente énfasis en la anonimización y la seguridad de los datos plantea cuestiones complejas relacionadas con la recopilación, el almacenamiento y la agregación de información, que deben gestionarse en pleno cumplimiento del consentimiento expresado por el usuario.

La implementación de procesos efectivos de integración de datos, que es esencial para habilitar estrategias basadas en datos propios, presenta complejidades significativas, especialmente cuando estos procesos se configuran desde cero. En este contexto, la adopción de un modelo de composabilidad aplicado a los almacenes de datos empresariales emerge como la solución preferida. Este enfoque implica el uso optimizado de las infraestructuras de almacenamiento de datos existentes, integrándolas con componentes modulares que abordan específicamente las necesidades operativas y estratégicas, sin necesidad de implementar nuevas herramientas o plataformas que podrían ser redundantes o duplicar los recursos de datos existentes.

Además, el énfasis en encontrar soluciones de integración «listas para usar» facilita la conexión entre diferentes elementos del stack tecnológico, garantizando un flujo de datos cohesivo e integrado. Este paradigma se alinea con el concepto de Modern Data Stack, propuesto por Snowflake, que promueve un ecosistema de datos flexible, escalable y fácilmente gestionable. Adaptando esta visión a las especificidades del marketing, ha evolucionado la noción del Modern Customer Data Stack, que toma los principios del Modern Data Stack y los aplica a la optimización de las estrategias de gestión de datos de clientes. Esta evolución refleja la intención de maximizar la efectividad de la información propia aprovechando tecnologías avanzadas para el análisis profundo de datos y el desarrollo de acciones de marketing dirigidas y personalizadas.

Numerosas organizaciones han destacado un problema recurrente: la aplicación de modelos analíticos avanzados —como RFM, scoring y análisis de intereses— que, a pesar de su larga historia y efectividad probada, a menudo resultaban en un uso limitado a la simple lectura de datos estadísticos. En cambio, las empresas necesitan convertir estas analíticas en acciones concretas, transformando clientes fieles en segmentos dirigidos para campañas de Facebook Ads, dimensiones personalizadas en Google Analytics o etiquetas en sistemas CRM para el envío de comunicaciones dirigidas. Esto implica la necesidad de sincronizar audiencias con canales publicitarios, enriquecer perfiles de clientes y adoptar estrategias de puja basadas en valor.

Surgen tres desafíos principales ante esta necesidad:

• Resolución de identidad
• Enriquecimiento y segmentación de datos
• Activación de datos

Habiendo ya tratado la resolución de identidad, nos centraremos en el enriquecimiento, la segmentación y la activación de datos. Estos aspectos son críticos para la implementación efectiva de estrategias de marketing digital, ya que permiten estructurar los datos de manera que puedan interpretarse y utilizarse fácilmente para iniciativas de marketing, además de garantizar que la información se active a través de los canales más apropiados para maximizar el engagement y el retorno de la inversión.

Enriquecimiento y segmentación de datos

En el contexto del enriquecimiento y la segmentación de datos de clientes, nos hemos centrado en cuatro áreas principales de análisis: análisis de intereses, análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary value), lead scoring y cálculo del valor predictivo del ciclo de vida. Estos enfoques representan herramientas fundamentales para la comprensión profunda y la segmentación de clientes, basándose en diferentes aspectos de su comportamiento e interacción con la marca.

Análisis de intereses

El análisis de intereses tiene como objetivo delinear los campos de interés de los clientes observando sus actividades en las plataformas digitales corporativas, como sitios web o aplicaciones. El punto de partida de este análisis son las páginas visitadas por los usuarios. Utilizando modelos avanzados, basados en Large Language Models y técnicas de embedding, pueden asociarse a cada URL visitada etiquetas específicas indicativas de un «tema» tratado en esa URL particular.

En esta área, Bytek ha implementado tres tipos diferentes de clasificación de intereses:

• Clasificación IAB: un sistema de clasificación multinivel diseñado por el Interactive Advertising Bureau (IAB) para estandarizar la categorización de contenido con el fin de facilitar la comparación e integración de audiencias, permitiendo un lenguaje común entre diferentes actores del mercado.
• Clasificación personalizada: ofrece a los clientes la capacidad de definir y personalizar intereses específicos relevantes para su negocio.
• Clasificación de productos: asocia cada URL visitada con una o más etiquetas que identifican el producto presentado en la página.

A cada URL se le asigna una o más etiquetas según estos criterios y, mediante la aplicación de algoritmos sofisticados, se asigna a cada usuario un perfil de intereses basado no solo en sus propias acciones sino también en el comportamiento general de los usuarios del sitio analizado. El interés en un producto no se deduce únicamente de una visita a una página específica, sino que se contextualiza con respecto a las actividades generales de los usuarios, considerando parámetros como el número de páginas visitadas, el tiempo dedicado y las acciones realizadas. Este enfoque permite atribuir el interés de manera más precisa y representativa del engagement real del usuario.

Análisis RFX

El segundo modelo es el análisis RFX, un proceso de clustering orientado a segmentar la base de usuarios en grupos homogéneos según las características de su comportamiento de compra. El análisis utiliza tres variables clave: Recency (R), Frequency (F) y una tercera variable (X) que representa un valor específico, típicamente monetario. El propósito de este análisis es categorizar a los usuarios según cuándo se realizó su última compra, la frecuencia de las transacciones y una métrica de valor, que puede variar según las necesidades del negocio. Tradicionalmente conocido como análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary), se eligió el nombre RFX para reflejar la flexibilidad en la adaptación de la tercera variable a métricas distintas del valor monetario de las transacciones —como el margen de beneficio— ofreciendo así una mayor personalización en la interpretación de los datos.

Esta metodología se basa en el uso de algoritmos de clustering para identificar y clasificar a los clientes en categorías como «mejores clientes», «clientes fieles» o «clientes propensos a la pérdida», dependiendo de su interacción con la empresa y el valor generado a través de sus transacciones.

Valor predictivo del ciclo de vida del cliente

Una vez identificadas estas categorías, es útil conocer el valor del cliente individual realizando un análisis predictivo para obtener el Customer Lifetime Value (CLTV). Esto permite determinar el valor económico potencial que un cliente puede aportar a lo largo de su relación con la empresa, orientando estratégicamente las inversiones en iniciativas de marketing y retención.

El cálculo del valor predictivo del ciclo de vida del cliente comienza con el análisis de las métricas Recency, Frequency y Monetary (RFM). Este proceso implica una exploración detallada de la distribución de estas métricas en toda la base de clientes y la posterior fase de entrenamiento del modelo predictivo. En la fase de entrenamiento, el modelo se calibra utilizando un conjunto de datos históricos durante el cual los resultados reales ya son conocidos. Esto permite evaluar la precisión de las predicciones del modelo comparándolas con eventos reales que han ocurrido.

Una vez que el modelo demuestra proporcionar predicciones fiables que están en línea con los datos históricos, se realiza la fase de predicción real. En esta fase, se intenta predecir el comportamiento del cliente durante los meses siguientes. La experiencia muestra que extender las previsiones más allá de seis meses reduce significativamente su precisión y utilidad. Esto se deriva de la propia naturaleza de la previsión, que tiende a ser más precisa a corto plazo, mientras que proyectar escenarios a largo plazo introduce un mayor grado de incertidumbre y variabilidad.

En resumen, el proceso de cálculo del CLV predictivo se basa en un examen de las métricas clave de interacción del cliente y la aplicación de modelos predictivos entrenados con datos históricos. Este enfoque permite generar estimaciones fiables sobre el valor futuro del cliente, proporcionando a las empresas una base sólida sobre la cual construir estrategias de marketing y negocio dirigidas.

Lead Scoring

En nuestras interacciones con clientes, surge con frecuencia una solicitud para implementar sistemas de lead scoring, una práctica de marketing que asigna a cada usuario un valor que representa la probabilidad de que se convierta en cliente. Este enfoque ofrece beneficios significativos al ampliar el alcance de las estrategias de marketing y ventas, particularmente al gestionar grandes volúmenes de leads, permitiendo la optimización de recursos al priorizar las oportunidades más prometedoras.

La importancia del lead scoring también se extiende a la industria publicitaria, donde puede influir eficazmente en la asignación de presupuesto y la personalización de campañas.

El cálculo del lead scoring presenta un grado bastante alto de complejidad, ya que es necesario integrar y analizar datos heterogéneos, incluyendo información de comportamiento, intereses previamente identificados y otros datos, típicamente ubicados en el CRM, como la empresa donde trabaja el usuario, el tamaño y el sector de la empresa en cuestión, el rol laboral del individuo, etc.

La etapa inicial del proceso implica una evaluación cuidadosa de la calidad de los datos recopilados, seguida de operaciones de limpieza y, cuando sea necesario, de reducción si la cantidad es demasiado alta en relación con las observaciones disponibles, requiriendo la aplicación de técnicas estadísticas avanzadas para preparar los datos para el análisis.

La elección del modelo más adecuado para calcular el lead scoring varía según las especificidades del conjunto de datos. No existe un modelo universalmente aplicable, sino que deben evaluarse varias técnicas como redes neuronales, métodos de reducción y modelos de conjunto (que incluyen técnicas como bagging, boosting y stacking) para identificar el enfoque más efectivo. La selección del modelo final se basa en su capacidad predictiva, eligiendo el que proporciona la mayor precisión.

Es crucial adoptar un enfoque crítico y personalizado al elegir el modelo de lead scoring, evitando soluciones estandarizadas que no tengan en cuenta las peculiaridades y la complejidad de los datos bajo consideración. Solo mediante un análisis detallado y una selección cuidadosa del modelo pueden optimizarse el lead scoring y las estrategias predictivas, garantizando resultados efectivos y adaptados a las necesidades específicas de la empresa.

Activación de datos

La profundidad y complejidad en el procesamiento de algoritmos es fundamental para establecer una sólida fiabilidad de los datos. Esta precisión es crucial para la activación de datos, ya que garantiza la efectividad de las previsiones y evita la asignación incorrecta de recursos de marketing. El objetivo es optimizar las metodologías existentes sin necesariamente reinventarlas, personalizándolas para garantizar que la identidad corporativa sea distintivamente reconocible. Un elemento clave en este proceso es la adquisición de datos actualizados y oportunos. La capacidad de detectar rápidamente las transiciones de clientes entre diferentes segmentos es esencial. En consecuencia, es vital una infraestructura de datos ágil y receptiva que permita un procesamiento algorítmico rápido y la generación de insights.

Desencadenantes de marketing

El concepto de desencadenante, originario de la industria de TI, ha encontrado una amplia aplicación en el marketing. Esta metodología se basa en la implementación de acciones automáticas en respuesta a la ocurrencia de eventos específicos. Un ejemplo práctico sería la entrada de un cliente en un cluster específico o la realización de una compra, que desencadena el envío de una comunicación por correo electrónico personalizada. Este enfoque permite una interacción dirigida y oportuna con el cliente, mejorando la efectividad de las estrategias de engagement y retención.

Audiencias similares

Como parte de la definición de estrategias de segmentación, utilizar datos propios para identificar a los clientes de mejor rendimiento es un paso clave. En lugar de simplemente buscar en plataformas como Facebook usuarios con un interés genérico en ciertas categorías de productos, opte por enviar un feed de información relacionado con los clientes más relevantes. Este enfoque se basa en la premisa de que los productos ofrecidos poseen características únicas, haciendo así más efectivo buscar usuarios con similitudes a los llamados Top Clients. Esta metodología facilita la expansión de audiencias al dirigirse a individuos similares, optimizando la efectividad de la segmentación publicitaria.

Puja enriquecida

En el contexto de una campaña publicitaria digital, el proceso de seguimiento de conversiones asume un papel crucial. Supongamos que un sistema de seguimiento instalado en un sitio web detecta una conversión atribuible a un usuario particular, informando de ese evento a la campaña relacionada. La campaña identifica que el usuario en cuestión ha completado una conversión tras hacer clic en un anuncio banner, proporcionando retroalimentación positiva sobre la efectividad de la campaña y el retorno de la inversión.

Este mecanismo, aunque efectivo para evaluar inmediatamente el rendimiento, puede no considerar elementos cualitativos significativos relacionados con el perfil del usuario, como su valor predictivo del ciclo de vida.

La integración de señales enriquecidas representa un avance cualitativo en la gestión de campañas. Mediante la adopción de esta estrategia, puede asignarse un valor diferenciado a cada conversión, optimizando la asignación del presupuesto publicitario según el valor potencial a largo plazo de los usuarios. Este enfoque permite ir más allá de una visión puramente transaccional de las conversiones, favoreciendo una gestión de campañas más sofisticada orientada a valorar las relaciones con los usuarios según su valor predictivo.

Adoptar campañas totalmente automatizadas, como Advantage Plus, puede amplificar aún más los resultados. Sin embargo, no se recomienda utilizar campañas basadas en gran medida en inteligencia artificial en ausencia de datos propios. Porque los algoritmos intentarán encontrar inmediatamente a los clientes que convierten más fácilmente, dando resultados muy deficientes al principio y con bajo rendimiento a lo largo del tiempo.

De hecho, el análisis de rendimiento de las acciones de marketing mediante herramientas como el Marketing Mix Model y el Lift Experiment revela que las campañas sin una base sólida de datos propios tienden a mostrar baja incrementalidad, centrándose en usuarios ya predispuestos a comprar. Por el contrario, integrar datos cuidadosamente seleccionados sobre los mejores clientes en los modelos de segmentación obliga a las campañas a expandirse a nuevos usuarios, similares a los Top Clients, maximizando la efectividad de las estrategias publicitarias y la incrementalidad de las ventas.

Enriquecimiento del CRM y CX personalizada

Un aspecto particularmente relevante es la capacidad de gestionar y explotar datos en tiempo real. La integración de las etiquetas generadas por los algoritmos en la base de datos de la empresa ofrece la posibilidad de personalizar aún más la comunicación hacia el cliente, basándose en variables como la puntuación de lead scoring o la pertenencia a un cluster de clientes de alto valor.

Las etiquetas también pueden importarse en sistemas de Analytics, permitiendo evaluar el impacto que una determinada etiqueta tiene en la tasa de conversión de un proceso de onboarding.

Además, puede personalizarse la experiencia del usuario sincronizando datos en tiempo real directamente en el front end del sitio web. Nuestro Predictive Marketing Data Hub facilita la transmisión del perfil de usuario al almacenamiento local del navegador para una navegación personalizada. Esto permite personalizar el contenido, utilizar chatbots y otras funciones avanzadas de manera más efectiva.

La evolución de las tecnologías en la nube y la reducción de los costes computacionales han hecho que la personalización en tiempo real sea accesible para empresas de todos los tamaños, democratizando una oportunidad que anteriormente estaba limitada a unos pocos actores del mercado, como Netflix. Este avance tecnológico, combinado con metodologías apropiadas, permite ofrecer experiencias altamente personalizadas, previamente exclusivas de empresas con recursos significativos.

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