Hoy en día hablamos con frecuencia de los datos de primera parte, pero ¿qué son precisamente? Los datos de primera parte se pueden dividir en dos categorías principales:
- Datos observados: incluyen información como la edad de los clientes, la tienda preferida, la fecha de la última compra, los artículos comprados y el importe gastado. Estos datos agregados pueden utilizarse para impulsar la inteligencia artificial, creando experiencias de usuario personalizadas y Predictiones precisas.
- Datos modelados: estos datos se derivan de datos observados, pero se obtienen utilizando técnicas de minería de datos. Por ejemplo, es posible agregar todas las interacciones de un usuario con un sitio web para identificar sus principales intereses, predecir el riesgo de abandono o determinar a qué clúster pertenece, si es un cliente top o leal. Estos son datos modelados de primera parte, ya que se derivan de la modelización de datos observados que se convierten en etiquetas inteligentes extremadamente importantes.
Los modelos utilizados en los negocios para extraer información de los datos observados se dividen en dos grandes categorías: modelos de Prediction y modelos de detección.
- Modelos de Prediction: proporcionan información inédita que no está explícitamente presente en los datos. Partiendo de datos históricos o de la observación del comportamiento de otros clientes, estos modelos predicen el comportamiento futuro de un usuario específico. Por ejemplo, pueden responder a preguntas sobre si es probable que el usuario X programe una llamada para una demostración de producto o cuánto gastará el usuario Y en los próximos meses. Los modelos de Prediction más utilizados en los negocios son los modelos de clasificación (que clasifican a los usuarios en determinadas categorías: comprará el servicio/no comprará el servicio) y los modelos de regresión (que predicen valores futuros específicos).
- Modelos de detección: extraen características inherentes a los datos que no serían detectables a simple vista. Pueden determinar, por ejemplo, el tipo de cliente (nuevo, top, en riesgo de abandono) o identificar el interés actual de un usuario. Para determinar el tipo de cliente, se utiliza el clustering, que crea grupos de usuarios similares. Los algoritmos comunes para el clustering incluyen K-means, Clustering Jerárquico y DBscan. K-means es el más simple y ampliamente utilizado.
Los modelos de detección también se utilizan para detectar anomalías; ejemplos incluyen un aumento anormal de sesiones o un pico en el tráfico orgánico al sitio web, identificado mediante el análisis de series temporales. Para responder a preguntas complejas sobre los datos de los clientes y optimizar las estrategias de marketing y ventas, es esencial elegir el algoritmo adecuado en función de la cantidad, calidad y tipo de datos disponibles. El mejor enfoque puede variar según las necesidades específicas del negocio y el contexto de aplicación.
¿Quiere implementar esta estrategia?
Nuestros modelos de IA pueden ayudarle a conseguir estos resultados en semanas, no en meses.
Algoritmos de Prediction y Detección para Empresas.
Los métodos de análisis que demuestran mayor eficacia e impacto en el contexto empresarial son: clasificación, regresión, clustering y una combinación de PNL y clustering.
Clasificación
Los modelos de clasificación estiman la probabilidad de que un individuo pertenezca a una clase particular. Son especialmente útiles para tomar decisiones basadas en datos predictivos. Por ejemplo, para determinar si un usuario se suscribirá a un boletín, el algoritmo estima la probabilidad de suscripción basándose en variables como el comportamiento de navegación, el tipo de dispositivo utilizado, el navegador, el tamaño de la empresa en la que trabaja y la última visita al sitio. Si la probabilidad es alta, el algoritmo clasifica al usuario como un probable inscrito. Además, el algoritmo identifica las variables más influyentes en el modelo, proporcionando información esencial para optimizar las estrategias de marketing.
Regresión
Este análisis permite estimar el valor de una variable para un individuo basándose en datos históricos. Por ejemplo, al analizar el comportamiento pasado de un usuario y compararlo con usuarios similares, es posible predecir cuántos productos comprará en los próximos seis meses. De nuevo, estos son algoritmos predictivos.
Clustering
El clustering es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que agrupa a individuos en clústeres, de modo que los que están dentro de un grupo son lo más similares posible entre sí y lo más diferentes posible de otros grupos. Esta división es útil para acciones de marketing dirigidas. Los algoritmos de clustering no hacen Predictiones, sino que resaltan características intrínsecas en los individuos, permitiendo identificar, por ejemplo, clientes económicos o premium basándose en sus características, comportamiento, intereses y transacciones pasadas.
PNL+Clustering
Al combinar algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) y clustering, se puede asignar uno o más intereses a cada cliente o usuario. Por ejemplo, al analizar las visitas a páginas en un sitio con miles de páginas temáticas, se puede evitar obtener una lista interminable de intereses agrupando las páginas en macrocategorías. En Bytek, este proceso comienza con un algoritmo de PNL que analiza y comprende el contenido de las páginas, seguido de un algoritmo de clustering que agrupa las páginas por tema, facilitando así la identificación de los intereses del usuario para las acciones de marketing.
Implementación de algoritmos de Prediction y detección en el negocio
Los algoritmos analizados constituyen los pilares fundamentales para desarrollar estrategias efectivas no solo para marketing y ventas, sino para todo el negocio. A continuación, se presentan ejemplos específicos de la aplicación de estos algoritmos en contextos empresariales concretos.
Análisis de puntos de abandono en procesos de onboarding.
Mediante el uso de datos de primera parte para alimentar algoritmos de scoring y churn, una institución financiera o de seguros con un proceso totalmente digital puede identificar puntos problemáticos en los procesos de onboarding. Este análisis permite activar estrategias de engagement y recuperación dirigidas, mejorando significativamente las tasas de conversión en los procesos de adquisición de clientes.
El scoring ayuda a determinar la probabilidad de conversión de un usuario, mientras que el algoritmo de churn predice si el usuario está a punto de abandonar el proceso de onboarding. Esto es particularmente útil para instituciones financieras o de seguros que operan a través de embudos de onboarding digitales. Un usuario que entra en el proceso de onboarding y recibe una alta puntuación de propensión, basada en su comportamiento y el de otros usuarios convertidos, se considera un cliente potencial valioso con una alta probabilidad de activar una cuenta corriente o buscar asesoramiento.
Si la tasa de abandono aumenta durante el recorrido de navegación del usuario, esto indica una probable insatisfacción del usuario, que podría deberse a dificultades para encontrar documentos u otros problemas. En este escenario, los algoritmos de inteligencia artificial señalan que el cliente es demasiado importante para perderlo, permitiendo activar estrategias de retargeting, email marketing, personalización de la experiencia del cliente, marketing móvil y otras tácticas para reducir la tasa de abandono y devolver al usuario al embudo de conversión.
Alerta de riesgo de abandono de clientes
Otro caso de estudio significativo implica la implementación de un algoritmo de churn centrado en clientes existentes por parte de una marca que opera en el sector minorista con presencia tanto física como digital.
Mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial, la empresa analiza e interpreta los datos de comportamiento de los compradores, categorizándolos en clústeres específicos. Este enfoque permite desarrollar y ejecutar estrategias de fidelización dirigidas, adaptadas al perfil y las necesidades de cada clúster, con el objetivo de prevenir y combatir eficazmente el abandono.
Para la cadena minorista, es esencial retener a los Clientes Top, es decir, aquellos que realizan compras frecuentes, han sido leales durante muchos años y nunca han dejado de visitar tiendas físicas y digitales. En el caso de que un cliente así deje de frecuentar las tiendas durante un período prolongado, la tasa de abandono aumenta y la empresa recibe una notificación de anomalía. En esta etapa, la marca puede intervenir enviando correos electrónicos personalizados y activando acciones de venta directa. La capacidad de realizar estas operaciones a gran escala para miles de clientes hace que la inversión en inteligencia artificial sea altamente escalable y rentable.
Prompt Engineering con datos de primera parte
En el mundo de la IA Generativa, los modelos calculan estadísticamente la probabilidad de que una palabra sea similar a una palabra anterior. Una agencia de marketing que busca maximizar la efectividad de la IA Generativa debe crear experiencias de usuario que reflejen con precisión los valores, objetivos y audiencia de la marca del cliente. Este enfoque estratégico permite el desarrollo de soluciones innovadoras y personalizadas, asegurando que cada campaña esté perfectamente alineada con la identidad de la marca y resuene auténticamente con su base de clientes, aprovechando al máximo el potencial que ofrece la tecnología.
Para lograr esto, es esencial desarrollar prompts que integren los valores de la empresa cliente, los valores de los usuarios objetivo, sus intereses, el clúster al que se destina el mensaje/imagen, el tono de voz de la empresa o el de la audiencia objetivo. Este proceso permite crear contenido que puede involucrar eficazmente a la audiencia objetivo, ya que estará perfectamente alineado con sus expectativas y valores.
De esta manera, se aprovecha verdaderamente la IA Generativa al instruirla con información extraída de modelos que han sacado el máximo partido de los datos de primera parte disponibles, como los clústeres objetivo, el tono de voz, los valores y los intereses.
Personalización Omnicanal
En el sector de bienes de consumo de alta rotación (FMCG), un líder de la industria busca crear contenido altamente personalizado para cada canal de comunicación en el que invierte. Esta estrategia asegura que el mensaje promocional esté optimizado para llegar e involucrar eficazmente a la audiencia objetivo, mejorando la efectividad de la comunicación y maximizando el retorno de la inversión en cada plataforma utilizada.
El objetivo principal es implementar una personalización omnicanal efectiva, posible gracias al uso de datos de primera parte y la inteligencia artificial generativa. Por ejemplo, al analizar el rendimiento histórico del canal, si YouTube demuestra un buen rendimiento con videos cortos para la marca, esta información se utiliza para crear prompts de video específicos. De manera similar, si las publicaciones con imágenes funcionan mejor en Facebook, la información de formato y los datos generados por IA, como los clientes top y sus intereses temáticos y de productos, se integran en el prompt. Este proceso permite la producción de contenido adaptado a la audiencia objetivo, la marca y el canal elegido, asegurando el máximo impacto de la campaña.
En ausencia de datos de primera parte o modelos efectivos, el uso de IA generativa corre el riesgo de producir contenido genérico con un rendimiento deficiente y poca adherencia a las necesidades del negocio.
Además, es fundamental elegir soluciones de software y plataformas que estén conectadas al ecosistema externo, como plataformas ADV, CRMs y sitios web corporativos. Sin estas conexiones, se corre el riesgo de que los modelos efectivos queden confinados a los paneles de control, ofreciendo análisis interesantes pero no realmente accionables.
La Bytek Prediction Platform tiene como objetivo resolver este problema combinando datos de primera parte centralizados e integrados con algoritmos de Prediction y detección propietarios. La información obtenida se transforma en atributos inteligentes accionables en diversas plataformas de marketing gracias a los módulos de conexión, asegurando así la máxima eficacia de las campañas.
