Marketing basado en eventos e IA: estrategias para aumentar las conversiones y la fidelidad

El marketing basado en eventos (EDM, por sus siglas en inglés) es una estrategia que permite a las empresas responder de inmediato a comportamientos específicos de los usuarios, como visitar una página o abrir un correo electrónico, con el fin de mejorar la relevancia de las comunicaciones e impulsar la conversión. Esta capacidad de respuesta en tiempo real es especialmente relevante para personalizar la experiencia del usuario, aumentando el compromiso y el retorno de la inversión en marketing.

Un punto de inflexión para el EDM lo proporcionó Google Analytics 4, que abandonó el enfoque tradicional basado en sesiones para adoptar una estructura centrada en eventos. En la versión anterior, Universal Analytics, el enfoque se centraba en las sesiones y las visitas a páginas en una única visita, lo que limitaba la capacidad de realizar un seguimiento detallado de las interacciones. Con GA4, cada acción relevante del usuario se considera un «evento», lo que permite una visión del comportamiento mucho más granular, sin las limitaciones de la sesión, el dispositivo o el contenido.

La necesidad de adoptar un enfoque basado en eventos surgió con la difusión de los dispositivos móviles y el aumento del número de canales digitales utilizados durante el recorrido del cliente. Los modelos de monitorización centrados en sesiones lineales se habían quedado obsoletos y eran poco capaces de recoger todas las señales de interacción de los diversos puntos de contacto. Hoy en día, la experiencia del usuario está aún más fragmentada y es multicanal: se pasa rápidamente de entornos digitales a físicos, de un tótem interactivo a un dispositivo móvil, de un cartel publicitario exterior a un dispositivo vestible y, finalmente, a un sitio de escritorio. Existen numerosos micromomentos de interacción, como ver un vídeo, hacer clic en anuncios en redes sociales o guardar contenido.

Otro factor que impulsa la adopción del EDM es la evolución de las expectativas de los consumidores, que ahora desean interacciones inmediatas y altamente personalizadas. Los clientes esperan que las empresas comprendan sus necesidades e intenciones específicas adaptando las comunicaciones en consecuencia. Un sistema basado en eventos permite rastrear estas interacciones y responder rápidamente con contenidos u ofertas personalizados.

El enfoque basado en eventos conduce de forma natural a un aumento de la cantidad de datos recopilados, pero gracias a las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático, este volumen de información no es un obstáculo, sino una oportunidad enorme. La inteligencia artificial permite procesar los datos de los eventos para extraer información adicional y predictiva mediante la segmentación de datos en tiempo real y la predicción de comportamientos futuros. Esto permite convertir la complejidad en valor, facilitando una respuesta proactiva y dirigida, y mejorando la comprensión de la base de clientes.

Eventos: qué son y cómo identificarlos

Un evento puede definirse como cualquier acción realizada por el usuario al interactuar con un punto de contacto de la empresa. Algunos ejemplos de eventos son la reproducción de un vídeo, el clic en un enlace, la visita a una tienda física rastreada mediante balizas, el uso de una tarjeta de fidelidad o el desplazamiento de un carrito de la compra dentro de una tienda. Todas estas acciones, cuando se rastrean y recopilan adecuadamente, permiten a las empresas obtener una imagen más completa del recorrido del cliente, especialmente a través de una recopilación de datos precisa y ordenada.

Para optimizar la recopilación de estos datos, herramientas como GA4 permiten exportar los eventos a una base de datos centralizada. Este enfoque permite agregar y organizar los datos de manera eficiente, facilitando el análisis de eventos y la integración con otros sistemas empresariales, como CRM, plataformas de comercio electrónico, ERP y otros.

Base de datos centralizada: la base del marketing basado en eventos

La implementación de una base de datos centralizada es fundamental para el éxito del marketing basado en eventos, ya que permite la recopilación, gestión y análisis eficientes de grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples puntos de contacto. La computación en la nube es esencial para esta arquitectura: además de la escalabilidad, las plataformas de bases de datos en la nube ofrecen rapidez, seguridad y flexibilidad en el procesamiento de datos.

Una de las empresas líderes en este ámbito, Snowflake, introdujo el concepto de Marketing Data Foundation, argumentando que el departamento de marketing necesita una base de datos en la nube dedicada, diseñada específicamente para el procesamiento e integración de datos. A diferencia de los sistemas de almacenamiento en silos, que fragmentan la información, una base de datos centralizada proporciona una visión holística del cliente, lo cual es esencial para la analítica predictiva precisa y un enfoque personalizado basado en eventos.

Además de Snowflake, las principales plataformas de bases de datos en la nube incluyen BigQuery (Google Cloud Platform), Redshift (Amazon Web Services), Databricks y Microsoft Azure.

En un contexto de EDM, una base de datos centralizada permite a las empresas no solo responder rápidamente a los eventos, sino también extraer información clave de los datos de manera fluida e integrada, optimizando las campañas de marketing con un impacto directo en el rendimiento y la satisfacción del cliente.

Enfoque basado en eventos: algoritmos más inteligentes y mejores resultados

Con la introducción de la inteligencia artificial, el marketing basado en eventos ha alcanzado nuevos niveles de eficacia, revolucionando la forma en que las empresas interpretan y responden al comportamiento del consumidor. El seguimiento basado en eventos, de hecho, se distingue por su capacidad para capturar una cantidad extraordinaria de señales granulares, ofreciendo una visión detallada y dinámica de las interacciones de los usuarios que de otro modo sería inaccesible. Este enfoque proporciona a los algoritmos una base de datos extremadamente rica, lo que potencia su capacidad de aprendizaje y adaptación, y les permite aumentar la confianza estadística de sus análisis.

Las empresas pueden aprovechar tres categorías principales de algoritmos para extraer valor de los eventos recopilados:

• Algoritmos de clustering: segmentan a los usuarios en grupos homogéneos basados en comportamientos y características similares, facilitando las estrategias de personalización. Algoritmos como k-means o DBSCAN se benefician de la amplitud y granularidad de los datos de eventos para identificar patrones de comportamiento complejos y crear audiencias con mayor precisión.
• Algoritmos de detección: diseñados para analizar series temporales, detectan patrones recurrentes y anomalías en los datos. El seguimiento basado en eventos amplifica su eficacia al proporcionar detalles contextuales enriquecidos, lo que permite la identificación temprana de cambios en el comportamiento del usuario y una respuesta rápida ante eventos inesperados.
• Algoritmos de predicción: utilizan los datos recopilados para predecir con exactitud comportamientos futuros, como la probabilidad de compra, el riesgo de abandono o el valor potencial de cada usuario. Los modelos avanzados, como las redes neuronales, los árboles de decisión y las regresiones, se vuelven más fiables y rinden mejor debido a la calidad y cantidad de señales proporcionadas por el enfoque basado en eventos, lo que les permite desarrollar modelos predictivos con una alta confianza.

Estas familias de algoritmos, alimentadas por datos de eventos, transforman la complejidad en valor estratégico, logrando que el marketing sea cada vez más personalizado, proactivo y orientado a resultados.

Aplicaciones prácticas para el marketing

La sinergia entre el seguimiento basado en eventos y los algoritmos de inteligencia artificial abre el camino a muchas aplicaciones prácticas, como la detección de la recencia del usuario, un parámetro que mide el tiempo transcurrido desde la última compra. Los algoritmos de inteligencia artificial monitorizan eficazmente estos datos y pueden activar una alerta cada vez que la recencia alcanza ciertos umbrales. Esta alerta se convierte en un activador para herramientas de automatización de marketing como Marketo, facilitando intervenciones específicas y oportunas.

Los algoritmos de clustering, por otro lado, permiten segmentar a los clientes mediante métricas como el RFM (Recencia, Frecuencia, Valor Monetario), identificando, por ejemplo, a los mejores clientes. Estos datos permiten realizar acciones específicas, como campañas de retargeting dedicadas a los usuarios más valiosos cuando realizan acciones significativas.

En el ámbito de la predicción, los algoritmos pueden estimar, por ejemplo, el valor de vida del cliente (LTV), lo que permite orientar las estrategias de marketing hacia aquellos con un alto potencial.

La predicción de la intención de compra, por su parte, cuando alcanza umbrales de alrededor del 65-70 %, puede respaldar estrategias útiles para fomentar la conversión. Por otro lado, cuando se supera el 90 % de probabilidad de compra, resulta eficaz adoptar campañas de exclusión, optimizando así el presupuesto y reduciendo la inversión en usuarios que ya tienen muchas probabilidades de comprar.

Estos son solo algunos ejemplos de lo que se puede lograr a través de la precisión y rapidez del marketing basado en eventos impulsado por IA.

Caso de estudio: Bytek Prediction Platform en el corazón de las estrategias de marketing basado en eventos

Una plataforma de cursos de fitness en línea utilizó Bytek Prediction Platform para abordar un desafío crucial: detectar y prevenir el abandono inminente del servicio.

Mediante el uso de inteligencia artificial, Bytek Prediction Platform analizó numerosas señales, como la disminución de la frecuencia de inicios de sesión, la reducción del tiempo pasado en la plataforma, la interrupción repentina de una rutina de entrenamiento, la ausencia de interacciones con nuevas ofertas de contenido, entre otras. La IA segmentó automáticamente a los usuarios en riesgo y calculó las probabilidades predictivas de abandono para cada perfil. Esto permitió al cliente implementar intervenciones dirigidas y oportunas, que incluyeron:

• Campañas de remarketing en Google Ads y Meta, con creatividades optimizadas para cada segmento. Los anuncios promocionaban ofertas específicas, como descuentos en suscripciones anuales y semestrales, para incentivar el regreso de los usuarios.
• Notificaciones push personalizadas y correos electrónicos motivacionales enviados en los momentos más estratégicos para maximizar el impacto. Estos mensajes incluían sugerencias para adoptar un estilo de vida saludable, recordatorios para completar cursos iniciados pero no terminados y comentarios personalizados sobre los progresos alcanzados.

Mediante una combinación de seguimiento basado en eventos, analítica predictiva, campañas de anuncios y automatización de marketing, la plataforma logró resultados significativos:

• Aumento de la frecuencia de acceso: los usuarios han vuelto a acceder regularmente a la plataforma, con un aumento del 35 % en la frecuencia semanal media.
• Reducción del riesgo de abandono: la acción proactiva redujo el porcentaje de usuarios en riesgo en un 25 %, mejorando significativamente la retención.
• Aumento del valor de vida del cliente: la personalización de las intervenciones fortaleció la conexión entre la plataforma y los usuarios, con un aumento del 20 % en el valor medio global de cada suscriptor.

Este caso demuestra cómo el seguimiento granular, combinado con la inteligencia artificial, es clave para identificar problemas críticos e implementar respuestas automatizadas, rápidas y específicas, mejorando al mismo tiempo la experiencia del usuario y el rendimiento del negocio.