{"id":1252,"date":"2025-12-01T22:01:10","date_gmt":"2025-12-01T22:01:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bytek.ai\/blog\/de-los-datos-al-valor-convertir-los-datos-propios-en-ventajas-competitivas\/"},"modified":"2025-12-01T22:01:10","modified_gmt":"2025-12-01T22:01:10","slug":"de-los-datos-al-valor-convertir-los-datos-propios-en-ventajas-competitivas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bytek.ai\/es\/blog\/de-los-datos-al-valor-convertir-los-datos-propios-en-ventajas-competitivas\/","title":{"rendered":"De los datos al valor: convertir los datos propios en ventajas competitivas"},"content":{"rendered":"<p id=\"\">En el contexto del marketing digital, el concepto de <strong id=\"\">datos propios<\/strong> adquiere un papel central, defini\u00e9ndose como el conjunto de datos recopilados directamente por la empresa a trav\u00e9s de interacciones directas, tanto online como offline. As\u00ed, la informaci\u00f3n personal de un usuario, su historial transaccional, su navegaci\u00f3n en mi sitio, los comentarios que deja, los productos que prefiere, son todos datos propios, cedidos directa y conscientemente por el usuario mediante consentimiento. <\/p>\n<p id=\"\"><strong id=\"\">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 comprensi\u00f3n profunda de sus clientes<\/strong>, ofreciendo ventajas competitivas consistentes a trav\u00e9s de todos los desencadenantes y se\u00f1ales que pueden utilizarse en las estrategias de marketing.<\/p>\n<p id=\"\">Todo profesional aspira a descifrar y anticipar las din\u00e1micas de comportamiento de sus clientes, a penetrar en la esencia de sus inclinaciones y necesidades. Mediante un an\u00e1lisis meticuloso de las se\u00f1ales que dejan los consumidores durante sus interacciones, pueden destilarse datos valiosos que revelan deseos, preferencias y pasiones individuales. Esta informaci\u00f3n se convierte en la base sobre la cual construir experiencias personalizadas, decidir qu\u00e9 contenido mostrar, qu\u00e9 productos u ofertas ofrecer.  <\/p>\n<p id=\"\">El an\u00e1lisis del <strong id=\"\">valor predictivo del ciclo de vida del cliente (PCLV)<\/strong> es un componente esencial para comprender el valor econ\u00f3mico que un cliente puede generar para la empresa a lo largo de su interacci\u00f3n con ella. Mediante el an\u00e1lisis del comportamiento de compra, los intereses personales y la comparaci\u00f3n 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 funci\u00f3n de su valor esperado como si ya hubiera realizado compras significativas.  <\/p>\n<p id=\"\">Paralelamente, el concepto de <strong id=\"\">Time to Push<\/strong> emerge como un determinante clave del impacto efectivo de las estrategias de marketing. Este indicador temporal, generado mediante anal\u00edtica predictiva, se\u00f1ala el momento m\u00e1s apropiado para iniciar acciones de marketing directo. Identificar una intenci\u00f3n de compra m\u00e1s pronunciada, percibida a trav\u00e9s del comportamiento transaccional del cliente, permite activar mecanismos de engagement, maximizando su efectividad.  <\/p>\n<p id=\"\">La capacidad de anticipar tales momentos mediante inteligencia artificial ha hecho posibles acciones con altas tasas de conversi\u00f3n, incluso antes de que la intenci\u00f3n se haya manifestado, ofreciendo una enorme ventaja competitiva a aquellos actores que fueron los primeros y mejores en fundamentar algoritmos oportunos en la predicci\u00f3n.<\/p>\n<p id=\"\">Dentro del sector retail, la anal\u00edtica predictiva tiene una larga historia, aunque tradicionalmente se ha centrado m\u00e1s en el comportamiento del consumidor dentro de las tiendas f\u00edsicas, descuidando en parte el \u00e1mbito digital. Con la llegada de grandes plataformas de comercio electr\u00f3nico y entretenimiento como Amazon o Netflix, las oportunidades de personalizaci\u00f3n y la calidad de los algoritmos han alcanzado alturas inimaginables. <\/p>\n<p id=\"\">Estas pr\u00e1cticas anal\u00edticas, orientadas a predecir tendencias y comportamiento de compra, solo eran accesibles para un peque\u00f1o n\u00famero de empresas. Esta limitaci\u00f3n se deb\u00eda principalmente a los elevados costes infraestructurales y tecnol\u00f3gicos, as\u00ed como a la complejidad de los algoritmos de inteligencia artificial, que requer\u00edan habilidades especializadas que solo se encontraban en unos pocos centros de excelencia. Como resultado, la mayor\u00eda de las empresas quedaban excluidas de los beneficios de estas sofisticadas t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis.  <\/p>\n<p id=\"\">En el escenario digital actual, observamos una transformaci\u00f3n positiva caracterizada por la evoluci\u00f3n 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 gesti\u00f3n y automatizaci\u00f3n de los datos propios. Este desarrollo ha hecho que el panorama martech sea extremadamente din\u00e1mico, enriqueci\u00e9ndolo con oportunidades pero, al mismo tiempo, aumentando la complejidad de los stacks tecnol\u00f3gicos. En este contexto, los profesionales del marketing est\u00e1n eligiendo las herramientas que consideran m\u00e1s adecuadas para sus actividades, reduciendo as\u00ed la brecha previamente existente entre el procesamiento de datos y las aplicaciones pr\u00e1cticas de marketing.  <\/p>\n<p id=\"\">Ante esta evoluci\u00f3n, las organizaciones se enfrentan al desaf\u00edo de proporcionar flujos de datos optimizados a herramientas consolidadas del sector como Mailchimp, Google Ads, Salesforce o HubSpot. Este proceso de activaci\u00f3n de datos se est\u00e1 produciendo en un contexto cada vez m\u00e1s centrado en respetar la privacidad del usuario mediante la adopci\u00f3n de un enfoque de privacidad por dise\u00f1o. <\/p>\n<p id=\"\">El creciente \u00e9nfasis en la anonimizaci\u00f3n y la seguridad de los datos plantea cuestiones complejas relacionadas con la recopilaci\u00f3n, el almacenamiento y la agregaci\u00f3n de informaci\u00f3n, que deben gestionarse en pleno cumplimiento del consentimiento expresado por el usuario.<\/p>\n<p id=\"\">La implementaci\u00f3n de procesos efectivos de integraci\u00f3n 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 adopci\u00f3n de un modelo de composabilidad aplicado a los almacenes de datos empresariales emerge como la soluci\u00f3n preferida. Este enfoque implica el uso optimizado de las infraestructuras de almacenamiento de datos existentes, integr\u00e1ndolas con componentes modulares que abordan espec\u00edficamente las necesidades operativas y estrat\u00e9gicas, sin necesidad de implementar nuevas herramientas o plataformas que podr\u00edan ser redundantes o duplicar los recursos de datos existentes.  <\/p>\n<p id=\"\">Adem\u00e1s, el \u00e9nfasis en encontrar soluciones de integraci\u00f3n \u00ablistas para usar\u00bb facilita la conexi\u00f3n entre diferentes elementos del stack tecnol\u00f3gico, 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 f\u00e1cilmente gestionable. Adaptando esta visi\u00f3n a las especificidades del marketing, ha evolucionado la noci\u00f3n del <strong id=\"\">Modern Customer Data Stack<\/strong>, que toma los principios del Modern Data Stack y los aplica a la optimizaci\u00f3n de las estrategias de gesti\u00f3n de datos de clientes. Esta evoluci\u00f3n refleja la intenci\u00f3n de maximizar la efectividad de la informaci\u00f3n propia aprovechando tecnolog\u00edas avanzadas para el an\u00e1lisis profundo de datos y el desarrollo de acciones de marketing dirigidas y personalizadas.   <\/p>\n<p id=\"\">Numerosas organizaciones han destacado un problema recurrente: la aplicaci\u00f3n de modelos anal\u00edticos avanzados \u2014como RFM, scoring y an\u00e1lisis de intereses\u2014 que, a pesar de su larga historia y efectividad probada, a menudo resultaban en un uso limitado a la simple lectura de datos estad\u00edsticos. En cambio, las empresas necesitan convertir estas anal\u00edticas en acciones concretas, transformando clientes fieles en segmentos dirigidos para campa\u00f1as de Facebook Ads, dimensiones personalizadas en Google Analytics o etiquetas en sistemas CRM para el env\u00edo 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.  <\/p>\n<p id=\"\">Surgen tres desaf\u00edos principales ante esta necesidad:<\/p>\n<ul id=\"\">\n<li id=\"\"><strong id=\"\">Resoluci\u00f3n de identidad<\/strong><\/li>\n<li id=\"\"><strong id=\"\">Enriquecimiento y segmentaci\u00f3n de datos<\/strong><\/li>\n<li id=\"\"><strong id=\"\">Activaci\u00f3n de datos<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p id=\"\">Habiendo ya tratado la resoluci\u00f3n de identidad, nos centraremos en el enriquecimiento, la segmentaci\u00f3n y la activaci\u00f3n de datos. Estos aspectos son cr\u00edticos para la implementaci\u00f3n efectiva de estrategias de marketing digital, ya que permiten estructurar los datos de manera que puedan interpretarse y utilizarse f\u00e1cilmente para iniciativas de marketing, adem\u00e1s de garantizar que la informaci\u00f3n se active a trav\u00e9s de los canales m\u00e1s apropiados para maximizar el engagement y el retorno de la inversi\u00f3n. <\/p>\n<h2 id=\"\">Enriquecimiento y segmentaci\u00f3n de datos<\/h2>\n<p id=\"\">En el contexto del enriquecimiento y la segmentaci\u00f3n de datos de clientes, nos hemos centrado en cuatro \u00e1reas principales de an\u00e1lisis: an\u00e1lisis de intereses, an\u00e1lisis RFM (Recency, Frequency, Monetary value), lead scoring y c\u00e1lculo del valor predictivo del ciclo de vida. Estos enfoques representan herramientas fundamentales para la comprensi\u00f3n profunda y la segmentaci\u00f3n de clientes, bas\u00e1ndose en diferentes aspectos de su comportamiento e interacci\u00f3n con la marca. <\/p>\n<h3 id=\"\">An\u00e1lisis de intereses<\/h3>\n<p id=\"\">El an\u00e1lisis de intereses tiene como objetivo delinear los campos de inter\u00e9s de los clientes observando sus actividades en las plataformas digitales corporativas, como sitios web o aplicaciones. El punto de partida de este an\u00e1lisis son las p\u00e1ginas visitadas por los usuarios. Utilizando modelos avanzados, basados en Large Language Models y t\u00e9cnicas de embedding, pueden asociarse a cada URL visitada etiquetas espec\u00edficas indicativas de un \u00abtema\u00bb tratado en esa URL particular.  <\/p>\n<p id=\"\">En esta \u00e1rea, <strong id=\"\">Bytek<\/strong> ha implementado tres tipos diferentes de clasificaci\u00f3n de intereses:<\/p>\n<ul id=\"\">\n<li id=\"\"><strong id=\"\">Clasificaci\u00f3n IAB<\/strong>: un sistema de clasificaci\u00f3n multinivel dise\u00f1ado por el Interactive Advertising Bureau (IAB) para estandarizar la categorizaci\u00f3n de contenido con el fin de facilitar la comparaci\u00f3n e integraci\u00f3n de audiencias, permitiendo un lenguaje com\u00fan entre diferentes actores del mercado.<\/li>\n<li id=\"\"><strong id=\"\">Clasificaci\u00f3n personalizada<\/strong>: ofrece a los clientes la capacidad de definir y personalizar intereses espec\u00edficos relevantes para su negocio.<\/li>\n<li id=\"\"><strong id=\"\">Clasificaci\u00f3n de productos<\/strong>: asocia cada URL visitada con una o m\u00e1s etiquetas que identifican el producto presentado en la p\u00e1gina.<\/li>\n<\/ul>\n<p id=\"\">A cada URL se le asigna una o m\u00e1s etiquetas seg\u00fan estos criterios y, mediante la aplicaci\u00f3n de algoritmos sofisticados, se asigna a cada usuario un perfil de intereses basado no solo en sus propias acciones sino tambi\u00e9n en el comportamiento general de los usuarios del sitio analizado. El inter\u00e9s en un producto no se deduce \u00fanicamente de una visita a una p\u00e1gina espec\u00edfica, sino que se contextualiza con respecto a las actividades generales de los usuarios, considerando par\u00e1metros como el n\u00famero de p\u00e1ginas visitadas, el tiempo dedicado y las acciones realizadas. Este enfoque permite atribuir el inter\u00e9s de manera m\u00e1s precisa y representativa del engagement real del usuario.  <\/p>\n<h3 id=\"\">An\u00e1lisis RFX<\/h3>\n<p id=\"\">El segundo modelo es el an\u00e1lisis RFX, un proceso de clustering orientado a segmentar la base de usuarios en grupos homog\u00e9neos seg\u00fan las caracter\u00edsticas de su comportamiento de compra. El an\u00e1lisis utiliza tres variables clave: Recency (R), Frequency (F) y una tercera variable (X) que representa un valor espec\u00edfico, t\u00edpicamente monetario. El prop\u00f3sito de este an\u00e1lisis es categorizar a los usuarios seg\u00fan cu\u00e1ndo se realiz\u00f3 su \u00faltima compra, la frecuencia de las transacciones y una m\u00e9trica de valor, que puede variar seg\u00fan las necesidades del negocio. Tradicionalmente conocido como an\u00e1lisis RFM (Recency, Frequency, Monetary), se eligi\u00f3 el nombre RFX para reflejar la flexibilidad en la adaptaci\u00f3n de la tercera variable a m\u00e9tricas distintas del valor monetario de las transacciones \u2014como el margen de beneficio\u2014 ofreciendo as\u00ed una mayor personalizaci\u00f3n en la interpretaci\u00f3n de los datos.   <\/p>\n<p id=\"\">Esta metodolog\u00eda se basa en el uso de algoritmos de clustering para identificar y clasificar a los clientes en categor\u00edas como \u00abmejores clientes\u00bb, \u00abclientes fieles\u00bb o \u00abclientes propensos a la p\u00e9rdida\u00bb, dependiendo de su interacci\u00f3n con la empresa y el valor generado a trav\u00e9s de sus transacciones.<\/p>\n<h3 id=\"\">Valor predictivo del ciclo de vida del cliente<\/h3>\n<p id=\"\">Una vez identificadas estas categor\u00edas, es \u00fatil conocer el valor del cliente individual realizando un an\u00e1lisis predictivo para obtener el Customer Lifetime Value (CLTV). Esto permite determinar el valor econ\u00f3mico potencial que un cliente puede aportar a lo largo de su relaci\u00f3n con la empresa, orientando estrat\u00e9gicamente las inversiones en iniciativas de marketing y retenci\u00f3n. <\/p>\n<p id=\"\">El c\u00e1lculo del valor predictivo del ciclo de vida del cliente comienza con el an\u00e1lisis de las m\u00e9tricas Recency, Frequency y Monetary (RFM). Este proceso implica una exploraci\u00f3n detallada de la distribuci\u00f3n de estas m\u00e9tricas 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 hist\u00f3ricos durante el cual los resultados reales ya son conocidos. Esto permite evaluar la precisi\u00f3n de las predicciones del modelo compar\u00e1ndolas con eventos reales que han ocurrido.   <\/p>\n<p id=\"\">Una vez que el modelo demuestra proporcionar predicciones fiables que est\u00e1n en l\u00ednea con los datos hist\u00f3ricos, se realiza la fase de predicci\u00f3n real. En esta fase, se intenta predecir el comportamiento del cliente durante los meses siguientes. La experiencia muestra que extender las previsiones m\u00e1s all\u00e1 de seis meses reduce significativamente su precisi\u00f3n y utilidad. Esto se deriva de la propia naturaleza de la previsi\u00f3n, que tiende a ser m\u00e1s precisa a corto plazo, mientras que proyectar escenarios a largo plazo introduce un mayor grado de incertidumbre y variabilidad.   <\/p>\n<p id=\"\">En resumen, el proceso de c\u00e1lculo del CLV predictivo se basa en un examen de las m\u00e9tricas clave de interacci\u00f3n del cliente y la aplicaci\u00f3n de modelos predictivos entrenados con datos hist\u00f3ricos. Este enfoque permite generar estimaciones fiables sobre el valor futuro del cliente, proporcionando a las empresas una base s\u00f3lida sobre la cual construir estrategias de marketing y negocio dirigidas. <\/p>\n<h3 id=\"\">Lead Scoring<\/h3>\n<p id=\"\">En nuestras interacciones con clientes, surge con frecuencia una solicitud para implementar sistemas de lead scoring, una pr\u00e1ctica 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 vol\u00famenes de leads, permitiendo la optimizaci\u00f3n de recursos al priorizar las oportunidades m\u00e1s prometedoras. <\/p>\n<p id=\"\"><strong id=\"\">La importancia del lead scoring tambi\u00e9n se extiende a la industria publicitaria, donde puede influir eficazmente en la asignaci\u00f3n de presupuesto y la personalizaci\u00f3n de campa\u00f1as.<\/strong><\/p>\n<p id=\"\">El c\u00e1lculo del lead scoring presenta un grado bastante alto de complejidad, ya que es necesario integrar y analizar datos heterog\u00e9neos, incluyendo informaci\u00f3n de comportamiento, intereses previamente identificados y otros datos, t\u00edpicamente ubicados en el CRM, como la empresa donde trabaja el usuario, el tama\u00f1o y el sector de la empresa en cuesti\u00f3n, el rol laboral del individuo, etc.<\/p>\n<p id=\"\">La etapa inicial del proceso implica una evaluaci\u00f3n cuidadosa de la calidad de los datos recopilados, seguida de operaciones de limpieza y, cuando sea necesario, de reducci\u00f3n si la cantidad es demasiado alta en relaci\u00f3n con las observaciones disponibles, requiriendo la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas avanzadas para preparar los datos para el an\u00e1lisis.<\/p>\n<p id=\"\">La elecci\u00f3n del modelo m\u00e1s adecuado para calcular el lead scoring var\u00eda seg\u00fan las especificidades del conjunto de datos. No existe un modelo universalmente aplicable, sino que deben evaluarse varias t\u00e9cnicas como redes neuronales, m\u00e9todos de reducci\u00f3n y modelos de conjunto (que incluyen t\u00e9cnicas como bagging, boosting y stacking) para identificar el enfoque m\u00e1s efectivo. La selecci\u00f3n del modelo final se basa en su capacidad predictiva, eligiendo el que proporciona la mayor precisi\u00f3n.  <\/p>\n<p id=\"\">Es crucial adoptar un enfoque cr\u00edtico 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 consideraci\u00f3n. Solo mediante un an\u00e1lisis detallado y una selecci\u00f3n cuidadosa del modelo pueden optimizarse el lead scoring y las estrategias predictivas, garantizando resultados efectivos y adaptados a las necesidades espec\u00edficas de la empresa. <\/p>\n<h2 id=\"\">Activaci\u00f3n de datos<\/h2>\n<p id=\"\">La profundidad y complejidad en el procesamiento de algoritmos es fundamental para establecer una s\u00f3lida fiabilidad de los datos. Esta precisi\u00f3n es crucial para la activaci\u00f3n de datos, ya que garantiza la efectividad de las previsiones y evita la asignaci\u00f3n incorrecta de recursos de marketing. El objetivo es optimizar las metodolog\u00edas existentes sin necesariamente reinventarlas, personaliz\u00e1ndolas para garantizar que la identidad corporativa sea distintivamente reconocible. Un elemento clave en este proceso es la adquisici\u00f3n de datos actualizados y oportunos. La capacidad de detectar r\u00e1pidamente las transiciones de clientes entre diferentes segmentos es esencial. En consecuencia, es vital una infraestructura de datos \u00e1gil y receptiva que permita un procesamiento algor\u00edtmico r\u00e1pido y la generaci\u00f3n de insights.     <\/p>\n<h3 id=\"\">Desencadenantes de marketing<\/h3>\n<p id=\"\">El concepto de desencadenante, originario de la industria de TI, ha encontrado una amplia aplicaci\u00f3n en el marketing. Esta metodolog\u00eda se basa en la implementaci\u00f3n de acciones autom\u00e1ticas en respuesta a la ocurrencia de eventos espec\u00edficos. Un ejemplo pr\u00e1ctico ser\u00eda la entrada de un cliente en un cluster espec\u00edfico o la realizaci\u00f3n de una compra, que desencadena el env\u00edo de una comunicaci\u00f3n por correo electr\u00f3nico personalizada. Este enfoque permite una interacci\u00f3n dirigida y oportuna con el cliente, mejorando la efectividad de las estrategias de engagement y retenci\u00f3n.   <\/p>\n<h3 id=\"\">Audiencias similares<\/h3>\n<p id=\"\">Como parte de la definici\u00f3n de estrategias de segmentaci\u00f3n, 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 inter\u00e9s gen\u00e9rico en ciertas categor\u00edas de productos, opte por enviar un feed de informaci\u00f3n relacionado con los clientes m\u00e1s relevantes. Este enfoque se basa en la premisa de que los productos ofrecidos poseen caracter\u00edsticas \u00fanicas, haciendo as\u00ed m\u00e1s efectivo buscar usuarios con similitudes a los llamados Top Clients. Esta metodolog\u00eda facilita la expansi\u00f3n de audiencias al dirigirse a individuos similares, optimizando la efectividad de la segmentaci\u00f3n publicitaria.   <\/p>\n<h3 id=\"\">Puja enriquecida<\/h3>\n<p id=\"\">En el contexto de una campa\u00f1a 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 conversi\u00f3n atribuible a un usuario particular, informando de ese evento a la campa\u00f1a relacionada. La campa\u00f1a identifica que el usuario en cuesti\u00f3n ha completado una conversi\u00f3n tras hacer clic en un anuncio banner, proporcionando retroalimentaci\u00f3n positiva sobre la efectividad de la campa\u00f1a y el retorno de la inversi\u00f3n.  <\/p>\n<p id=\"\">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.<\/p>\n<p id=\"\">La integraci\u00f3n de se\u00f1ales enriquecidas representa un avance cualitativo en la gesti\u00f3n de campa\u00f1as. Mediante la adopci\u00f3n de esta estrategia, puede asignarse un valor diferenciado a cada conversi\u00f3n, optimizando la asignaci\u00f3n del presupuesto publicitario seg\u00fan el valor potencial a largo plazo de los usuarios. Este enfoque permite ir m\u00e1s all\u00e1 de una visi\u00f3n puramente transaccional de las conversiones, favoreciendo una gesti\u00f3n de campa\u00f1as m\u00e1s sofisticada orientada a valorar las relaciones con los usuarios seg\u00fan su valor predictivo.  <\/p>\n<p id=\"\">Adoptar campa\u00f1as totalmente automatizadas, como Advantage Plus, puede amplificar a\u00fan m\u00e1s los resultados. Sin embargo, no se recomienda utilizar campa\u00f1as basadas en gran medida en inteligencia artificial en ausencia de datos propios. Porque los algoritmos intentar\u00e1n encontrar inmediatamente a los clientes que convierten m\u00e1s f\u00e1cilmente, dando resultados muy deficientes al principio y con bajo rendimiento a lo largo del tiempo.  <\/p>\n<p id=\"\">De hecho, el an\u00e1lisis de rendimiento de las acciones de marketing mediante herramientas como el Marketing Mix Model y el Lift Experiment revela que las campa\u00f1as sin una base s\u00f3lida de datos propios tienden a mostrar baja incrementalidad, centr\u00e1ndose en usuarios ya predispuestos a comprar. Por el contrario, integrar datos cuidadosamente seleccionados sobre los mejores clientes en los modelos de segmentaci\u00f3n obliga a las campa\u00f1as a expandirse a nuevos usuarios, similares a los Top Clients, maximizando la efectividad de las estrategias publicitarias y la incrementalidad de las ventas. <\/p>\n<h3 id=\"\">Enriquecimiento del CRM y CX personalizada<\/h3>\n<p id=\"\">Un aspecto particularmente relevante es la capacidad de gestionar y explotar datos en tiempo real. La integraci\u00f3n de las etiquetas generadas por los algoritmos en la base de datos de la empresa ofrece la posibilidad de personalizar a\u00fan m\u00e1s la comunicaci\u00f3n hacia el cliente, bas\u00e1ndose en variables como la puntuaci\u00f3n de lead scoring o la pertenencia a un cluster de clientes de alto valor. <\/p>\n<p id=\"\">Las etiquetas tambi\u00e9n pueden importarse en sistemas de Analytics, permitiendo evaluar el impacto que una determinada etiqueta tiene en la tasa de conversi\u00f3n de un proceso de onboarding.<\/p>\n<p id=\"\">Adem\u00e1s, 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 transmisi\u00f3n del perfil de usuario al almacenamiento local del navegador para una navegaci\u00f3n personalizada. Esto permite personalizar el contenido, utilizar chatbots y otras funciones avanzadas de manera m\u00e1s efectiva.  <\/p>\n<p id=\"\">La evoluci\u00f3n de las tecnolog\u00edas en la nube y la reducci\u00f3n de los costes computacionales han hecho que la personalizaci\u00f3n en tiempo real sea accesible para empresas de todos los tama\u00f1os, democratizando una oportunidad que anteriormente estaba limitada a unos pocos actores del mercado, como Netflix. Este avance tecnol\u00f3gico, combinado con metodolog\u00edas apropiadas, permite ofrecer experiencias altamente personalizadas, previamente exclusivas de empresas con recursos significativos. <\/p>\n<p id=\"\">\u200d<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En el contexto del marketing digital, el concepto de datos propios adquiere un papel central, defini\u00e9ndose como el conjunto de datos recopilados directamente por la empresa a trav\u00e9s de interacciones directas, tanto online como offline. 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