En este momento, los equipos de ventas y marketing digital están orientados a las campañas. Se centran en medir el éxito de las campañas antes de medir el Customers Life Value (CLV). Esto sucede por varias razones, una de las cuales es que las métricas de campaña son más fáciles de medir que el valor de vida del cliente individual.

Además, la forma en que calculamos CLV no siempre es muy precisa, ya que utiliza datos históricos conocidos y basa esos datos únicamente en transacciones pasadas para un cliente o grupo en particular. Esto solo proporciona una idea de lo que ya ha ocurrido y, como tal, arroja muy poca información sobre el valor potencial de los nuevos suscriptores y clientes.

Pero no por mucho. Las métricas predictivas de marketing, como el cálculo CLV, se mejorarán enormemente. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial predecirán el valor de vida del cliente individual y grupal; esto se denomina CLV predictivo. Así que adiós CLV histórico y hola CLV predictivo.

El CLV predictivo mide los tipos de información procesable que son actuales, para ayudar a los especialistas en marketing a tomar decisiones mejor informadas e impulsadas por datos que contribuyen a aumentar los ingresos. Información como: qué grupo de suscriptores y sus atributos serán los más rentables durante un período de tiempo específico, qué presupuesto de adquisición obtiene el ROI más alto y qué atributos del cliente ayudan a generar un mayor valor de vida de cliente.

Los especialistas en marketing valoran más los servicios que les permiten medir, atribuir y optimizar sus programas.

métricas predictivas de marketing-01

“El aprendizaje automático y la inteligencia artificial predecirán el valor de vida del cliente individual y grupal; esto se denomina CLV predictivo”.

La investigación realizada por Coduxe del Grupo de Relevancia muestra claramente (en el esquema 5) los beneficios del uso de análisis avanzados, como CLV predictivo sobre análisis básicos, como el CLV histórico.

esquema 5-01

Como podemos ver en el esquema 6, cuando se le preguntó “¿Qué datos utiliza actualmente para el modelado predictivo?” No muy presente en las compañías hasta el momento, pero pronto veremos un mayor uso a medida que más especialistas en marketing tomen conciencia de los beneficios del uso de las métricas de marketing predictivo. Nos ayuda a proporcionar más valor a los clientes y, a su vez, beneficiándose de su uso de estas métricas predictivas de marketing al obtener información valiosa.

esquema 6-01

Quieres que te ayudemos a conseguir mejores resultados?

Llámanos +34.928.367.447