Guía de modelado estadístico para marketing online

Con los últimos avances en tecnología, los especialistas en marketing ahora tienen acceso a grandes volúmenes de datos que pueden ayudarles a tomar mejores decisiones al crear sus campañas. Y una de las formas en que pueden aprovechar estos datos es mediante el modelado estadístico.

En esta guía, explico brevemente los distintos modelos estadísticos disponibles y cómo puedes usarlos para monitorear KPIs.

Guía de modelado estadístico para el marketing en línea

Los modelos estadísticos son algoritmos o conjuntos de fórmulas matemáticas que pueden ayudar a predecir lo que puede ocurrir, encontrar clientes similares, recomendar productos según lo que ya les interesa a los usuarios y realizar muchas otras tareas en función de los datos que has recopilado. A continuación, se presentan los principales modelos estadísticos que puedes usar;

·        Segmentación de mercado

·        Series temporales

·        Modelado de recomendaciones

·        Modelado de atribución

·        Atribución incremental

·        Aprendizaje supervisado

·        Optimización

Ahora bien, existen varios KPIs que puedes usar en el marketing en línea, pero hoy analizaré cuatro y cómo y cuándo puedes utilizar estos modelos estadísticos. Estos cuatro incluyen;

·        Costo por lead

·        Tasas de conversión

·        Tasa de clics (Click-Through Rate)

·        Precio óptimo

¿Listo? Empecemos.

Costo por lead

Podemos definir el costo por lead como la cantidad de dinero que debes gastar para despertar el interés de un cliente en tu producto. En la mayoría de los casos, puedes calcular esta cifra basándote en tu historial o consultar con otros negocios si eres nuevo en la industria.

El objetivo siempre es encontrar un canal de marketing con un costo por lead bajo y una alta tasa de conversión. Y una forma de minimizar el costo por lead es mediante la segmentación de mercado y los sistemas de recomendación. A continuación se explica cómo funciona.

Segmentación de mercado

La segmentación consiste en agrupar a los clientes en clusters según datos demográficos, rasgos de personalidad, niveles de ingresos, prioridades y muchos otros factores. Después de agruparlos, se desarrollan estrategias de marketing adecuadas para cada cluster.

Por ejemplo, hablando de datos demográficos, distintas regiones tienen percepciones diferentes sobre las apuestas y las estrategias de marketing de apuestas deportivas. Tu estrategia debe contemplarlo en cada segmento demográfico. Cuanto más atractiva sea tu estrategia de marketing en línea para un cluster en particular, más tiempo es probable que retengas a esos clientes.

Si los especialistas en marketing han construido un cluster o grupo grande, pueden buscar a más personas que encajen con esas mismas características. Esta estrategia también se conoce como modelado de audiencias similares (lookalike modeling).

Sistema de recomendación

Este método también puede ayudar a generar leads para nuevos productos a partir de los clientes que ya tienes. Es un modelo que predice qué podría gustarle a un usuario. Hay dos tipos de sistemas de recomendación: basado en contenido y filtrado colaborativo. El basado en contenido consiste en sugerirle un producto a un cliente según lo que ha comprado anteriormente.

Si a un cliente le encanta un tipo específico de noticias deportivas, puedes recomendarle un tipo similar de contenido. Lo mismo sucede con servicios de películas como Netflix.

Por otro lado, el filtrado colaborativo predice que si a un usuario le gusta el Producto A y a otro le gusta el Producto B, quienes gustan del Producto A probablemente también gusten del Producto B. En un escenario deportivo, los aficionados que aman el fútbol también podrían estar interesados en baloncesto o voleibol, según skylinesoccer.org.

Tasas de conversión

Por otro lado, las tasas de conversión son la cantidad de leads que finalmente se convierten en clientes. Por ejemplo, si obtuviste 10,000 leads pero solo 1,000 se convirtieron en clientes, tu conversión es 1000/10000 = 0.1 o 10%.

Si estás usando distintos canales de marketing, hay muchos factores que intervienen en el cálculo de las tasas de conversión. Las series temporales, el modelado de atribución y la atribución incremental pueden ayudarte a determinar qué canales convierten y cuáles podrían combinarse mejor. A continuación se explica cómo funcionan.

Series temporales

 Este modelo analiza qué podría haber ocurrido si no hubieras usado una estrategia de marketing específica durante un periodo. Por ejemplo, puedes comparar los resultados que obtuviste con anuncios en TV frente a lo que habría pasado si no los hubieras utilizado. Como resultado, puedes identificar la efectividad de tus canales de marketing, si realmente están marcando una diferencia y cuáles medios tienen una mayor tasa de conversión.

Modelado de atribución

El modelado de atribución es el análisis de qué canal de marketing tiene el ROI más alto o es responsable de una conversión. Un error que se puede cometer es enfocarse solo en la última interacción o en el último canal de marketing que un usuario utilizó para concretar una compra.

Sin embargo, según Peter Foy de AgencyAnalytics, el modelado de atribución te permite analizar la primera interacción, la última interacción, el decaimiento temporal, el modelo lineal y el último clic no directo. Podrías darte cuenta de que el comprador llegó a tu blog un par de veces, vio un anuncio de retargeting y finalmente realizó una compra. Como resultado, el anuncio no es el único canal que convirtió, sino también el tráfico del blog. Por lo tanto, sabrás qué canales combinar para obtener un ROI más alto.

Atribución incremental

Este modelo establece las conversiones que solo se produjeron como resultado del marketing. Independientemente de qué tan efectiva sea tu campaña, podrías estar obteniendo conversiones desde otros canales. Una vez que conoces cuánto negocio trajeron tus esfuerzos de marketing, puedes calcular el ROI con precisión. Cuando lo combinas con el modelado de atribución, sabrás en qué canales invertir y cuánto invertir para alcanzar tus objetivos.

Dmitry Klymenko de internetrix también afirma que un negocio puede predecir el valor de vida del cliente con atribución incremental. El Customer Lifetime Value (CLV) es un KPI crucial para empresas de apuestas deportivas, así que esta forma de modelado puede ser bastante valiosa.

Tasa de clics (Click-Through Rate)

Esta es la tasa a la que los prospectos o clientes hacen clic en tus correos, anuncios, contenido web o cualquier otro tipo de medio. Al igual que con la tasa de conversión, la tasa de clics se calcula dividiendo el número de clics entre el número de impresiones. Si se trata de una campaña de email marketing, sería dividir los clics del correo entre el total de correos enviados. El aprendizaje supervisado es un modelo estadístico que puede ayudar a mejorar la tasa de clics. A continuación se explica cómo funciona.

Aprendizaje supervisado

A diferencia de la segmentación de mercado, donde se utiliza aprendizaje no supervisado o datos sin entrenar, el aprendizaje supervisado implica entrenar los datos para predecir un resultado. El resultado puede ser una categoría cuando se trata de clasificación o un valor cuando se trata de regresión. Puedes predecir tasas de clics usando aprendizaje supervisado. Por ejemplo, puedes predecir que un anuncio o publicación con ciertas frases, imágenes o mostrado a una hora específica del día tendrá una tasa de clics más alta. Puedes medir los resultados en una escala del 1 al 10 o como un porcentaje entre 0 y 100%.

Precio óptimo

Este es el precio con el que el vendedor obtiene la mayor ganancia, y a menudo no es el precio más alto del producto. Cuando el precio es demasiado alto, pocos clientes comprarán, por lo que venderás pocos productos. Cuando es demasiado bajo, venderás muchas unidades pero obtendrás una ganancia mínima. El método para encontrar el precio óptimo no está escrito en piedra. Es prueba y error, ya que intervienen varios factores. Estos factores incluyen;

·        Qué impulsa a tus clientes: ¿es el precio más barato, lo caro, ofrecer satisfacción, etc.?

·        ¿Cuál es tu posición en el mercado? ¿Ofreces productos de lujo, los más baratos, etc.?

·        Precios de la competencia: revisa cuánto cobran tus competidores, su posicionamiento y el tipo de clientes que tienen.

Para evitar suposiciones, la optimización puede ayudarte a definir el precio óptimo. A continuación se explica cómo funciona.

Optimización

Aquí es donde optimizas tus campañas de marketing para ajustarlas a tu audiencia objetivo. Por ejemplo, puedes optimizar tus impresiones según lo que les gusta a los usuarios, la hora del día en la que es más probable que hagan clic o el tipo de imágenes que prefieren, para aumentar la tasa de clics.

La optimización nos ayuda a lidiar con una gran limitación del modelado: no se puede predecir todo en el mundo real. Pero con la optimización, puedes hacer algunos ajustes en función de los desafíos que enfrentas.

Por ejemplo, puedes ajustar el precio óptimo a un punto que sea rentable para ti y aceptable para los clientes. La optimización también puede ayudarte a minimizar la cantidad de dinero que debes pagar en anuncios de Google, ya que sabrás por qué palabras clave debes ir. Esto también se conoce como puja óptima.

Cierre

Y ahí lo tienes. Los modelos estadísticos son bastante útiles para medir el rendimiento de tus estrategias de marketing digital. El objetivo es saber cuáles usar y cuándo usarlos, y aquí te acabo de dar un ejemplo. También se pueden aplicar a la mayoría de los KPIs. Así que adelante, pruébalos.

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Scoresandstats también es una agencia de marketing que ayuda a sus clientes a llegar a una audiencia más grande. Acabo de mencionar la segmentación de mercado y la creación de clusters. Pues bien, Scoresandstats tiene un cluster de aficionados a los deportes y a las apuestas deportivas que puedes aprovechar.