Con los \u00faltimos avances en tecnolog\u00eda, los especialistas en marketing ahora tienen acceso a grandes vol\u00famenes de datos que pueden ayudarles a tomar mejores decisiones al crear sus campa\u00f1as. Y una de las formas en que pueden aprovechar estos datos es mediante el modelado estad\u00edstico.<\/p>\n\n\n\n
En esta gu\u00eda, explico brevemente los distintos modelos estad\u00edsticos disponibles y c\u00f3mo puedes usarlos para monitorear KPIs.<\/p>\n\n\n\n
Los modelos estad\u00edsticos son algoritmos o conjuntos de f\u00f3rmulas matem\u00e1ticas que pueden ayudar a predecir lo que puede ocurrir, encontrar clientes similares, recomendar productos seg\u00fan lo que ya les interesa a los usuarios y realizar muchas otras tareas en funci\u00f3n de los datos que has recopilado. A continuaci\u00f3n, se presentan los principales modelos estad\u00edsticos que puedes usar;<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Segmentaci\u00f3n de mercado<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Series temporales<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Modelado de recomendaciones<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Modelado de atribuci\u00f3n<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Atribuci\u00f3n incremental<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Aprendizaje supervisado<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Optimizaci\u00f3n<\/p>\n\n\n\n
Ahora bien, existen varios KPIs que puedes usar en el marketing en l\u00ednea, pero hoy analizar\u00e9 cuatro y c\u00f3mo y cu\u00e1ndo puedes utilizar estos modelos estad\u00edsticos. Estos cuatro incluyen;<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Costo por lead<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Tasas de conversi\u00f3n<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Tasa de clics (Click-Through Rate)<\/p>\n\n\n\n
\u00b7 Precio \u00f3ptimo<\/p>\n\n\n\n
\u00bfListo? Empecemos.<\/p>\n\n\n\n
Podemos definir el costo por lead como la cantidad de dinero que debes gastar para despertar el inter\u00e9s de un cliente en tu producto. En la mayor\u00eda de los casos, puedes calcular esta cifra bas\u00e1ndote en tu historial o consultar con otros negocios si eres nuevo en la industria.<\/p>\n\n\n\n
El objetivo siempre es encontrar un canal de marketing con un costo por lead bajo y una alta tasa de conversi\u00f3n. Y una forma de minimizar el costo por lead es mediante la segmentaci\u00f3n de mercado y los sistemas de recomendaci\u00f3n. A continuaci\u00f3n se explica c\u00f3mo funciona.<\/p>\n\n\n\n
La segmentaci\u00f3n consiste en agrupar a los clientes en clusters seg\u00fan datos demogr\u00e1ficos, rasgos de personalidad, niveles de ingresos, prioridades y muchos otros factores. Despu\u00e9s de agruparlos, se desarrollan estrategias de marketing adecuadas para cada cluster.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, hablando de datos demogr\u00e1ficos, distintas regiones tienen percepciones diferentes sobre las apuestas y las estrategias de marketing de apuestas deportivas. Tu estrategia debe contemplarlo en cada segmento demogr\u00e1fico. Cuanto m\u00e1s atractiva sea tu estrategia de marketing en l\u00ednea para un cluster en particular, m\u00e1s tiempo es probable que retengas a esos clientes.<\/p>\n\n\n\n
Si los especialistas en marketing han construido un cluster o grupo grande, pueden buscar a m\u00e1s personas que encajen con esas mismas caracter\u00edsticas. Esta estrategia tambi\u00e9n se conoce como modelado de audiencias similares (lookalike modeling).<\/p>\n\n\n\n
Este m\u00e9todo tambi\u00e9n puede ayudar a generar leads para nuevos productos a partir de los clientes que ya tienes. Es un modelo que predice qu\u00e9 podr\u00eda gustarle a un usuario. Hay dos tipos de sistemas de recomendaci\u00f3n: basado en contenido y filtrado colaborativo. El basado en contenido consiste en sugerirle un producto a un cliente seg\u00fan lo que ha comprado anteriormente.<\/p>\n\n\n\n
Si a un cliente le encanta un tipo espec\u00edfico de noticias deportivas, puedes recomendarle un tipo similar de contenido. Lo mismo sucede con servicios de pel\u00edculas como Netflix.<\/p>\n\n\n\n
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 tambi\u00e9n gusten del Producto B. En un escenario deportivo, los aficionados que aman el f\u00fatbol tambi\u00e9n podr\u00edan estar interesados en baloncesto o voleibol, seg\u00fan skylinesoccer.org.<\/p>\n\n\n\n
Por otro lado, las tasas de conversi\u00f3n 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 conversi\u00f3n es 1000\/10000 = 0.1 o 10%.<\/p>\n\n\n\n
Si est\u00e1s usando distintos canales de marketing, hay muchos factores que intervienen en el c\u00e1lculo de las tasas de conversi\u00f3n. Las series temporales, el modelado de atribuci\u00f3n y la atribuci\u00f3n incremental pueden ayudarte a determinar qu\u00e9 canales convierten y cu\u00e1les podr\u00edan combinarse mejor. A continuaci\u00f3n se explica c\u00f3mo funcionan.<\/p>\n\n\n\n
<\/strong>Este modelo analiza qu\u00e9 podr\u00eda haber ocurrido si no hubieras usado una estrategia de marketing espec\u00edfica durante un periodo. Por ejemplo, puedes comparar los resultados que obtuviste con anuncios en TV frente a lo que habr\u00eda pasado si no los hubieras utilizado. Como resultado, puedes identificar la efectividad de tus canales de marketing, si realmente est\u00e1n marcando una diferencia y cu\u00e1les medios tienen una mayor tasa de conversi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n El modelado de atribuci\u00f3n es el an\u00e1lisis de qu\u00e9 canal de marketing tiene el ROI m\u00e1s alto o es responsable de una conversi\u00f3n. Un error que se puede cometer es enfocarse solo en la \u00faltima interacci\u00f3n o en el \u00faltimo canal de marketing que un usuario utiliz\u00f3 para concretar una compra.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, seg\u00fan Peter Foy de AgencyAnalytics, el modelado de atribuci\u00f3n te permite analizar la primera interacci\u00f3n, la \u00faltima interacci\u00f3n, el decaimiento temporal, el modelo lineal y el \u00faltimo clic no directo. Podr\u00edas darte cuenta de que el comprador lleg\u00f3 a tu blog un par de veces, vio un anuncio de retargeting y finalmente realiz\u00f3 una compra. Como resultado, el anuncio no es el \u00fanico canal que convirti\u00f3, sino tambi\u00e9n el tr\u00e1fico del blog. Por lo tanto, sabr\u00e1s qu\u00e9 canales combinar para obtener un ROI m\u00e1s alto.<\/p>\n\n\n\n Este modelo establece las conversiones que solo se produjeron como resultado del marketing. Independientemente de qu\u00e9 tan efectiva sea tu campa\u00f1a, podr\u00edas estar obteniendo conversiones desde otros canales. Una vez que conoces cu\u00e1nto negocio trajeron tus esfuerzos de marketing, puedes calcular el ROI con precisi\u00f3n. Cuando lo combinas con el modelado de atribuci\u00f3n, sabr\u00e1s en qu\u00e9 canales invertir y cu\u00e1nto invertir para alcanzar tus objetivos.<\/p>\n\n\n\n Dmitry Klymenko de internetrix tambi\u00e9n afirma que un negocio puede predecir el valor de vida del cliente con atribuci\u00f3n incremental. El Customer Lifetime Value (CLV) es un KPI crucial para empresas de apuestas deportivas, as\u00ed que esta forma de modelado puede ser bastante valiosa.<\/p>\n\n\n\n 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 conversi\u00f3n, la tasa de clics se calcula dividiendo el n\u00famero de clics entre el n\u00famero de impresiones. Si se trata de una campa\u00f1a de email marketing, ser\u00eda dividir los clics del correo entre el total de correos enviados. El aprendizaje supervisado es un modelo estad\u00edstico que puede ayudar a mejorar la tasa de clics. A continuaci\u00f3n se explica c\u00f3mo funciona.<\/p>\n\n\n\n A diferencia de la segmentaci\u00f3n 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 categor\u00eda cuando se trata de clasificaci\u00f3n o un valor cuando se trata de regresi\u00f3n. Puedes predecir tasas de clics usando aprendizaje supervisado. Por ejemplo, puedes predecir que un anuncio o publicaci\u00f3n con ciertas frases, im\u00e1genes o mostrado a una hora espec\u00edfica del d\u00eda tendr\u00e1 una tasa de clics m\u00e1s alta. Puedes medir los resultados en una escala del 1 al 10 o como un porcentaje entre 0 y 100%.<\/p>\n\n\n\n Este es el precio con el que el vendedor obtiene la mayor ganancia, y a menudo no es el precio m\u00e1s alto del producto. Cuando el precio es demasiado alto, pocos clientes comprar\u00e1n, por lo que vender\u00e1s pocos productos. Cuando es demasiado bajo, vender\u00e1s muchas unidades pero obtendr\u00e1s una ganancia m\u00ednima. El m\u00e9todo para encontrar el precio \u00f3ptimo no est\u00e1 escrito en piedra. Es prueba y error, ya que intervienen varios factores. Estos factores incluyen;<\/p>\n\n\n\n \u00b7 Qu\u00e9 impulsa a tus clientes: \u00bfes el precio m\u00e1s barato, lo caro, ofrecer satisfacci\u00f3n, etc.?<\/p>\n\n\n\n \u00b7 \u00bfCu\u00e1l es tu posici\u00f3n en el mercado? \u00bfOfreces productos de lujo, los m\u00e1s baratos, etc.?<\/p>\n\n\n\n \u00b7 Precios de la competencia: revisa cu\u00e1nto cobran tus competidores, su posicionamiento y el tipo de clientes que tienen.<\/p>\n\n\n\n Para evitar suposiciones, la optimizaci\u00f3n puede ayudarte a definir el precio \u00f3ptimo. A continuaci\u00f3n se explica c\u00f3mo funciona.<\/p>\n\n\n\n Aqu\u00ed es donde optimizas tus campa\u00f1as de marketing para ajustarlas a tu audiencia objetivo. Por ejemplo, puedes optimizar tus impresiones seg\u00fan lo que les gusta a los usuarios, la hora del d\u00eda en la que es m\u00e1s probable que hagan clic o el tipo de im\u00e1genes que prefieren, para aumentar la tasa de clics.<\/p>\n\n\n\n La optimizaci\u00f3n nos ayuda a lidiar con una gran limitaci\u00f3n del modelado: no se puede predecir todo en el mundo real. Pero con la optimizaci\u00f3n, puedes hacer algunos ajustes en funci\u00f3n de los desaf\u00edos que enfrentas.<\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, puedes ajustar el precio \u00f3ptimo a un punto que sea rentable para ti y aceptable para los clientes. La optimizaci\u00f3n tambi\u00e9n puede ayudarte a minimizar la cantidad de dinero que debes pagar en anuncios de Google, ya que sabr\u00e1s por qu\u00e9 palabras clave debes ir. Esto tambi\u00e9n se conoce como puja \u00f3ptima.<\/p>\n\n\n\n Y ah\u00ed lo tienes. Los modelos estad\u00edsticos son bastante \u00fatiles para medir el rendimiento de tus estrategias de marketing digital. El objetivo es saber cu\u00e1les usar y cu\u00e1ndo usarlos, y aqu\u00ed te acabo de dar un ejemplo. Tambi\u00e9n se pueden aplicar a la mayor\u00eda de los KPIs. As\u00ed que adelante, pru\u00e9balos.<\/p>\n\n\n\nModelado de atribuci\u00f3n<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Atribuci\u00f3n incremental<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Tasa de clics (Click-Through Rate)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Aprendizaje supervisado<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Precio \u00f3ptimo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Optimizaci\u00f3n<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Cierre<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
As\u00f3ciate con nosotros<\/strong><\/h2>\n\n\n\n