5. Principales acciones
Marketing Predictivo
● La importancia de recopilar, entender los datos
y saber aplicarlos en modelos de gestión e
interacción, nos permite brindar una mejor
experiencia al usuario, de forma que se pueda
tener un mayor % de conversiones.
● La creación de procesos ágiles que permitan
desarrollar análisis previo y “anticipar” cualquier
acción o posible decisión del consumidor
incrementará nuestro nivel de ROI.
Personalización
Experiencia de
usuario
Automatizaciones
&
Machine learning
Patrones de
comportamiento
Optimización
asertiva
6. Modelos de gestión
Creación y de grupos de clientes de acuerdo a parámetros y
objetivos que permitan desarrollar diferentes variables de compra
bajo su experiencia y tipología de compra.
Desarrollo de automatización y gestión de clientes de
acuerdo a la identificación en diferentes plataformas de
navegación
e interacción.
Modelo de agrupación en clústeres:
Modelo de identificación:
Modelo de propensión:
Segmentación automatizada:
Bajo el histórico del cliente y su estatus como comprador, se usan
plataformas de predicción para clasificarlo, de esta manera crear una
campaña o interacción con alta probabilidad de conversión.
Creación de segmentos y modelos de navegación avanzados
con base a las automatizaciones que pueden desarrollarse por la
interacción del usuario, de esta manera personalizar su
experiencia logrando mayor satisfacción.
7. ATTRACTION
Alcance = Visibilidad
AWARENESS
Alcance + Recordación
RELATIONSHIP
Recordación + Fidelización
PURCHASE
Conversión
ADVOCACY
Recomendación
LOYALTY
Mantención
DELIGHT
Análisis
Camino
estratégico
¿Cómo debemos responder
a las necesidades de
nuestros clientes?
Gran alcance con frecuencia controlada a audiencias
amplias del target.
Tráfico y ventas con audiencias segmentadas al
mercado, capitalización de usuarios. Comunicación
emocional racional.
Experiencia para convertir la compra en un cliente.
Fidelizar y aumentar el Costumer Lifetime Value.
Interacción en Redes Sociales (concursos).
Acciones de promoción entre clientes en RRSS.
8. Clientes
Evolución por segmentos
Retención de clientes
Embudo de recompra
Comportamiento de
cliente
Categorías
Probabilidad de recompra
Correlación de categorías
Catálogo de categorías
Productos
Análisis de productos
Segmentos de productos
Catálogo de productos
Performance
Optimización de
campañas y perfiles de
clientes de acuerdo a los
datos
Con el CRM y las automatizaciones que podamos crear para nuestros usuarios, facilitaremos el proceso de machine
learning y creación de cluster’s de compradores, de forma que podamos desde ahí crear nuestras estrategias de
interacción con usuarios, basándonos en la data que la herramienta nos permite tener.
CRM & Atomatizaciones
Mientras más información, más acciones posibles.
9. Análisis
Seguimiento de data y
estrategia diariamente del
performance de cada canal,
en varios momentos del día.
Monitoreo de KPI
Seguimiento de KP’S, venta,
tácticas y levantamiento de
oportunidades e issues.
Gestión y seguimiento
Analizar áreas de oportunidad
por canal, proponer a/b test,
patrones de comportamiento,
data bruta de venta
Análisis de
optimizaciones y
performance
Revisión del performance de
tácticos implementados en el
transcurso del día y previa de los
resultados generados.
Way Of Work
10. Caso de éxito MKT predictivo
Crecimiento venta
Y/Y
Tasa de
Conversión
Transacciones
43,1 %
Duración media de
la sesión
Comparativo Mayo 2021- Abril 2022 / Mayo 2022 - A Abril 2023
31% 25% 31,7%