Análisis predictivo en marketing: cómo las marcas líderes anticipan las necesidades de los clientes y reducen la rotación

¿Alguna vez has visto tu informe trimestral de retención y has pensado: “Deberíamos haber previsto esas cancelaciones”? No estás solo. 

Incluso los CMO más experimentados luchan por convertir montañas de datos de clientes en señales de alerta temprana que evitan la pérdida de clientes y generan ingresos recurrentes. 

Es precisamente ahí donde el análisis predictivo transforma los datos brutos en información prospectiva con la que puedes tomar medidas antes de que los clientes se vayan.

Con las plataformas de IA, los profesionales del marketing combinan aprendizaje automático con experiencia humana para identificar patrones ocultos, prever las acciones más adecuadas y transmitir mensajes altamente relevantes a gran escala. ¿El resultado? Menos sorpresas, mayor lealtad y un aumento cuantificable del valor del ciclo de vida del cliente.

La IA y el aprendizaje automático en el análisis predictivo permiten a las organizaciones procesar datos estructurados y no estructurados extensos, identificar patrones ocultos y generar predicciones precisas. 

En nuestro Informe Global de Interacción con Productos de Consumo 2025, descubrimos cómo operan las marcas de productos de consumo (CP) en un entorno de alta presión: los costos han aumentado, las cadenas de suministro están al límite y la lealtad parece más difícil de mantener que nunca. Entre las principales conclusiones tenemos:

• 77% de todos los profesionales del marketing de CP cree que necesita “transformar significativamente” el enfoque de interacción del cliente de su organización en 2025.
• 76% de todos los profesionales del marketing de CP creen que deben adaptarse para el cambio “más rápido que nunca antes”.
• 76% de todos los profesionales del marketing de CP creen que la IA será esencial para atraer a nuevos clientes.

Los clientes desean una conexión real con las marcas y esperan más a cambio de su lealtad. En el Índice de Lealtad del Cliente de 2025, descubrimos que la fidelidad es más frágil que nunca y las marcas deben esforzarse más para ganársela:

• 23% de los consumidores afirma que el marketing por lotes deteriora activamente su lealtad, lo que refuerza la importancia de la relevancia.
• 28% de los consumidores ha cambiado de marca por “tedio”, lo que indica que incluso los clientes fieles se marcharán cuando consideren las marcas repetitivas o irrelevantes.
• 20% de los consumidores se siente emocionalmente conectado con los productos simplemente porque están de moda, lo que muestra cómo las tendencias moldean la lealtad.

Marcas innovadoras como Feel Good Contacts y Gibson ya han adoptado modelos predictivos para personalizar la difusión, resguardar la lealtad y acelerar los ingresos. Continúa leyendo para descubrir las estrategias que lo hacen posible, cómo aplicarlas a tu manual de interacción y mucho más.

El análisis predictivo de clientes puede ser abrumador a primera vista. Aun así, cuando tienes la base de datos y las herramientas adecuadas, se convierte en una forma práctica (y sorprendentemente intuitiva) de aumentar el valor total del cliente y mantener el flujo de ingresos. 

A continuación presentamos cinco estrategias comprobadas, cada una de ellas acompañada de un contexto real y una sencilla guía práctica para convertir los conocimientos en acciones.

1. Centralizar e integrar los datos de clientes

Los datos dispersos entre los sistemas de comercio electrónico, POS, fidelización y correo te obligan a adivinar qué es lo que quiere el comprador. Un perfil único de 360° conecta todos esos puntos para que tus predicciones se cumplan.

Estrategia: recopila datos de todos los puntos de contacto en una única fuente de verdad. Con SAP Emarsys, el historial de compras, el comportamiento de navegación, las interacciones con el servicio e incluso las visitas a tiendas físicas convergen en un solo perfil. 

Esa vista de 360° permite predicciones precisas y mantiene un mensaje consistente desde la bandeja de entrada hasta la caja registradora.

Beneficio clave: los equipos de marketing, servicios y tiendas físicas ven el mismo perfil, lo que permite una segmentación precisa y una toma de decisiones más rápida.

Ejemplo: un comercio minorista global de calzados combinó escaneos de aplicaciones de fidelización con datos de POS en tiendas físicas. ¿El resultado? Los clientes que antes recibían promociones genéricas ahora reciben alertas de reposición específicas por talla y ofertas por ubicación, lo que aumentó las compras en tiendas físicas.

2. Implementación de personalización basada en IA

Los consumidores tienen poca paciencia para promociones genéricas. Desean que las marcas los recuerden y les muestren contenido de interés en tiempo real.

Estrategia: los modelos de aprendizaje automático califican cada contacto por “mejor alternativa posible”, probabilidad de interacción y riesgo de abandono. SAP Emarsys AI analiza cada clic, compra y apertura para predecir el siguiente producto, oferta o canal con más probabilidades de convertir. 

Estas informaciones alimentan automáticamente banners web personalizados, bloqueos de correo electrónico y notificaciones push (como una personalización con IA en piloto automático). 

Definir las variables más importantes (propensión a comprar, afinidad por el canal, riesgo de abandono) es esencial. Además, puedes crear segmentos predictivos (p. ej., “compradores veganos con alto poder adquisitivo propensos a comprar en 7 días”).

Beneficio clave: mayor número de clics, menos cancelaciones y un gasto en marketing que se direcciona a los segmentos de mayor valor. 

3. Automatización de procesos de los clientes

Las campañas manuales tienen dificultades para seguir el ritmo de las docenas de micromomentos que experimenta cada comprador. La automatización garantiza un seguimiento oportuno y contextualizado, lo que permite a su equipo dedicarse a pensar estratégicamente.

Estrategia: los flujos de trabajo predefinidos gestionan las bienvenidas, la navegación, el abandono de carritos, los recordatorios de recompra y la atención poscompra. Las puntuaciones predictivas deciden el momento, el canal y el incentivo. 

Utiliza los constructores de procesos en SAP Emarsys para activar mensajes cuando un cliente alcanza un momento clave: primera compra, cumpleaños, ascenso de nivel de lealtad o cualquier otro. 

La ramificación de los procesos se basa automáticamente en la interacción, que guía a los clientes por el embudo de gestión del ciclo de vida del cliente sin necesidad de supervisión constante.

Beneficio clave: atención continua que aumenta los pedidos recurrentes y permite a los profesionales del marketing centrarse en la estrategia. 

4. Probar y optimizar continuamente

Los modelos predictivos no se pueden “configurar y olvidar”. Los gustos de los clientes cambian, los algoritmos de la bandeja de entrada evolucionan y lo que funcionó el trimestre pasado puede fracasar mañana.

Estrategia: adoptar una cultura de experimentación. Utiliza exámenes A/B (o multivariantes) en líneas de asunto, ofertas, tiempos de envío y plantillas. Incorpora el rendimiento a tus modelos; descarta los que no rinden rápidamente.

Puedes rastrear métricas de apertura, clic, compra y valor total del cliente para saber qué variante genera los mejores resultados.

Beneficio clave: aumentos incrementales acumulados, que resultan en mayores tasas de apertura, conversiones más sólidas, campañas frescas y un rendimiento que mejora de forma constante. 

5. Estrategias predictivas de ventas adicionales y ventas cruzadas

Es más eficiente y económico (a largo plazo) cultivar una relación existente que conseguir un cliente nuevo, pero algunas marcas siguen bombardeando a todo el mundo con los mismos artículos complementarios.

Estrategia: los algoritmos valoran pedidos pasados, afinidad por categorías y estacionalidad para servir complementos perfectamente ajustados en tiempo real, ya sea en el carrito, correo electrónico o POS. Aprovecha los modelos predictivos de afinidad para sacar a la luz la mejor alternativa de producto para cada individuo. 

Por ejemplo, si un cliente ha comprado zapatillas para correr, sugiérele calcetines que absorban la humedad o un reloj GPS más avanzado, en lugar de artículos aleatorios en liquidación. Esa es la esencia de la experiencia personalizada moderna del cliente.

Beneficio clave: las recomendaciones relevantes resultan útiles (no insistentes) y añaden ingresos incrementales que se acumulan durante el ciclo de vida del cliente.

A continuación, echemos un vistazo a algunos ejemplos de cómo las marcas líderes utilizan el análisis predictivo para anticipar las necesidades de los clientes y reducir la rotación:

Gibson Brands: consolidación de las relaciones con los clientes mediante la interacción omnicanal

Gibson Brands, un icónico fabricante de instrumentos musicales fundado en 1894, buscaba fortalecer las relaciones directas con los consumidores (D2C) sin dejar de apoyar a sus socios minoristas. 

Con una base de clientes muy diversa, que abarca desde principiantes hasta músicos profesionales, Gibson se propuso ofrecer experiencias personalizadas a través de varios canales para fidelizar a sus clientes y aumentar sus ingresos.​

Desafíos:

• Ampliación de la capacidad D2C: históricamente dependiente de vendedores asociados como Guitar Center y Sweetwater, Gibson se planteó como objetivo establecer sus propios canales de venta y tácticas de interacción desde cero.
• Comprender la diversidad de perfiles de clientes: con una base de clientes que incluía principiantes y artistas experimentados, Gibson necesitaba datos para adaptar el contenido y las recomendaciones de forma adecuada.​
• Mejorar la interacción con el cliente: la meta era convertir clientes de un solo canal en clientes multicanal y así construir relaciones más sólidas y aumentar la lealtad.

Soluciones implementadas:

• Perfiles de clientes unificados: Gibson consolidó datos de compras online, comportamiento web, interacciones con aplicaciones y visitas a tiendas físicas para crear perfiles de clientes completos.​
• Marco de datos omnicanal: al integrar datos de comportamientos, productos y ventas, Gibson consiguió una visión holística de las preferencias y comportamientos de los clientes.​
• Automatización del marketing personalizada: con SAP Emarsys, Gibson desarrolló campañas personalizadas, incluyendo series de bienvenida, seguimientos poscompra y recordatorios de carritos abandonados, adaptadas a las necesidades individuales de los clientes.​
• Segmentación basada en eventos: al analizar las interacciones con los clientes, Gibson ofrece contenido y ofertas relevantes en los momentos más oportunos, lo que optimiza la interacción.​

Resultados obtenidos:

• 50 % de aumento en los ingresos por correo electrónico, en el primer año de implementación de SAP Emarsys.​
• 27 % de aumento del impacto global del marketing por e-mail.  Además, las tasas de interacción en campañas de correo electrónico se duplicaron, lo que indica una mayor interacción con los clientes.
• 10 % del total de ingresos procedentes de la automatización de campañas

Más información: Consolidación de las relaciones con los clientes: Cómo Gibson promueve la interacción con una experiencia omnicanal de estremecer

Feel Good Contacts: experiencia omnicanal personalizada basada en el análisis predictivo de clientes.

Feel Good Contacts, el principal minorista online de lentes de contacto y productos para el cuidado de la vista del Reino Unido, tenía como objetivo mejorar la retención de clientes y aumentar el valor medio de los pedidos mediante experiencias personalizadas. 

Concentrándose en la comodidad y la asequibilidad, buscaban interacciones fluidas a través de varios canales, incluyendo una aplicación móvil fácil de usar.

Desafíos:

• Escalar la personalización con automatización: la empresa necesitaba automatizar comunicaciones personalizadas para atender a una base de clientes en crecimiento de forma eficiente.​
• Aumento de ventas adicionales en cestas: identificar oportunidades para recomendar productos adicionales relevantes para las necesidades de los clientes era una prioridad.​
• Mejorar la retención de clientes: desarrollar estrategias para mantener a los clientes comprometidos y fomentar las compras recurrentes era esencial.​

Soluciones implementadas:

• Procesos de compra personalizados y automatizados: con la ayuda de SAP Emarsys, Feel Good Contacts implementó flujos de trabajo automatizados para enviar correos electrónicos de bienvenida personalizados y recordatorios para carritos abandonados, que garantizaban interacciones oportunas y relevantes con los clientes.  De esta forma, ofrecían a los clientes sugerencias de productos a la medida, analizando el historial de compras y el comportamiento de navegación, para así mejorar la experiencia de compra.
• Estrategias de ventas adicionales personalizadas: utilizando el análisis predictivo de SAP Emarsys, Feel Good Contacts identificó oportunidades para vender productos complementarios, como sugerir gafas a los compradores de lentes de contacto.
• Promociones estacionales: también aprovecharon las informaciones para ofrecer productos relevantes durante estaciones específicas, como gotas para los ojos durante la temporada de alergias.
• Experiencia mejorada en la app móvil: mejorar su aplicación móvil con la ayuda de SAP Emarsys Mobile Customer Engagement les permitió enviar notificaciones push personalizadas y mensajes dentro de la app, facilitando la recompra y aumentando la interacción.​

Resultados obtenidos:

• 24 % de los pedidos mensuales se realizaron por la app móvil.
• 37 % de tasa de conversión para la marca interna.​
• 26% de aumento interanual (YoY) de los ingresos.​
• 40 % de aumento del valor medio de la cesta.

El futuro del análisis predictivo de clientes ofrece posibilidades emocionantes para las marcas que buscan promover relaciones más profundas con los clientes y un crecimiento sostenible. Sin embargo, la información solo es tan poderosa como la plataforma que la une.

Las pilas tecnológicas desconectadas y los datos aislados suelen dificultar la capacidad para obtener conocimientos de marketing precisos y accionables.

SAP Emarsys elimina esas brechas. Sus análisis con IA revelan los patrones detrás de cada interacción con el cliente, pone de relieve oportunidades desconocidas de ingresos y pronostica con confianza la mejor acción a seguir. 

• Unifica los datos de los clientes en una única vista confiable.
• Predice abandonos, ventas adicionales y ventas cruzadas; momentos antes de que ocurran.
• Orquesta mensajes personalizados por correo electrónico, móvil, web y tiendas físicas.
• Mide exactamente cómo cada interacción aumenta los ingresos y el valor total del cliente

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