Predicción de Churn: prediga los clientes que probablemente cancelarán y tome medidas proactivas en consecuencia
Determinar el valor de cada cliente, incluidos los gastos futuros probables y los márgenes de beneficio resultantes, es un factor fundamental para decidir dónde dirigir los esfuerzos de marketing personalizados. ML puede ayudarlo a definir la ganancia potencial de cada cliente y si un cliente debe abandonar; lo que le permite centrar sus esfuerzos en aquellos que sean más rentables para reducir la rotación y aumentar los ingresos.
Caso de uso
Problema
Una empresa SAAS experimentó un aumento inesperado en la rotación de suscriptores, pero no pudo identificar las razones ni predecir quién más se retiraría en el futuro. La empresa aplicó medidas de recontratación genéricas e ineficaces que no lograron mejorar el ROI.
Solución
Usando ML, han entrenado completamente un modelo de IA que puede predecir de manera proactiva qué clientes abandonarán y proporcionar una estrategia preventiva de participación del cliente por demografía, tiempo, interés en el producto y otros parámetros.
Resultados
ML pudo predecir el 74% de la rotación de clientes, lo que permitió al equipo de marketing crear campañas proactivas específicas con meses de anticipación, lo que resultó en una retención de clientes significativamente mejorada. Esto les permitió recuperar un 3% de los ingresos por deserción cada mes.
Conversión de clientes potenciales: prediga qué clientes potenciales tienen más propensión a convertirse
Determinar el valor de cada cliente potencial es un factor importante para decidir dónde enfocar los esfuerzos de marketing personalizados. Los modelos de conversión eligen los ingresos que generará cada cliente a lo largo de la relación, así como el tiempo que se tarda en convertir. Esto permite que los equipos de marketing concentren sus esfuerzos en los clientes, generando la mayor cantidad de ingresos.
Caso de uso
Problema
Una empresa de desarrollo de juegos tenía la intención de predecir qué clientes potenciales se convertirían en compras en el juego y apuntar de manera proactiva solo a esos clientes potenciales. El equipo de Data Science interno se centró en otros objetivos y no tenía el ancho de banda para respaldar al equipo de marketing.
Solución
Mediante el uso de ML, la empresa vinculó inmediatamente sus datos históricos, que consisten en entradas como datos demográficos, conversaciones realizadas y datos sobre si ese cliente potencial se convirtió o no en el pasado.
Entrenó un modelo de IA que debería predecir proactivamente las conversiones de clientes potenciales y desarrollar una estrategia preventiva basada en datos demográficos, tiempo, interés en el producto, etc.
Resultados
ML pudo identificar un 78% más de clientes potenciales que se iban a convertir y cuadriplicó la eficiencia del modelado interno, lo que permitió al equipo de marketing hacer predicciones de IA sin depender del equipo de ciencia de datos.
Cross Selling: pronostique futuras oportunidades de ventas de costos con clientes existentes
Retener y desarrollar clientes existentes es mucho más rentable que adquirir nuevos, y los especialistas en marketing que alientan de manera efectiva a los clientes existentes a comprar, obtienen el mayor valor de por vida para cada cliente. Mediante el uso de datos demográficos y de compras de los clientes, ML puede determinar qué clientes están interesados en otros productos y qué clientes desean actualizar los productos existentes. Esto permite a los especialistas en marketing determinar los puntos de contacto para dar como resultado la acción deseada.
Caso de uso
Problema
Una gran empresa de telecomunicaciones planeó buscar formas significativas de volver a atraer a los clientes existentes con nuevas ofertas. La empresa tenía una idea limitada de por dónde empezar y, a menudo, se encontró tratando de atrapar a los clientes existentes con la guardia baja con diferentes ofertas, que no fueron bien recibidas por los consumidores.
Solución
La empresa vinculó sus datos históricos, que consisten en detalles como la demografía, el uso del producto, productos similares y el historial de productos comprados por cada cliente en el pasado.
Luego, dispusieron de un modelo de IA completamente capacitado para predecir de manera proactiva las oportunidades de venta cruzada y desarrollar una estrategia preventiva por demografía, tiempo, uso del producto, etc.
Resultados
ML pudo identificar correctamente el 81% de las oportunidades de venta cruzada.
Orientación predictiva: muestre anuncios a los usuarios en función de la probabilidad de sus compras
Los gastos futuros proyectados y los márgenes de beneficio resultantes son factores importantes para decidir dónde orientar sus campañas publicitarias. ML puede ayudarlo a determinar la ganancia potencial de cada cliente y enfocar sus esfuerzos en los clientes valiosos más probables para aumentar las tasas de conversión y los ingresos.
Caso de uso
Problema
Un banco necesitaba explorar una opción de mejores tasas de conversión dentro de sus campañas de Google Ads.
Solución
Usando ML, entrenaron completamente un modelo de IA que puede predecir de manera proactiva qué clientes convertir y corregir las campañas por datos demográficos, tiempo, compromiso con el producto, etc. Estas predicciones luego se pueden ingresar directamente en la cuenta de campaña de Google Ads.
Resultados
ML pudo reducir el CPL en un 15%, lo que permitió que el equipo de marketing creara campañas proactivas dirigidas por adelantado, lo que resultó en una conversión de clientes significativamente mejorada. De hecho, lograron ahorrar un 12% de su presupuesto publicitario mensual.
Todas las nuevas plataformas de ML le permiten vincular los datos recopilados de diferentes fuentes en una “huella digital” completa. Teniendo un mapa tan preciso y confiable del comportamiento de los usuarios, es posible construir una comunicación digital más efectiva.
