Categoría: Artificial Intelligence

El éxito comienza detrás de escena. Si bien el marketing, las ventas y la innovación de productos a menudo acaparan la atención, la gestión de inventario puede determinar la rentabilidad y la experiencia del cliente de tu negocio.

Piensa en tu inventario como un activo dinámico y estratégico. Bien gestionado, impulsa el crecimiento. Descuidado, drena silenciosamente tus recursos y socava tu negocio.

LOS COSTES DE UNA MALA GESTIÓN DE INVENTARIO

Un inventario mal gestionado tiene consecuencias inmediatas y costosas:

• Roturas de stock: Un cliente está listo para comprar, pero el artículo no está en stock. Eso no es solo una venta perdida; es una oportunidad perdida y una experiencia negativa para el cliente. Según un estudio realizado por IHL Consulting Group, se estima que se perdieron 1.2 billones de dólares en ventas globales en retail en 2023 debido a las roturas de stock.
  
  
• Exceso de inventario: Si hay overstock, estás inmovilizando capital, abarrotando tu almacén y arriesgando a que tu stock sufra el deterioro, el robo o la obsolescencia. El exceso de stock reduce tu rentabilidad. El IHL Group estimó que el exceso de inventario costó a los retailers alrededor de 562 mil millones de dólares en 2023 debido a rebajas y obsolescencia.
  
  
• Operaciones ineficientes: Una mala gestión de inventario provoca retrasos, errores en el cumplimiento de pedidos e interrumpe los flujos de trabajo. Las consecuencias en términos de productividad de los empleados y satisfacción laboral también pueden ser de gran alcance.

LOS BENEFICIOS DE UNA GESTIÓN DE INVENTARIO INTELIGENTE

Según el Institute for Business Forecasting, un aumento del 15% en la precisión de la previsión de inventario se traduce en un aumento del 3% en las ganancias antes de intereses e impuestos (EBIT). Una buena gestión de inventario es estratégica. Cuando se hace bien, ofrece:

• Mayor satisfacción del cliente: La disponibilidad fiable del stock genera confianza y hace que los clientes vuelvan.
  
  
• Costes reducidos: Podrás evitar recargos por envíos urgentes, tarifas de almacenamiento innecesarias y el desperdicio de stock obsoleto.
  
  
• Mejor flujo de caja: Liberar capital del exceso de inventario te brinda más flexibilidad para invertir en el crecimiento de tu empresa.
  
  
• Operaciones eficientes: Con procesos claros y datos en tiempo real, tu equipo puede moverse más rápido y cometer menos errores.
  
  
• Decisiones más inteligentes: Tener datos preciosos de inventario te permite tomar decisiones más inteligentes. Son datos que pueden ayudar a guiar tu estrategia de pricing, compras y marketing, basándose en la demanda real.

EL PAPEL DE LA TECNOLOGÍA

Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) están transformando la gestión de inventario al permitir una previsión de la demanda más precisa. La previsión de la demanda es la práctica de utilizar datos históricos, tendencias del mercado y análisis avanzados para predecir la demanda futura de un producto o servicio. Esto permite a las empresas tomar decisiones más inteligentes en cuanto a inventario, producción, staffing y presupuestos, reduciendo el desperdicio, evitando roturas de stock y mejorando la eficiencia operativa.

La previsión de la demanda impulsada por IA/ML ofrece ventajas clave para la gestión de inventario, entre ellas:

• Visibilidad en tiempo real: consulta al instante qué hay en stock, dónde está y qué necesita reabastecimiento.
  
  
• Automatización: optimiza los procesos de compra, recepción y cumplimiento para mejorar la eficiencia y reducir errores.
  
  
• Análisis avanzado: detecta tendencias, optimiza niveles de inventario e identifica cuellos de botella o productos de baja rotación.
  
  
• Integración de sistemas: centraliza datos de ventas, finanzas y e-commerce. Una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) como FLYDE puede ayudarte a unificar y enriquecer estos datos para lograr una previsión de la demanda precisa e inteligente.

CHECKLIST PARA EVALUAR LA SALUD DE TU GESTIÓN DE INVENTARIO

¿Qué tan eficaz es tu sistema de gestión de inventario? Si respondes “no” a varias de las siguientes preguntas, puede ser momento de replantear tu estrategia de gestión.

Datos y visibilidad

• ¿Puedes ver los niveles de inventario en tiempo real en todos los canales y almacenes?
• ¿Tienes una visión centralizada de las tendencias de demanda del cliente?
• ¿Está tu información de inventario integrada con los sistemas de ventas, marketing y finanzas?

Previsión y planificación

• ¿Tus previsiones se basan en datos históricos y en el comportamiento real de los clientes?
• ¿Se actualizan tus modelos de previsión con regularidad?
• ¿Puedes anticipar con confianza cuándo habrá un pico o una baja en la demanda?

Eficiencia y operaciones

• ¿Tu proceso de reabastecimiento está automatizado (o se activa manualmente)?
• ¿Los errores en el cumplimiento de pedidos (por ejemplo, artículos incorrectos o envíos retrasados) son una excepción poco frecuente?
• ¿Conoces tu tasa de rotación de inventario?

Impacto financiero

• ¿Estás seguro de que tu inventario no está inmovilizando más capital del necesario?
• ¿Logras evitar pagar tarifas adicionales por envíos urgentes o almacenamiento innecesario?
• ¿Tu equipo tiene acceso rápido a datos precisos para tomar decisiones sobre el inventario?
  
  

CÓMO PUEDE AYUDAR FLYDE

Para implementar la previsión precisa de la demanda y optimizar el inventario, una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) como FLYDE es esencial para consolidar datos de diversas fuentes.

FLYDE centraliza los datos de los puntos de contacto a través de medios de pago, CRM, redes sociales, email, navegación web e incluso eventos offline. Ya sea que estés trabajando con docenas de fuentes fragmentadas o simplemente buscando obtener una vista completa del customer journey, FLYDE reúne tus datos y los enriquece con datos sociodemográficos y de interacción. Con los algoritmos de ML de FLYDE, podrás analizar el comportamiento de tus clientes, observar en tiempo real cómo sus movimientos afectan la demanda de tus productos y anticipar la demanda futura.

Contáctanos para solicitar una demo y te mostraremos cómo FLYDE aborda la previsión de la demanda en nuestra Plataforma de Datos del Cliente fácil de usar.

Has asignado puntos según el puesto de trabajo, has rastreado las aperturas en tus campañas de email marketing, y has llamado a los hot leads que te dejaron en visto. Bienvenido al mundo del lead scoring tradicional.  

Durante años, los especialistas en marketing han confiado en criterios como características demográficas, las visitas a tu web y la interacción por email para asignar puntuaciones y determinar qué leads priorizar. Pero estos modelos a menudo no logran capturar la verdadera intención de compra. Se basan en suposiciones en lugar de comportamiento, y a menudo pasan por alto a los leads de alta intención con características atípicas.

A pesar de ser una herramienta fundamental en marketing, el lead scoring tradicional tiene importantes inconvenientes:

• Inexactitud: A menudo se basa en datos incompletos o desactualizados.

• Subjetividad: Puede ser subjetiva e inconsistente.
  
  
• Falta de Escalabilidad: Los métodos tradicionales son difíciles de escalar y mantener a medida que aumenta el volumen.
  
  
• Puntos ciegos: Ignora el comportamiento de pre-identificación (por ejemplo, la navegación anónima).

El lead scoring impulsado por la IA, sin embargo, va más allá de las suposiciones, ofreciendo información en tiempo real que te ayuda a priorizar los leads con más intención de convertir, más rápido.  

El lead scoring tradicional ve comportamientos. La IA entiende su intención.

PRESENTAMOS LEAD2CUSTOMER, EL MODELO DE AI DE FLYDE QUE ENTIENDE TODO EL JOURNEY

La plataforma de FLYDE reemplaza el modelo tradicional con algo más inteligente: Lead2Customer, nuestro modelo predictivo impulsado por IA que evalúa los leads basándose en el comportamiento real, no en suposiciones.

A diferencia de los métodos tradicionales que dependen en gran medida de filtros demográficos, Lead2Customer analiza un rico conjunto de señales de comportamiento a lo largo de todo el funnel que incluye puntos de contacto como:

• Patrones de navegación web (incluso antes de que los usuarios se identifiquen)
  
  
• Registros a newsletters
  
  
• Tasas de apertura y clics de email marketing
  
  
• Asistencia a webinars
  
  
• Interacción en redes sociales

Este enfoque permite a FLYDE unir todo el journey del usuario, de modo que ninguna interacción, ya sea como usuario anónimo o lead conocido, pase desapercibida. Lead2Customer calcula la probabilidad de conversión de forma dinámica, expresada como un porcentaje. Cada lead en tu CRM no solo está etiquetado como «caliente» o «frío», sino que se puntúa en tiempo real en función de la probabilidad de que convierta.

COMO FUNCIONA EL LEAD SCORING CON IA

A diferencia de los sistemas tradicionales en los que los leads se puntúan periódicamente, los sistemas de IA pueden ajustar las puntuaciones en tiempo real a medida que hay nuevos datos disponibles. Esto significa que tu equipo puede actuar incluso cuando el comportamiento de un lead cambia repentinamente. Imaginemos, por ejemplo, que un lead muestra un nuevo interés al asistir a un webinar, descargar un ebook y visitar tu página de precios, todo dentro de una hora. La IA no espera tus puntuaciones semanales; puede marcar inmediatamente al hot lead y tu equipo de ventas puede ponerse en contacto.  

¡Y no es sólo eso! El modelo aprende y mejora con el tiempo. A medida que tu sistema de IA observa cómo los leads convierten (o no lo hacen), aprende a identificar mejores indicadores, optimizando continuamente el modelo para que coincida con la evolución de tus datos. Este proceso de aprendizaje continuo es uno de los aspectos más valiosos del lead scoring impulsado por IA, ya que garantiza que tu sistema siempre evolucione para reflejar los cambios en el comportamiento del cliente, las tendencias de la industria y las estrategias de marketing.

COMO EL LEAD SCORING IMPULSADO POR IA ESTÁ CAMBIANDO LAS REGLAS DEL JUEGO

Los métodos de lead scoring impulsados por IA permiten que tus equipos de ventas y marketing trabajen de manera más eficiente y efectiva. Aporta los siguientes beneficios:

• Puntuación basada en el comportamiento – Descubre leads de alto potencial que no coinciden con tu buyer persona típico.
  
  
• Visibilidad del funnel completo – Captura el comportamiento de usuarios anónimos e identificados.
  
  
• Adaptabilidad en tiempo real – Prioriza los leads en función de las últimas interacciones.
  
  
• Aumento de las tasas de conversión – Céntrate en los leads que más importan, cuando más importa.
  
  
• Uso más inteligente de los recursos – No pierdas tiempo con leads que no prometen.
  
  
• Tiempos de respuesta más rápidos – Interactúa con los leads en el pico de su interés.
  
  
• Más personalización – Adapta el contenido y el momento a la situación.
  
  

EL LEAD SCORING INTELIGENTE EMPIEZA CON LA CENTRALIZACIÓN DE TUS DATOS DE CLIENTES

Para impulsar la puntuación basada en IA, se precisa tener tus datos de cliente unificados. Ahí es donde entra en juego la plataforma de datos de FLYDE. FLYDE extrae datos de cada punto de contacto del buyer journey: navegación web, aperturas y clicks de emails, actividad en redes sociales y muchos más, creando un perfil de cliente centralizado. Esta capa de datos unificada permite que la IA actualice las puntuaciones de los leads dinámicamente, asegurando que tus equipos de marketing y ventas siempre trabajen con la información más precisa y actualizada.

Con FLYDE impulsando tu proceso de lead scoring, tu equipo puede tomar decisiones más rápidas e inteligentes, priorizar las oportunidades de mayor valor y asegurarse de que cada lead cuente.

Contáctanos para solicitar una demo y descubrir cómo FLYDE puede ayudarte a desbloquear todo el potencial de la IA para impulsar el éxito de tus equipos de marketing y ventas.

En un mundo ideal, tu cliente hace clic en un anuncio, se enamora de tu producto y convierte al instante. Sabes exactamente qué campaña funcionó, a qué canal atribuir la venta y dónde aumentar tu inversión publicitaria. Fácil.

Pero no vivimos en ese mundo perfecto. El customer journey no es unicanal ni lineal. Vivimos en la era del marketing omnicanal. La realidad es que una sola compra podría estar influenciada por una búsqueda en Google, un video de TikTok, un webinar, un email promocional o una conversación con tu equipo de ventas.

La atribución — el proceso de asignar el crédito por las conversiones a los puntos de contacto que realmente influyeron en el buyer journey— ya no es simple. Es un rompecabezas complejo con muchas fuentes de datos. Y sin resolverlo, te arriesgas a gastar tu presupuesto de marketing en los lugares equivocados.

Así que, vamos a profundizarnos en lo que realmente significa la atribución en las campañas de marketing omnicanal y a qué desafíos nos enfrentamos como marketers para asignar el crédito donde corresponde.

¿QUÉ ES LA ATRIBUCIÓN?

En esencia, la atribución se trata de asignar crédito a cada paso que ayudó a llevar a un cliente a su decisión de comprar.

Si el customer journey fuera unicanal o lineal, esto sería fácil. Pero hoy en día, los marketers utilizan una mezcla de canales digitales y offline que trabajan juntos, lo que significa que el proceso de atribución ha tenido que evolucionar.

Veamos algunos modelos de atribución comunes:

• Primer contacto (First-touch): Otorga todo el crédito a la primera interacción. Si queremos centrarnos en las métricas de awareness, este modelo es ideal, pero ofrece poca información en términos de conversiones.

• Último contacto (Last-touch): Acredita el clic final antes de una conversión. Muchas plataformas utilizan este como el modelo predeterminado, pero representa una simplificación del buyer journey.

• Lineal: Distribuye el crédito de manera uniforme entre todos los puntos de contacto. Aquí, se tiene en cuenta todo el recorrido, pero no de forma muy estratégica.

• Deterioro temporal (Time-decay): Otorga más crédito a los puntos de contacto recientes. Este modelo se adapta bien a ciclos largos.

• En forma de U (U-shaped): Enfatiza los puntos de contacto primero y último, con menos crédito al centro. Aquí, hay un énfasis en las etapas de conocimiento y decisión del funnel, pero el modelo es propenso a subestimar las acciones de engagement entremedias que podrían haber sido clave.
  
  
• Basado en datos (Data-driven): Utiliza el aprendizaje automático para asignar pesos basados en datos de conversión reales. Este modelo ofrece importantes ventajas, pero requiere un volumen alto de datos fiables

Cada modelo tiene sus propias ventajas y su propio sesgo. En campañas omnicanal con muchos puntos de contacto diferentes, se vuelve cada vez más importante ir más allá de los modelos simplistas y adoptar la atribución impulsada por la IA, que puede analizar conjuntos de datos grandes y centrarse en lo que está impulsando las conversiones de verdad.

¿POR QUÉ SE COMPLICA LA ATRIBUCIÓN EN LAS CAMPAÑAS OMNICANAL? 

En el mundo del marketing omnicanal, el buyer journey rara vez sigue un camino predecible. El journey hoy en día es no lineal, fragmentado y, a menudo, una parte del journey se realiza mientras el usuario aún es anónimo.  

Algunos motivos por las cuales la atribución es tan complicada hoy en día:

• El usuario salta entre varios dispositivos: Imaginemos: Tu lead ve un anuncio de Instagram en su móvil, busca tu producto en Google en su portátil en casa y luego se registra para recibir tu newsletter desde un ordenador sobremesa en el trabajo. Una configuración correcta de tracking es esencial para poder hacer incluso un seguimiento básico.   
  
  
• Ecosistemas cerrados (Walled gardens): Plataformas como Meta, Google y Amazon a menudo no comparten datos entre sí, ¡ni contigo! En estos casos, cada plataforma gestiona la publicidad y su posterior análisis de datos dentro de su propio ecosistema utilizando métodos de atribución y seguimiento propietarios, al tiempo que limita el acceso a los datos brutos para la exportación a otras plataformas.  
  
  
• Influencias offline: Las llamadas de ventas, los materiales impresos, los eventos o el boca a boca son poderosos pero difíciles de rastrear.  
  
  
• Regulaciones de privacidad: Con la depreciación de las cookies de terceros y las regulaciones de protección de datos más estrictas, el seguimiento a nivel de usuario es más limitado, lo que hace que la atribución granular sea aún más desafiante.  

¿El resultado? Mucha conjetura y gasto mal asignado.

COMO IMPLEMENTAR ESTRATÉGIAS DE ATRIBUCIÓN EN CAMPAÑAS DE MARKETING OMNICANAL

La clave de la atribución en el marketing omnicanal es dejar de aspirar a una atribución perfecta y comenzar a aspirar a tener una información útil y práctica.

Aquí te mostramos cómo empezar:

• Unifica tus datos y sistemas de tracking:
  • Implementa parámetros UTM limpios y coherentes.
  • Tu CRM tiene que estar conectado con las plataformas publicitarias que utilizas. Una Plataforma de Datos de Cliente (CDP) como FLYDE puede unirlos todos (hablamos más sobre esto más adelante).
    
    
• Invierte en analíticas más inteligentes:
  • Desarrolla dashboards vinculados con tus KPIs.
  • Implementa modelos de aprendizaje automático si el volumen de tus datos lo permite.
    
    
• Establece expectativas realistas:
  • La atribución nunca será 100% precisa.
  • Céntrate en la información direccional que pueda informar tus decisiones estratégicas.
  • Alinea el análisis de atribución con los objetivos de tu negocio (no solo con los clics).

En lugar de perseguir la perfección, persigue el progreso. Mapea los buyer journeys, unifica tus datos de cliente y utiliza una herramienta como FLYDE para revelar tendencias. El objetivo no es la asignación perfecta ya que hay muchos factores influyentes; el objetivo es recopilar la información que te permita tomar decisiones más inteligentes y con mayor confianza.

LA VISIÓN DE FLYDE SOBRE LA ATRIBUCIÓN EN LAS CAMPAÑAS OMNICANAL

Para abordar los desafíos del marketing omnicanal y la necesidad de tener una visión unificada, una Plataforma de Datos de Cliente (CDP) como FLYDE se vuelve esencial para consolidar datos de diversas fuentes.

FLYDE centraliza datos de diversos puntos de contacto tales como tu CRM, redes sociales, correo electrónico, navegación web y eventos offline. Ya sea que trabajes con docenas de fuentes fragmentadas o simplemente intentes obtener una visión completa del buyer journey, FLYDE une tus datos para ofrecer claridad e información.

Aquí tienes un ejemplo del poder de análisis con FLYDE:

Imagina que ejecutas una campaña de generación de leads utilizando una campaña CPC en Google, anuncios de Meta, un webinar de producto y flujos de correo electrónico de seguimiento. Con FLYDE:

• Todos los puntos de contacto se unen, incluso entre plataformas.
• Puedes ver cuántos leads vieron un anuncio y asistieron al webinar.
• Puedes comparar el rendimiento entre las distintas fases del funnel.
• La atribución se basa en la lógica del buyer journey real, no solo en el valor predeterminado del último clic de Google.

Este tipo de transparencia impulsa una mejor toma de decisiones. Cuando sabes lo que funciona, puedes invertir más. Cuando algo tiene un rendimiento inferior, puedes pivotar rápidamente. En última instancia, una atribución eficaz conduce a un gasto publicitario optimizado, una comprensión más profunda del comportamiento del cliente y un mejor ROI.

Contáctanos para solicitar una demo y te mostraremos cómo FLYDE aborda la atribución omnicanal en nuestra plataforma intuitiva.

En el mundo del análisis de datos de clientes, el análisis RFM ha sido durante mucho tiempo uno de los favoritos para segmentar a los clientes según sus comportamientos de Recencia, Frecuencia y Monetarios. Si bien RFM proporciona una base sólida, muchas empresas buscan técnicas de segmentación más avanzadas para capturar la imagen completa del comportamiento del cliente. Uno de estos métodos es el modelado del Customer Lifetime Value (CLV), que estima los ingresos totales que es probable que un cliente genere durante toda su relación con tu marca.

En esta publicación, exploraremos cómo funciona el modelado CLV, sus beneficios y cómo complementa, o incluso supera, el análisis RFM tradicional.  

¿QUÉ ES EL CUSTOMER LIFETIME VALUE (CLV)?

Customer Lifetime Value (CLV) es una predicción del beneficio neto total atribuido a la relación con un cliente. CLV recopila datos del pasado, pero también mira hacia el futuro. Permite a los especialistas en marketing estimar no solo quiénes son sus mejores clientes hoy, sino también quiénes serán los más valiosos en el futuro.  

COMPONENTES CLAVE DEL CLV

• Frecuencia de compra: Con qué frecuencia se espera que compre un cliente.  
• Valor promedio del pedido: El valor típico de cada transacción.
• Vida útil del cliente: La duración estimada de la relación.
• Margen de beneficio: La rentabilidad de cada venta.  

Al incorporar estos elementos, el CLV proporciona una visión dinámica y completa del valor del cliente.

¿POR QUÉ IR MÁS ALLÁ DE RFM? 

El análisis RFM es idóneo para una segmentación rápida, pero tiene sus limitaciones:

• Enfoque histórico: RFM es inherentemente retrospectivo. Categoriza a los clientes en función del comportamiento pasado sin necesariamente predecir el potencial futuro.
• Falta de poder predictivo: Si bien RFM puede identificar segmentos, no pronostica los ingresos o las ganancias futuras, lo cual es esencial para la planificación a largo plazo.
• Suposiciones simplistas: RFM trata todas las transacciones por igual, ignorando matices como la evolución de las condiciones del mercado.  

El modelado CLV, por otro lado, aborda estas deficiencias al proporcionar información práctica sobre el valor futuro del cliente.

COMO IMPLEMENTAR EL MODELADO CLV PARA UN SEGMENTACIÓN AVANZADA 

1. Recopilación e integración de datos: Primero, hay que recopilar los datos del cliente, tales como los historiales de transacciones, datos de comportamiento y métricas de engagement. Una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) como FLYDE puede integrar datos de múltiples fuentes, asegurando una visión unificada de las interacciones del cliente.  
2. Define el modelo CLV: Elige un modelo que se ajuste a tu negocio. Los enfoques más comunes incluyen:
   • CLV histórico: Basado en el comportamiento de compra pasado, este modelo estima el valor futuro utilizando los datos de transacciones existentes.  
   • CLV predictivo: Utiliza técnicas estadísticas o de machine learning para pronosticar el valor futuro del cliente basado en tendencias históricas, señales de comportamiento y patrones de engagement.  

   En FLYDE, utilizamos una metodología híbrida, que combina el modelado histórico y el predictivo para obtener lo mejor de ambos. CLV histórico impulsa los cálculos en tiempo real, brindando una visión actualizada del valor del cliente. CLV predictivo va más allá, proyectando el valor del cliente durante los próximos 6, 12, 18 y 24 meses, proporcionando información clave para la planificación estratégica a medio y largo plazo.  

3. Segmenta tu audiencia basada en CLV: Una vez que hayas calculado el CLV para cada cliente, segmenta tu audiencia en grupos como:
   • Clientes de alto CLV: Tus clientes más valiosos merecen ofertas personalizadas y programas de fidelización.
   • Clientes de nivel medio: Desarrolla estrategias para clientes de potencial moderado para aumentar su valor.
   • Clientes de bajo CLV o en riesgo: Clientes que podrían requerir estrategias de reenganche para mejorar la retención.
4. Adapta tus estrategias de marketing: Con tus segmentos ya definidos, desarrolla estrategias dirigidas para cada grupo. Por ejemplo:
   • Alto CLV: Ofrece a tus clientes más valiosos ofertas exclusivas, como acceso anticipado a nuevos productos o soporte premium.
   • Nivel medio: Fomenta el rendimiento de estos clientes a través de recomendaciones personalizadas para cross-selling y upselling.
   • Bajo CLV: Implementa campañas de reenganche o contenido educativo para impulsar una mayor interacción.
5. Mide y perfecciona: Analiza las métricas de rendimiento como la tasa de conversión y la tasa de retención para evaluar continuamente tus segmentos CLV. Actualiza periódicamente tu modelo con datos nuevos para mantener una segmentación relevante.  

LOS BENEFICIOS DE LA SEGMENTACIÓN BASADA EN EL CLV

• Optimización de recursos: Al centrarte en los clientes de alto valor, puedes optimizar el presupuesto de marketing.
• Personalización en campañas de marketing: Comprender el potencial del cliente te permite diseñar programas de fidelización y estrategias de reenganche optimizados para cada segmento.  
• Planificación estratégica: El CLV proporciona una visión prospectiva que ayuda en la planificación estratégica y el establecimiento de objetivos de crecimiento realistas.

Si bien el análisis RFM ofrece una visión rápida del comportamiento del cliente, la segmentación avanzada a través del CLV proporciona conocimientos más profundos que impulsan el éxito a largo plazo. Al predecir el valor futuro del cliente y adaptar tus estrategias de marketing en consecuencia, puedes maximizar el ROI, mejorar la satisfacción del cliente e impulsar el crecimiento de tu empresa.  

¿POR QUÉ FLYDE?

Adoptar la segmentación avanzada con el Customer Lifetime Value puede incrementar el engagement con tus clientes e impulsar el crecimiento de tu empresa. La CDP de FLYDE automatiza la recopilación e integración de datos de varios puntos de contacto, unificando los datos necesarios para realizar el cálculo de CLV.

¿Quieres que tu empresa de el siguiente paso? Un CDP es la herramienta clave que te permitirá maximizar el potencial de tus datos y hacer que tu empresa crezca. Tener el control sobre todos tus datos es ahora muy sencillo.

Además, si no cuentas con equipos de IT o Data Scientist esta herramienta te permitirá externalizar esta función. Y si cuentas con ellos pero quieres rebajar su carga de trabajo y dar más autonomía a tus equipos de marketing y negocio a la hora de trabajar con datos, contratar un CDP sencillo de usar y que cualquier miembro de tu empresa pueda manejar es la mejor opción.