Categoría: Marketing

FLYDE, la plataforma de datos de clientes que permite a las empresas unificar datos fragmentados y acelerar su crecimiento, anuncia el exitoso lanzamiento de su nueva serie de eventos, FLYDE Talks, centrada en tendencias clave del marketing basado en datos.

El evento inaugural, titulado “El reto de la atribución en el marketing omnicanal”, se reunió a casi 200 profesionales de toda Europa y América Latina, reflejando el creciente interés por conversar sobre un marketing más práctico, medible y centrado en datos.

Celebrado el 5 de junio de 2025 a través de LinkedIn Live, el evento contó con la participación del experto en marketing digital Andrés Azpilicueta, desde Ciudad de México, y Paco Herranz, CEO de FLYDE, desde Madrid. Juntos, lideraron una conversación abierta sobre las limitaciones de los modelos de atribución tradicionales y el papel de la centralización de datos en una estrategia omnicanal efectiva.

“Estamos encantados con la gran acogida del primer FLYDE Talks”, afirmó Paco Herranz. “El reto de la atribución es crítico para los equipos que buscan eficiencia y crecimiento. Haber reunido a cerca de 200 profesionales comprometidos demuestra la relevancia de abrir este tipo de espacios”.

IDEAS CLAVE DEL EVENTO INAUGURAL

Durante la charla, los ponentes abordaron cómo superar la fragmentación de datos y las métricas superficiales, y avanzar hacia un entendimiento más profundo del customer journey:

Tendencias en el marketing digital

Inteligencia artificial: clave para procesar datos y potenciar al equipo humano.
Zero-Based Budgeting: obliga a justificar cada euro invertido, haciendo imprescindible una medición clara del ROI omnicanal

GA4 y el fin de las cookies

La transición a Google Analytics 4 y la eliminación de cookies de terceros pueden generar discrepancias de hasta un 30 % en ventas reportadas.
Para defender presupuestos, se necesitan métricas tácticas (por canal) y estratégicas (visión global).
FLYDE ofrece una capa de datos first-party que audita y corrige esas desviaciones.

Atribución más allá del último clic

Cada punto de contacto (web, TV, tienda física, call-center…) aporta valor. Limitarse al “último clic” conduce a decisiones erróneas.

Métricas y segmentación estratégica

Ir más allá del CPA: centrarse en el Customer Lifetime Value y cómo varía según el perfil del cliente.
No todos los atributos pesan igual: la segmentación avanzada prioriza factores de forma óptima.
Centralizar los datos es esencial para construir el registro de oro, base de una atribución fiable y de un marketing verdaderamente personalizado.

UN ESPACIO PARA EL DIÁLOGO EN TORNO AL MARKETING DE DATOS

FLYDE Talks está concebido como una serie periódica que abordará los retos (y soluciones reales) a los que se enfrentan los equipos modernos de marketing y growth. Cada episodio incluirá casos de uso reales, invitados expertos y demos en vivo, abarcando sectores como retail, deportes y restauración.

“FLYDE Talks es una iniciativa estratégica para fomentar el intercambio de ideas entre profesionales del marketing y los datos”, explicó Katie Gortz, marketing manager de FLYDE. “Queremos generar conversaciones honestas sobre lo que funciona y lo que no en un entorno cada vez más complejo”.

El segundo episodio de FLYDE Talks se celebrará en septiembre y los detalles estarán disponibles en la página de LinkedIn de la empresa. Azpilicueta adelantó un posible enfoque. Habló del enorme potencial de mostrar cómo un club de fútbol puede personalizar la experiencia según el tipo de aficionado: desde compradores ocasionales hasta abonados internacionales.

ACERCA DE FLYDE

FLYDE es una Customer Data Platform (CDP) diseñada para equipos que desean tomar el control de sus datos. Al integrar fuentes online y offline en una única vista accionable, FLYDE permite optimizar campañas, mejorar la retención y conectar con audiencias de alto valor en tiempo real. Contacta con FLYDE para solicitar una demo para más información.

FLYDE se incorpora al programa, Amazon Web Services (AWS) Independent Software Vendor (ISV) Accelerate, una iniciativa de co-venta dirigida a socios que ofrecen soluciones de software que se ejecutan sobre AWS o se integran con su ecosistema. Este logro refleja la excelencia técnica de FLYDE, su compromiso con los clientes y su alineación con las mejores prácticas de AWS, tras un exigente proceso de evaluación y aprobación.

El programa AWS ISV Accelerate está reservado exclusivamente a proveedores de software que cumplen con los más altos estándares técnicos y comerciales. La aceptación en este programa significa que la plataforma de datos de clientes de FLYDE ha sido evaluada rigurosamente por AWS en términos de escalabilidad, seguridad y rendimiento en la nube.

“Este no es un reconocimiento al que simplemente se aplica; se gana,” afirmó Paco Herranz, CEO de FLYDE. “Entrar al programa AWS ISV Accelerate es el resultado de meses de revisiones arquitectónicas, documentación técnica y validación. Confirma que nuestra infraestructura es sólida y que estamos preparados para crecer con el respaldo de AWS.”

Además, FLYDE ha dado un paso más al realizar la revisión de AWS Well-Architected Framework, que evalúa el diseño de soluciones en unos pilares fundamentales: excelencia operativa, seguridad, fiabilidad, eficiencia en el rendimiento, optimización de costos, y sostenibilidad. Esto valida que FLYDE no solo opera de forma eficiente sobre AWS, sino que sigue las mejores prácticas nativas en la nube para asegurar una infraestructura escalable, segura y preparada para entornos empresariales. Es una garantía adicional de que FLYDE está construido sobre una base de infraestructura en la nube robusta, resiliente y segura.

¿QUÉ SIGNIFICA ESTO PARA LOS CLIENTES DE FLYDE?

Despliegues más rápidos y seguros, gracias a la arquitectura nativa de AWS
Escalabilidad optimizada para empresas en crecimiento
Nuevas vías de soporte e innovación a través de la colaboración directa con los equipos comerciales de AWS
La confianza de contar con una solución verificada, diseñada para cumplir con los estándares más exigentes del mercado empresarial

La participación de FLYDE en el programa ISV Accelerate también allana el camino para integraciones más profundas con servicios de AWS y acceso a oportunidades conjuntas de salida al mercado en Marketplace, lo cual se traducirá en implementaciones más ágiles y soporte mejorado para nuestros clientes.

Lee más información sobre la plataforma de datos de clientes nativa en AWS de FLYDE y como funciona para unificar datos en entornos omnicanal.

ACERCA DE FLYDE

FLYDE es una plataforma de datos de clientes (CDP) que unifica información procedente de múltiples fuentes—como eCommerce, compras en tienda física, sistemas CRM, campañas de email marketing y plataformas publicitarias—en un único perfil integral de cliente. A través de modelos predictivos impulsados por ML/IA, FLYDE procesa estos datos en tiempo real para ayudar a las empresas a anticipar comportamientos, preferencias y tendencias de sus clientes, y así aumentar la adquisición, el valor del ciclo de vida (LTV) y la retención. Al hacer que los datos sean accesibles y accionables, FLYDE permite ofrecer experiencias más inteligentes y personalizadas.

Contáctanos para solicitar una demo y te mostraremos cómo FLYDE hace que tus datos sean más accesibles y accionables.

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

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.
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.
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.
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.
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.

El marketing one-to-one es la última forma de desarrollar estrategias de marketing que implica practicar el mayor nivel posible de personalización hacia tus clientes. Este alto nivel de personalización ya está siendo llevado a cabo por muchas empresas a través de diversos canales, como anuncios en redes sociales, marketing por correo electrónico, personalización de sitios web y marketing offline.

Al aprovechar los datos del cliente y el aprendizaje automático, el marketing one-to-one permite a las empresas crear experiencias personalizadas que distinguen su marca de la competencia y aumentan las ventas.

¿Cómo llevar a cabo estrategias de marketing one-to-one?

Para llevar a cabo estrategias de marketing one-to-one, los datos son fundamentales. Una vez obtenidos estos datos, deben ser accionables. Aquí hay cuatro simples pasos a seguir:

1. 1. Conoce a tus clientes: Para desarrollar este tipo de estrategia, necesitas conocer las preferencias de tus clientes en términos de hábitos de compra, contenido y productos. Recopila cada pieza de datos disponible para cada cliente, como su demografía, historial de compras y compromiso con tu marca.
  2. Conoce tu producto: Al igual que con los clientes, debes saber por qué cada producto es atractivo para cada cliente o por qué no lo es, y lo que puede brindarles.
  3. Conoce el efecto de tus campañas: Al analizar datos históricos, puedes determinar el impacto de cada campaña en cada uno de tus clientes y productos.
  4. Desarrolla contenido personalizado original: Una vez que hayas analizado los datos del cliente y del producto, deberías poder desarrollar contenido único y atractivo para cada cliente según sus deseos y necesidades.

¿Qué tecnología necesito para llevar a cabo una estrategia de marketing one-to-one?

Para llevar a cabo estrategias de marketing one-to-one, una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) es una tecnología crítica para los retailers. Un CDP permite a las empresas almacenar cada pieza de datos relacionada con los clientes, ventas, campañas y cualquier otro dato útil para los propósitos de tu empresa. Con la ayuda de la inteligencia artificial (IA), un CDP puede cruzar referenciar estos datos para obtener perfiles de 360 de tus clientes. Estos perfiles, combinados con la IA, te permiten hipersegmentar, personalizar y predecir los comportamientos futuros de tus clientes.

Un ejemplo de una estrategia de marketing one-to-one basada en datos

Por ejemplo, si eres una tienda de moda, puedes utilizar los datos mencionados anteriormente para comprender las preferencias de tus clientes, como la talla de tus clientes, el tipo de ropa que les gusta y la cantidad de dinero que suelen gastar.

Al analizar el comportamiento del cliente durante eventos específicos, como días festivos especiales o eventos de ventas, puedes ajustar tus campañas de marketing para adaptarse a su comportamiento. Si un cliente tiende a comprar varios artículos durante un evento particular, puedes recomendar productos similares o ofrecer un descuento para una compra en paquete. Este tipo de experiencia personalizada es lo que los clientes demandan hoy en día y puede conducir a un aumento de la satisfacción y fidelidad del cliente.

¿POR QUÉ FLYDE?

Pruébalo gratis con nuestra Trial (con datos generados automáticamente).

FLYDE es una plataforma de datos de clientes fácil de usar diseñada para satisfacer las necesidades de las empresas que buscan mejorar la experiencia de sus clientes, aumentando la retención, el ROI, el ROAS, y el Customer Engagement .

En este blog, hablaremos sobre la nueva funcionalidad de la plataforma: el perfilado de clientes guiado por modelos predictivos de inteligencia artificial.

¿Qué es el perfilado de clientes?

El perfilado de clientes es una herramienta que permite a las empresas conocer mejor a sus clientes y adaptar su oferta para satisfacer sus necesidades específicas. Con el perfilado de clientes de FLYDE, las empresas pueden, por ejemplo, seleccionar un producto de su catálogo y ver las características principales de los clientes que lo compran. Los modelos predictivos de inteligencia artificial valorarán la totalidad de los datos que tu empresa tenga disponible sobre tus clientes cómo: el comportamiento de los clientes, los patrones de compra, preferencias de productos, hábitos de navegación y más.

¿Cómo funciona el perfilado de clientes de FLYDE?

Supongamos que una empresa tiene un producto en su catálogo y quiere conocer mejor a sus clientes para adaptar su estrategia de marketing. Con FLYDE, la empresa puede seleccionar ese producto y utilizar los modelos predictivos de inteligencia artificial para identificar las características principales de los clientes que lo compran. Por ejemplo, los modelos pueden revelar que los clientes que compran ese producto cobran más de 40.000€, se conectan dos veces a la semana a la página de ecommerce, y suelen comprar en las tiendas físicas.

Perfilado de Clientes FLYDE — Perfilado de Clientes de FLYDE

¿Cómo puede mejorar el perfilado de clientes tu estrategia de marketing?

El perfilado de clientes guiado por modelos predictivos de inteligencia artificial puede mejorar significativamente tu estrategia de marketing al permitirte conocer mejor a tus clientes y adaptar tu oferta a sus necesidades específicas. Al utilizar esta nueva funcionalidad de FLYDE, puedes personalizar tus mensajes de marketing para satisfacer las necesidades y deseos específicos de tus clientes.

Además, el perfilado de clientes también te permite mejorar la segmentación de tus campañas de marketing. Al conocer mejor a tus clientes y agruparlos en segmentos según sus características, puedes personalizar tus mensajes y ofertas para cada segmento específico. Esto te permitirá llegar a tus clientes con mensajes más relevantes, aumentando la probabilidad de que conviertan en compras.

Identificar nuevos clientes potenciales con el Perfilado de Clientes.

Además de ayudarte a conocer mejor a tus clientes actuales, el perfilado de clientes de FLYDE también te permite identificar nuevos clientes potenciales. La inteligencia artificial de la plataforma utiliza los datos del comportamiento de compra de tus clientes actuales para encontrar patrones y similitudes entre ellos.

Estos patrones te ayudan a identificar nuevas oportunidades de negocio al encontrar clientes potenciales que tengan un perfil similar al de tus clientes actuales. Al entender las preferencias y comportamientos de tus clientes, puedes utilizar esa información para llegar a una audiencia más amplia que sea más propensa a comprar tus productos o servicios.

Con el perfilado de clientes de FLYDE, puedes descubrir nuevos segmentos de mercado que tal vez no estaban en tu radar y ajustar tu estrategia de marketing para llegar a ellos de manera más efectiva. Esto puede resultar en un mayor retorno de inversión y en un aumento de la fidelidad del cliente.

¿Por qué FLYDE?

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A medida que el mundo se vuelve cada vez más competitivo, las empresas deben centrarse en la satisfacción y lealtad del cliente para tener éxito. Si bien la adquisición de clientes es esencial para el crecimiento, la retención de clientes es aún más crítica. La retención de clientes existentes es esencial para la salud a largo plazo de cualquier negocio, ya que los clientes leales tienden a gastar más, referir más y cuestan menos de retener.

En este blog, discutiremos la retención vs. adquisición de clientes y por qué las tendencias actuales muestran que la retención es mucho más importante. También exploraremos cómo una Plataforma de Datos de Clientes Inteligente (CDP) puede ayudar a las empresas a aumentar la retención.

La importancia de la retención de clientes

El costo de adquirir nuevos clientes es significativamente mayor que retener a los existentes. Según un estudio de Harvard Business Review, aumentar la retención de clientes en solo un 5% puede aumentar las ganancias entre un 25% y un 95%. Esto se debe a que los clientes leales tienden a gastar más, referir más y cuestan menos de retener. Además, los clientes leales brindan feedback valioso y pueden ayudar a las empresas a mejorar sus productos y servicios. Por lo tanto, es esencial que las empresas se centren en retener a los clientes existentes.

Marketing: Retención vs Adquisición

Si bien la adquisición de clientes es necesaria para el crecimiento, no debe hacerse a expensas de la retención de clientes. Muchas empresas cometen el error de centrarse demasiado en adquirir nuevos clientes y descuidar a los existentes. Sin embargo, las investigaciones muestran que las empresas que se centran en la retención de clientes tienden a ser más exitosas a largo plazo. La retención de clientes debe ser una prioridad principal para cualquier empresa que quiera crecer y prosperar.

Los beneficios de centrarse en la retención en lugar de la adquisición

Centrarse en la retención de clientes en lugar de la adquisición puede brindar una serie de beneficios a las empresas, incluido un aumento en el valor de por vida del cliente (CLV), una mejora en la lealtad del cliente y una reducción en los costes de marketing. Al retener a los clientes existentes, las empresas pueden aumentar el CLV al fomentar compras repetidas y reducir la rotación. Además, los clientes leales tienden a referir a otros a la empresa, lo que puede ayudar a reducir los costes de marketing asociados con la adquisición de clientes. Al priorizar la retención, las empresas pueden crear un ciclo positivo de crecimiento que lleva al éxito a largo plazo.

Cómo una Smart CDP puede ayudar a aumentar la retención

Una Smart CDP puede proporcionar una vista completa de los clientes de una empresa, lo que les permite personalizar mensajes de marketing, mejorar el servicio al cliente e identificar oportunidades para aumentar las ventas cruzadas y por impulso.

Por ejemplo, supongamos que un minorista recopila datos sobre el historial de compras, el comportamiento de navegación y las preferencias de un cliente. Con una Smart CDP, el minorista puede utilizar estos datos para enviar mensajes de marketing personalizados basados en los intereses y comportamientos del cliente. También pueden utilizar los datos para recomendar productos complementarios, ofrecer promociones personalizadas y mejorar el servicio al cliente al abordar las necesidades y preocupaciones específicas del cliente. Al utilizar un Smart CDP, el minorista puede crear una experiencia más personalizada y atractiva para sus clientes, lo que puede generar una mayor lealtad y retención.

¿POR QUÉ FLYDE?

¿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 un control sobre todos tus datos es ahora muy sencillo.

Según Harvard Business Review, el 73 % de los consumidores utiliza varios canales a lo largo de su proceso de compra.

En la era digital actual, los clientes esperan experiencias personalizadas y sin fisuras en todos los canales. Para satisfacer estas expectativas, las empresas deben aplicar estrategias de marketing omnicanal que integren todos sus canales de marketing. Sin embargo, esto puede resultar complicado si no se cuenta con las herramientas y la tecnología adecuadas.

En este blog, exploraremos los beneficios del marketing omnicanal para las empresas y cómo una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) puede ayudar a hacerlo más fácil y eficaz.

Cómo crear perfiles de cliente omnicanal 360

Para crear perfiles de cliente omnicanal 360, las empresas necesitan agregar y unificar datos de clientes de todas las fuentes. Esto incluye interacciones en línea y fuera de línea, como compras, visitas a sitios web, participación en redes sociales e interacciones en tiendas. Un CDP puede ayudar en esta tarea ingiriendo datos de diversas fuentes, limpiándolos y deduplicándolos, y uniéndolos en un único y completo perfil de cliente.

Una vez integrados los datos en el CDP, la empresa puede empezar a crear una visión de 360 grados de cada cliente. Esto implica trazar un mapa de las interacciones de cada cliente a través de diferentes canales, realizar un seguimiento de sus preferencias y comportamiento, y segmentarlos en función de atributos como la demografía, el historial de compras y el compromiso.

Cómo obtener información de los perfiles de cliente 360

Una vez creados los perfiles de cliente omnicanal 360, puede empezar a aprovechar los insights para mejorar su experiencia de cliente. Un CDP, además de ingerir y estructurar datos, puede utilizarse para obtener insights, ya que son plataformas que contienen diferentes herramientas para trabajar los datos.

Una forma de obtener información de los perfiles 360 de los clientes es utilizar la personalización en tiempo real. Aprovechando los datos del CDP, los minoristas pueden crear experiencias personalizadas para cada cliente en función de sus preferencias y comportamiento. Esto puede incluir recomendaciones personalizadas de productos, promociones específicas y mensajes personalizados.

Aplicación de Inteligencia Artificial con un CDP inteligente

La IA puede utilizarse para analizar grandes volúmenes de datos de clientes y descubrir perspectivas que podrían no ser evidentes a partir de un análisis manual. Por ejemplo, el análisis predictivo potenciado por IA puede utilizarse para anticipar las necesidades y preferencias de los clientes, así como para identificar oportunidades de venta cruzada y de upselling.

Otra forma de aplicar la IA a los perfiles de 360 clientes es a través del aprendizaje automático. Al entrenar modelos de aprendizaje automático con datos de clientes, los minoristas pueden automatizar tareas como las recomendaciones de productos y la personalización de contenidos, así como mejorar la precisión de los análisis predictivos.

En definitiva

La creación de perfiles de cliente 360 omnicanal con un CDP es un paso crítico para los minoristas que buscan proporcionar experiencias personalizadas y sin fisuras en todos los canales. Al aprovechar los análisis y la personalización basados en IA, los minoristas pueden obtener información valiosa de estos perfiles y utilizarla para mejorar la experiencia del cliente. Por lo tanto, si usted es un minorista que busca mejorar su relación con el cliente, considere la implementación de un CDP y comience a crear perfiles de cliente omnicanal 360 hoy mismo.

¿POR QUÉ FLYDE?

¿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. Trabajar como las grandes multinacionales del mercado, que ya cuentan con este tipo de software, y tener un control sobre todos tus datos es ahora muy sencillo.

Entender las necesidades y deseos de tus clientes es esencial para construir un negocio exitoso. Sin embargo, no basta simplemente con preguntarles a tus clientes lo que quieren. Para comprender verdaderamente sus necesidades, debes identificar los trabajos o tareas que están tratando de llevar a cabo. Es aquí donde entra en juego el marco de Jobs-To-Be-Done (JTBD).

En este blog, veremos cómo mejorar tu estrategia de JTBD con una Plataforma de Datos del Cliente (CDP, por sus siglas en inglés). Al utilizar una CDP, puedes obtener una comprensión más completa de tus clientes y sus comportamientos, lo que puede ayudarte a mejorar tu estrategia de JTBD.

¿Por qué entender JTBD es crucial para tu negocio?

Jobs-To-Be-Done (JTBD) es un marco que ayuda a las empresas a comprender las necesidades y deseos de sus clientes al centrarse en los trabajos o tareas que los clientes están tratando de llevar a cabo. Al comprender el JTBD de tus clientes, puedes diseñar productos y servicios que satisfagan sus necesidades y diferenciarte de la competencia.

Cómo mejorar tu estrategia de JTBD con una CDP

Una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) es una herramienta de gestión de datos que te permite recopilar, unificar y analizar datos de clientes de múltiples fuentes. Al utilizar una CDP, puedes obtener una comprensión más completa de tus clientes y sus comportamientos, lo que puede ayudarte a mejorar tu estrategia de JTBD.

Cuatro formas de mejorar tu estrategia de JTBD con una CDP son:

1. 1. Recopila y unifica los datos de los clientes de múltiples fuentes: Una CDP te permite recopilar y unificar los datos de los clientes de múltiples fuentes, lo que te da una visión más completa de tus clientes.
  2. Analiza los datos de los clientes utilizando el marco de JTBD: Utilizando el marco de JTBD, puedes analizar los datos de los clientes para identificar los trabajos específicos que tus clientes están tratando de llevar a cabo.
  3. Personaliza la recomendación de marketing y productos: Al utilizar la CDP para personalizar la recomendación de marketing y productos, puedes satisfacer mejor el JTBD de tus clientes y aumentar la participación y las ventas.
  4. Optimiza el inventario para satisfacer mejor las necesidades del cliente: Al comprender el JTBD de tus clientes, puedes optimizar tu inventario para satisfacer mejor sus necesidades, reduciendo el desperdicio y mejorando tus resultados finales.

Caso de Uso – ¿Cómo podría un marca de ropa mejorar su estrategia de JTBD con una CDP?

Un minorista de moda utiliza una CDP para recopilar y unificar datos de clientes de múltiples fuentes, lo que les permite obtener una visión completa de sus clientes y sus comportamientos. Utilizando el marco de JTBD, el minorista analiza los datos para identificar los trabajos específicos que sus clientes están tratando de llevar a cabo cuando compran ropa, como buscar ropa elegante y de moda, priorizar la comodidad y la funcionalidad o encontrar ropa para ocasiones específicas.

El minorista utiliza la CDP para personalizar sus recomendaciones de marketing y productos para satisfacer mejor las JTBD de sus clientes. Al crear campañas de correo electrónico dirigidas y recomendaciones de productos personalizadas, el minorista aumenta la participación y las ventas a los clientes, lo que conduce a una mayor lealtad y repición de compras.

Además, el minorista puede optimizar su inventario para satisfacer mejor las necesidades de sus clientes, reducir el desperdicio y mejorar su resultado final. De esta manera, el uso de JTBD y una CDP puede ayudar a los minoristas de moda a comprender mejor a sus clientes y mejorar los resultados de su negocio en una industria altamente competitiva.

Conclusión y próximos pasos

En conclusión, comprender las JTBD de sus clientes es esencial para diseñar productos y servicios que satisfagan sus necesidades. Al utilizar una CDP para recopilar, unificar y analizar los datos de los clientes, puede obtener una comprensión más profunda de sus clientes y mejorar su estrategia JTBD. Para comenzar, considere implementar una CDP y utilizar las cuatro estrategias descritas en la sección dos para mejorar su estrategia JTBD. Con un enfoque más centrado en el cliente, puede diferenciarse de la competencia y construir relaciones más sólidas y leales con los clientes.

¿POR QUÉ FLYDE?

Si buscas una forma de comprender mejor a tus clientes y su comportamiento de compra, el análisis RFM es un excelente punto de partida. Esta potente herramienta te permite segmentar tu base de clientes en función de la Recurrencia, la Frecuencia y el valor Monetario, ofreciéndote información valiosa sobre el comportamiento de los distintos grupos de clientes.

¿Qué es el análisis RFM?

El análisis RFM es un enfoque basado en datos para la segmentación de clientes. Analizando los datos de los clientes en términos de Recencia (cuánto hace que han comprado), Frecuencia (con qué frecuencia compran) y Valor monetario (cuánto gastan), puedes obtener información sobre el comportamiento de los distintos grupos de clientes.

¿Cómo funciona el análisis RFM?

Para realizar el análisis RFM, debes recopilar datos sobre el historial de compras de tus clientes, incluida la fecha de su última compra, el número de compras que han realizado y el importe total que han gastado. A continuación, puedes clasificar a los clientes en función de cada una de estas métricas y asignarles una puntuación entre 1 y 5 para cada métrica.

Por ejemplo, a un cliente que haya realizado una compra en la última semana se le asignaría una puntuación alta en frecuencia, mientras que a un cliente que no haya realizado una compra en varios meses se le asignaría una puntuación baja. Del mismo modo, a un cliente que haya realizado muchas compras y gastado mucho dinero se le asignaría una puntuación alta en frecuencia y valor monetario, mientras que a un cliente que haya realizado pocas compras y gastado poco dinero se le asignaría una puntuación baja.

Una vez que hayas asignado puntuaciones a cada cliente, puedes utilizarlas para segmentar a tus clientes en diferentes grupos en función de su comportamiento. Por ejemplo, podrías tener un grupo de clientes de alto valor que realizan compras frecuentes, un grupo de clientes de bajo valor que realizan compras poco frecuentes y un grupo de clientes recientes que aún no han realizado muchas compras.

¿Cómo puedes utilizar el análisis RFM para mejorar tu negocio?

Una vez que hayas segmentado a tus clientes mediante el análisis RFM, puedes utilizar esta información para adaptar tus estrategias de marketing y ventas a cada grupo.

Por ejemplo, puedes crear diferentes tipos de contenidos o promociones para dirigirte a cada grupo.

Si tienes un grupo de clientes de alto valor que compran con frecuencia, puedes centrarte en ofrecerles ofertas y promociones personalizadas. También puedes plantear crear un programa de fidelización para recompensarles por su fidelidad.

Si tienes un grupo de clientes recientes que aún no han realizado muchas compras, puedes centrarte en ofrecerles contenidos educativos que les ayuden a comprender el valor de tus productos o servicios. También podrías considerar ofrecerles una promoción especial para incentivarles a realizar una compra.

Al utilizar el análisis RFM para segmentar a tus clientes y adaptar tus estrategias de marketing y ventas a cada grupo, puedes mejorar la retención y satisfacción general de tus clientes, lo que en última instancia puede conducir a un aumento de los ingresos y el crecimiento de tu negocio.

¿Qué herramienta tecnológica necesitas para llevar a cabo un análisis RFM correctamente?

Si deseas realizar un análisis RFM efectivo, una herramienta tecnológica que te podría ser útil es una Plataforma de Datos de Clientes (CDP). Con esta herramienta de software, podrás recopilar, analizar y segmentar datos de clientes provenientes de múltiples fuentes, como tu sitio web, canales de redes sociales e interacciones con el servicio de atención al cliente, entre otros.

Para realizar un análisis RFM utilizando un CDP, primero debes integrar los datos de tus clientes en la plataforma, conectando tu herramienta de análisis de sitios web, tu plataforma de marketing por correo electrónico, tu sistema CRM y cualquier otra base de datos con información de clientes que tengas disponible al CDP. Una vez integrado, el CDP asignará automáticamente puntuaciones a cada cliente en función de su comportamiento en términos de Recencia, Frecuencia y Valor monetario.

Gracias a la información obtenida del análisis RFM, podrás segmentar a tus clientes en diferentes grupos y adaptar tus estrategias de marketing y ventas a cada uno de ellos. Mediante el uso de un CDP para realizar análisis RFM, puedes obtener una comprensión más completa del comportamiento de tus clientes, tomar decisiones de negocio informadas y mejorar tu rendimiento general.