Predictive Analytics

¿Qué es Predictive Analytics?

La Predictive Analytics o Analítica Predictiva es una rama “avanzada” de la Analítica la cual se utiliza para hacer predicciones de eventos futuros desconocidos.

La Analítica Predictiva utiliza herramientas o tecnologías como

  • Big Data
  • Inteligencia Artificial
  • Machine Learning
  • Estadística y Matemáticas.

Para predecir eventos futuros.

Se analizan datos y patrones pasados con el fin de predecir riesgos u oportunidades futuras.

Para más información aquí tiene el acceso al enlace del a Wikipedia sobre Predictive Analytics.

¿Para qué utiliza Adinton la Analítica Predictiva?

Adinton utiliza algoritmos de predictive analytics en varios proyectos. El proyecto más importante consiste en poder predecir qué usuarios que han visitado tu negocio online y NO han realizado conversión, tenían intención real de compra; lo que llamamos Audiencias Inteligentes.

Dicho de otro modo, Adinton te dice qué usuarios que han accedido a tu negocio online y se han ido sin comprar, tenían o tienen intención real de compra. 

Estamos hablando de poder saber a quien impactar en sus campañas de marketing online.

¿Cómo funcionan los Algoritmos Predictivos de Adinton (Adinton_PS)?

Nuestro equipo de Data empezó a trabajar sobre la Data que recogía la herramienta en el mes de Octubre de 2018. Tras 6 meses testeando, probando, aprendiendo… ha creado una serie de algoritmos los cuales son capaces de categorizar a los usuarios de una página de web en 6 grupos (A, B, C, D, E, F) según su intención de compra; siendo A mayor intención de compra, F prácticamente nula intención de compra.

Por lo tanto, Adinton segmenta a los visitantes no-compradores en 6 grupos. La unidad de medición de cada categoría son “usuarios únicos”, “personas”.

¿Cómo es el proceso de tratamiento de datos?

  1. Recogemos datos gracias a los píxeles de seguimiento. Adinton – Attribution Modeling.
  2. Se procesan, ordenan y se calcula su atribución. Adinton – Attribution Modeling.
  3. Estos datos se pasan a Reporting. Adinton – Attribution Modeling.
  4. Estos datos también se envían a servidor Machine Learning.
  5. Servidor Machine Learning procesa los datos.
  6. Se crea la predicción.
  7. Se envía la predicción a los píxeles.
  8. Se crean Audiencias Automatizadas e Inteligentes a Google Ads, Criteo, Social Ads,…
  9. Se crea contenido personalizado con datos desde Adinton – API.

¿Cuales son los requisitos para poder Activar Predictive Sales de Adinton?

Por nuestra experiencia nuestros algoritmos son altamente fiables cuando analiza datos de negocios online con más de 60.000 usuarios únicos mensuales y porcentajes de conversión mayores al 0.8%.

¿Cómo interpretar los datos del panel de Predictive Sales?

Básicamente se debe prestar atención a 3 gráficos:

Barras de Segmentación de Usuarios:

Category A:

Usuarios que han visitado la web, se han ido sin comprar, pero su comportamiento refleja alta intención de compra.

Category F:

Usuarios que han visitado la web, se han ido sin comprar, pero su comportamiento refleja baja intención de compra.

Porcentaje de acierto de usuarios compradores:

Adinton analiza las ventas que se han cerrado durante el último día y las compara con las que el sistema predijo. 

Un 90% de acierto significa que, de las ventas que se han realizado hoy por usuarios que estaban categorizados como “A”, el sistema ha acertado el 90%.

Porcentaje de acierto de usuarios no compradores:

Adinton además segmenta a tus visitantes como visitantes sin intención de compra.

Un 99% de acierto significa que, el 99.99% de los usuarios segmentados como F, no estan comprando a fecha del último día analizado.

Cómo interpretar los datos y cómo puede impactar en tu negocio

Una vez que el Algoritmo confirma que acierta ratios superiores al 75% en usuarios compradores y más del 95% en usuarios no compradores, se debe iniciar un proceso de aplicación de esta data.

Category A:

El volumen medio de usuarios ubicados en Category A, suele ser de 3 a 5 veces las conversiones obtenidas. Esto significa que Adinton está ayudando a generar 3x a 5x más oportunidades de venta.

Category F:

La media es que creando por ejemplo una audiencia negativa de usuarios de Category F, representan ahorros de alrededor del 20% en el coste, sin reducir 1 una solo venta.

Para poder medir el impacto aproximado en tu negocio clica en este link y accede a nuestra Calculadora de Predicción de Ventas.

Estrategias de Marketing Basadas en Predictive Sales

El porcentaje de conversión medio de un negocio online puede ser alrededor del 2.5% (hablamos de usuarios unicos, no visitas). Esto quiere decir que un negocio web de 200.000 usuarios unicos al mes, hay 5.000 usuarios compradores y 195.000 usuarios de no compradores.

De los 195.000 usuarios NO compradores, Adinton segmentará dicho tráfico, aproximadamente de la siguiente maner:

  • A’s: 5460 usuarios.
  • F’s: 58.500 usuarios.

Estrategia Sencilla de Adaptación:

Consiste en básicamente en crear de 2 a 6 Audiencias en todos tus canales de captación. Una audiencia por cada segmento que quieras trabajar.

Puedes hacer campañas de Remarketing sólo para usuarios A, y excluir el resto de audiencias.

De este modo, aseguramos con un presupuesto muy ajustado un alto impacto.

Estrategia de Crecimiento:

Estrategia De Crecimiento sin invertir en Marketing de captación.

Especialmente orientada para aquellas empresas que tienen una alto volumen de tráfico SEO, Directo, Orgánico > Gratuito.

El objetivo es sólo activar campañas de remarketing de Audiencias A. De esta manera todo el tráfico captado en forma de “prospecting” es gratuito. Analizamos su comportamiento, categorizamos los A’s y se les hace remarketing.

Estrategia Avanzada de Crecimiento:

Captación de tráfico desde cualquier canal, los máximos posibles, y al precio más bajo posible por usuario único. Una vez ese tráfico que no ha comprado se categoriza, se activan las campañas de remarketing.

Por lo tanto tendremos varias campañas de prospecting, algoritmos segmentando esas visitas y posteriormente campañas de remarketing sobre cada segmentación.

Es requisito indispensable tener corriendo una herramienta de modelos de atribución.

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