Cómo predecir el valor de vida del cliente puede optimizar las inversiones en marketing
Introducción
Comprender el valor a largo plazo de los clientes es fundamental para cualquier negocio de entrega de alimentos. El valor del cliente de por vida (CLV) representa el valor total de un cliente durante toda la duración de su relación con una empresa. Al predecir esta métrica, puedes tomar decisiones más inteligentes sobre cómo asignar los recursos de marketing para maximizar el impacto.
En este artículo, exploraremos cómo la predicción del CLV puede permitir que cualquier empresa de entrega de alimentos optimice su inversión en marketing, centrándonos en estrategias dentro de la publicidad en motores de búsqueda (SEA). Examinaremos cómo el uso de modelos predictivos de aprendizaje automático mejora la eficiencia y por qué este enfoque basado en datos es fundamental para el crecimiento y la estrategia de marketing de cualquier empresa.
El papel de la publicidad en los motores de búsqueda
La publicidad en motores de búsqueda (SEA) juega un papel vital en la forma en que las empresas de entrega de alimentos se conectan con clientes potenciales. Es una técnica que se utiliza para colocar anuncios en las páginas de resultados de los motores de búsqueda, donde las personas ya buscan servicios de entrega de comidas. La belleza de SEA es que puede generar tráfico de alta intención al sitio web: personas listas para realizar una compra.
Un componente clave de la estrategia SEA es el retorno de la inversión publicitaria (tROAS) objetivo de oferta de Google. Esta herramienta le permite ajustar automáticamente las ofertas de sus anuncios para lograr un retorno de la inversión específico. Básicamente, le decimos a Google la cantidad promedio que pretendemos ganar por cada dólar que gastamos en anuncios, y los algoritmos de Google intentan que esto suceda. Esta estrategia de ofertas inteligentes nos ayuda a utilizar nuestro presupuesto publicitario de manera eficiente, lo que genera campañas de marketing más efectivas.
Para que esto funcione según lo previsto, necesita una medida que evalúe cada conversión de forma adecuada para aprovechar al máximo el poder del algoritmo tROAS de Google. Aquí es donde entra en juego el valor de vida del cliente (CLV) esperado. Al comprender el valor a largo plazo de cada cliente convertido, alimenta el algoritmo tROAS de Google con datos que van más allá de la primera compra, lo que permite al sistema optimizar las conversiones que ofrecen el mayor valor a lo largo del tiempo.
Modelos predictivos de valor para el cliente
Los equipos de productos de ML/AI desarrollan y mantienen miles de modelos, impulsados por los comportamientos y transacciones de millones de clientes y miles de millones de puntos de datos. Los modelos se construyen sobre plataformas de aprendizaje automático que facilitan la capacitación, validación, implementación y monitoreo de sistemas escalables. Además, los almacenes de funciones centralizan la gestión de las entradas del modelo, lo que simplifica el reentrenamiento y garantiza la coherencia y la reutilización.
El modelado predictivo es crucial para predecir el valor de vida del cliente (CLV) y el valor de la campaña del cliente (CCV). Se aprovechan las capacidades de los algoritmos de aprendizaje automático para anticipar los comportamientos futuros de los clientes. Estos modelos tienen en cuenta una variedad de características del cliente, como el canal de adquisición y el comportamiento de realización de pedidos. Con estas características, puede obtener una imagen detallada de los patrones, preferencias y longevidad potencial de sus clientes.
Al evaluar las predicciones del modelo con respecto a los resultados reales, usted está refinando constantemente su enfoque. Esta medición le ayuda a comprender la diferencia entre lo que espera que sea el valor de un cliente y lo que realmente es, lo que le permite tomar decisiones basadas en datos que mejoran la eficiencia de su inversión en marketing.
Impactos positivos en la eficiencia del marketing
Nuestra inversión en modelos predictivos para CLV y CCV ha producido resultados tangibles, particularmente en el ámbito de la eficiencia del marketing. Uno de los resultados más significativos fue la reducción del costo de adquisición de clientes (CAC). A través de la aplicación estratégica de estos modelos, logramos un aumento del 14% en el retorno de la inversión publicitaria (ROAS).
La reducción del CAC significa que podemos atraer nuevos clientes a un coste menor que antes. Al predecir qué prospectos tienen más probabilidades de convertirse en usuarios leales, enfocamos con mayor precisión nuestros esfuerzos de marketing. El resultado es que nuestro gasto en marketing no sólo es más eficiente (mejor retorno de la inversión), sino también más efectivo (mayor creación de valor general).
El impacto positivo se extiende más allá del ahorro de costos. Las eficiencias logradas a través de estos modelos nos permiten reinvertir recursos para perfeccionar aún más nuestras estrategias de marketing y mejorar la experiencia general del cliente. Este ciclo de mejora continua impulsa el crecimiento y fortalece nuestra posición en el mercado.
Conclusiones
Nuestro viaje en el modelado predictivo de Lifetime Customer Value nos ha llevado a nuevos horizontes en eficiencia de marketing. Al predecir con precisión el valor de nuestros clientes, hemos optimizado nuestro gasto en marketing, hemos reducido significativamente el costo de adquisición de nuestros clientes y hemos sentado las bases para una aplicación más amplia en varias plataformas de marketing.