Impulsa tus ventas con la predicción de probabilidad de compra en Gopersonal

En el competitivo mundo del e-commerce y el marketing digital, anticipar las intenciones de compra de tus clientes puede marcar la diferencia entre el éxito y el estancamiento. En Gopersonal, hemos desarrollado una potente herramienta de predicción de probabilidad de compra que te permite identificar a los clientes más propensos a realizar una compra en un futuro cercano. Veamos cómo funciona esta herramienta y cómo puedes integrarla en tus estrategias de personalización.

¿Qué es la predicción de probabilidad de compra?

La predicción de probabilidad de compra utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar el comportamiento pasado de los clientes y calcular la probabilidad de que realicen una compra en un período de tiempo específico, en nuestro caso, en los próximos 7 días.

Cómo funciona nuestro modelo de predicción

Nuestro modelo de predicción de probabilidad de compra se basa en una combinación de técnicas avanzadas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Aquí te explicamos el proceso paso a paso:

1. Recopilación y preparación de datos:
   • Recolectamos datos de interacciones de los clientes, incluyendo vistas de productos, adiciones al carrito, "me gusta" y compras.
   • Agregamos las vistas de productos por día para cada cliente.
   • Combinamos estos datos con información de carritos y compras.
2. Creación de la variable objetivo:
   • Definimos nuestra variable objetivo: si un cliente realizará una compra en los próximos 7 días.
   • Para cada interacción, calculamos si hubo una compra en los siguientes 7 días.
3. Cálculo de métricas clave:
   • LTV (Valor de vida del cliente): suma total de todas las compras.
   • Recencia: días desde la última interacción.
   • Frecuencia: número total de interacciones.
   • Total de vistas, carritos y "me gusta".
   • Días desde la primera interacción.
   • Promedio de días entre interacciones.
   • Valor promedio de pedido.
4. Preparación del modelo:
   • Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
   • Utilizamos estas métricas como características (features) para nuestro modelo.
5. Entrenamiento del modelo:
   • Empleamos un modelo de regresión logística, que es eficaz para problemas de clasificación binaria.
   • Entrenamos el modelo con los datos históricos, donde aprende los patrones que llevan a una compra.
6. Evaluación del modelo:
   • Probamos el modelo en el conjunto de datos de prueba.
   • Calculamos métricas clave como precisión, AUC-ROC, matriz de confusión y reporte de clasificación.
7. Generación de predicciones:
   • Aplicamos el modelo entrenado a todos los clientes.
   • Obtenemos una probabilidad de compra para cada cliente en los próximos 7 días.

Integrando la predicción de probabilidad de compra en tus estrategias

1. Segmentación de audiencias

Utiliza las predicciones de probabilidad de compra para crear audiencias altamente enfocadas:

• Compradores probables: Clientes con alta probabilidad de compra en los próximos 7 días.
• Compradores en duda: Clientes con probabilidad media de compra.
• Compradores improbables: Clientes con baja probabilidad de compra.

2. Personalización de campañas de marketing

Adapta tus campañas según la probabilidad de compra:

• Para compradores probables, envía recordatorios sutiles o ofertas de productos complementarios.
• Para compradores en duda, ofrece incentivos moderados como descuentos o envío gratuito.
• Para compradores improbables, centra tus esfuerzos en re-engagement con contenido educativo o ofertas más agresivas.

3. Optimización de la experiencia del usuario

Personaliza la experiencia en tu sitio web o aplicación basándote en la probabilidad de compra:

• Muestra productos recomendados más prominentemente a los compradores probables.
• Ofrece asistencia de chat en vivo o guías de productos a los compradores en duda.
• Presenta contenido inspiracional o historias de éxito a los compradores improbables.

Caso de éxito: Aumento del 15% en la tasa de conversión

Una tienda de electrónica implementó nuestra predicción de probabilidad de compra en su estrategia de marketing por email. Crearon una campaña específica para clientes con alta probabilidad de compra que incluía:

1. Un email personalizado con una selección de productos basada en su historial de navegación.
2. Un recordatorio amistoso sobre los productos en su carrito de compras.
3. Una oferta de envío gratuito para pedidos realizados en las próximas 48 horas.

El resultado fue un aumento del 15% en la tasa de conversión de este segmento en comparación con su campaña regular.

Conclusión

La predicción de probabilidad de compra en Gopersonal es una herramienta poderosa que te permite anticipar las intenciones de tus clientes y actuar en consecuencia. Al integrar estas predicciones en tus estrategias de marketing y personalización, puedes crear experiencias más relevantes y oportunas que no solo aumentan las ventas a corto plazo, sino que también fortalecen la relación con tus clientes a largo plazo.

¿Estás listo para llevar tus estrategias de conversión al siguiente nivel? Contáctanos hoy mismo para implementar la predicción de probabilidad de compra en tu cuenta de Gopersonal.