Incremento del 70% en ventas gracias al análisis predictivo y la segmentación conductual

¿Sabías que aplicar análisis predictivo y segmentación avanzada puede incrementar tus conversiones hasta en un 77% en fechas recurrentes? Eso es lo que conseguimos en Las Tijeras Mágicas el pasado Black Friday. Soy Pablo González Growth Manager de Product Hackers y te cuento de primera mano cómo hicimos este hito.

La importancia de la segmentación conductual en la automatización del marketing

De sobra es sabido que vender a todo el mundo es no vender a nadie, pero cuando empezamos a segmentar terminamos personalizando la comunicación en cosas tan comunes como vivir en Madrid. Algo muy genérico.

El problema que nos encontramos con las segmentaciones tradicionales es que están basadas en datos visibles como compras previas o categorías visitadas. Tienen su valor, pero el análisis predictivo lleva esta estrategia a otro nivel.

Los humanos somos muy buenos en muchas cosas, pero procesar de manera eficaz millones de datos no es uno de nuestros fuertes. En este punto, los modelos de IA analizan grandes volúmenes de datos históricos actualizándose de forma dinámica, detectando, cada vez con mayor precisión, patrones ocultos que no son evidentes para el ojo humano.

Esta capacidad permite personalizar los mensajes y anticipar qué contenidos o productos serán más interesantes para cada usuario. O lo que es lo mismo: nos ayuda a aumentar las conversiones (ventas) gracias a acertar con la probabilidades de compra de un producto por parte del usuario.

El análisis predictivo potencia las estrategias de email marketing: el caso de Las Tijeras Mágicas

El análisis predictivo está revolucionando el Growth al permitir niveles de personalización imposibles de alcanzar con segmentaciones tradicionales.

Este caso te mostramos cómo un modelo de IA, entrenado con el histórico completo de interacciones de un eCommerce, logró identificar patrones ocultos de comportamiento de los usuarios y generar resultados espectaculares en una fecha tan competitiva como Black Friday.

Contexto y desafíos iniciales en un eCommerce del sector “Do it Yourself” (DIY)

En el top 100 de empresas de su sector nos encontramos con Tijeras Mágicas, un eCommerce especializado en la venta de materiales y accesorios para labores de costura, manualidades y ganchillo y tricot.

Ofrecen una amplia gama de productos, incluyendo lanas, telas, hilos, herramientas de bordado y kits de manualidades, dirigidos tanto a aficionados como a profesionales del sector.

En Tijeras Mágicas tienen establecida una estrategia para Black Friday basada en el descuento en determinadas marcas. Esa fue la base de nuestro experimento.

Segmentación previa mejorada por IA

El eCommerce de Las Tijeras Mágicas ya contaba con un sistema de segmentación manual, trabajandola en función de las acciones desarrolladas por los usuarios. Algo que teníamos bastante trabajado y que gracias a los modelos de análisis predictivos pudimos optimizarlo de manera radical.

El entrenamiento de la IA con el histórico completo de interacciones —incluyendo el histórico completo de compras, clics, visitas a categorías, interacción con marcas, añadidos a favoritos, productos compartidos, aperturas de mails, clics en mails, etc — identificó correlaciones complejas entre usuarios y marcas específicas.

Entrenamiento del modelo con datos históricos completos

A diferencia de las segmentaciones manuales (lead Scoring tradicional), el modelo procesó decenas de miles de datos históricos para descubrir patrones y correlaciones ocultas entre el comportamiento del usuario y sus preferencias

Se asignaron 5 niveles de propensión: desde muy baja a muy alta, para cada usuario a las 5 principales marcas del catálogo.

Modelos predictivos que encuentran patrones ocultos

El análisis predictivo permitió agrupar usuarios en segmentos dinámicos basados en comportamientos de los consumidores únicos, permitiendo diseñar mensajes que maximizaban la relevancia en función del comportamiento pasado del usuario.

Cada segmento recibió ofertas adaptadas a sus intereses, maximizando la interacción con los correos y aumentando la probabilidad de conversión.

Estrategia: segmentación por propensión a marca

La base de nuestra estrategia de segmentación se fundamentaba en la estrategia que tenían definida en Black Friday: hacer descuentos por marcas.

Aprovechamos para alinear el experimento con las estrategias ya definidas por el cliente.

Los envíos de mails personalizados se dirigieron a los usuarios con probabilidad de compra “alta o muy alta” de cada una de las marcas, intercalando los envíos de mails personalizados con los correos planificados estratégicamente para Black Friday.

Resultados obtenidos en nuestra campaña basada en el análisis predictivo

Las campañas enviadas a segmentos creados con modelos de predicción generaron resultados notables:

• Tasas de apertura: 36% superiores frente a los correos que no usaron esa segmentación
• Tasa de clics: casi 6 veces mayor en los envíos generales.
• Tasa de conversión: un uplift del 77%.
• Ingresos: las campañas con audiencias de predicción generaron casi 4 veces más ingresos que las genéricas.

La importancia del histórico completo de interacciones y la personalización basada en patrones complejos

Lo importante de la experimentación no es conseguir éxito en la acción realizada, es pararse a pensar qué hemos aprendido en este proceso (ya haya sido un éxito o no). Es decir, lo importante de experimentar es el análisis avanzado de la data para extraer aprendizajes

El principal aprendizaje de esta acción es que el análisis predictivo demuestra que entrenar modelos con datos históricos permite identificar patrones ocultos y generar segmentaciones hiperpersonalizadas, superando las capacidades humanas.

Los patrones identificados permiten diseñar campañas no solo más relevantes, sino también estratégicamente optimizadas para cada usuario.

Conclusión: La Importancia del análisis predictivo en el éxito de estrategias digitales

El análisis predictivo nos ha servido para potenciar el email marketing dentro de la estrategia digital de Las Tijeras Mágicas, abriendo un abanico de posibilidades para cualquier canal. Esta técnica permite alcanzar un nivel de hiperpersonalización que va más allá del mensaje enviado: es posible adaptar todo el contenido de un sitio web o de cualquier punto de interacción para crear experiencias únicas en función de múltiples criterios, marcas, edad, geolocalización, posicionamiento en el RFM, canal de adquisición o cualquier otro criterio que pueda tener relevancia a la hora de diferenciar comportamientos

Con suficiente entrenamiento, los modelos pueden crear «la personalización total», diseñando una tienda única y completamente diferente para cada usuario, basada en sus características y comportamientos propios.

Este enfoque no solo transforma campañas específicas, sino que sienta las bases para una estrategia integral donde cada interacción del cliente se convierte en una oportunidad única. La personalización ya no es el futuro del marketing, es el presente, y el análisis predictivo es su herramienta fundamental.