La mayor parte de la segmentacion en los retail media se basa en datos historicos. «Clientes que han comprado yogur en los ultimos 90 dias». «Compradores de productos de desayuno». «Clientes fieles a una marca».
Estos segmentos describen lo que ha ocurrido. No predicen lo que va a pasar a continuacion.
Las audiencias predictivas cambian el enfoque. En lugar de «compro X», la segmentacion pasa a ser «probabilidad de comprar X en los proximos 14 dias». En lugar de «cambiador de marca», se convierte en «alta probabilidad de cambiar a su marca este mes». En lugar de «comprador inactivo», se convierte en «probabilidad de volver a la categoria en el proximo ciclo de compra».
Ese es el cambio de la segmentacion a la probabilidad. Y es ahi donde la ventaja de los datos de los retail media se convierte en una ventaja de rendimiento.
Por que la prediccion supera a la descripcion
Un segmento describe a un grupo basandose en el comportamiento pasado. El problema: el comportamiento pasado no siempre es un buen indicador del comportamiento futuro, especialmente del comportamiento que te interesa.
Pensemos en los «compradores de yogur en los ultimos 90 dias». Este segmento incluye: - Compradores diarios de yogur que volveran a comprar manana independientemente de cualquier campana - Compradores ocasionales que podrian volver a comprar dentro de un mes - Compradores de prueba que probaron el yogur una vez y no volveran a comprar - Compradores inactivos que compraron hace 89 dias y ya han pasado a otra cosa Mostrar el mismo anuncio a los cuatro grupos es un desperdicio. El comprador diario no necesita que le convenzan. El que lo probo una sola vez no va a volver. El dinero deberia destinarse al comprador ocasional, que es persuadible, y al comprador inactivo, que es recuperable.
Un modelo predictivo los separa. Califica a cada comprador segun su probabilidad de comprar en los proximos X dias, basandose en su historial de comportamiento completo, frecuencia de compra, recencia, compromiso con la categoria, patrones de ocasion, etapa de la vida, respuesta al precio y comportamiento de cambio de marca.
A continuacion, la campana se dirige a los compradores que superan un umbral de probabilidad, aquellos con mas probabilidades de convertir. El gasto se concentra donde importa. Se reduce el desperdicio. Aumenta la incrementalidad.
Como funcionan las audiencias predictivas en los retail media
La infraestructura de datos es la misma que permite identificar las ocasiones de compra y segmentar por etapa de la vida. La diferencia esta en el resultado: en lugar de una etiqueta («comprador de desayuno rapido»), se obtiene una puntuacion («78 % de probabilidad de compra de un desayuno rapido en los proximos 7 dias»).
Los datos de entrada:
Reciencia y frecuencia de compra. Cuando compro por ultima vez el comprador en esa categoria?
Con que frecuencia suele comprar? En que punto del ciclo de compra se encuentra?
Patrones de ocasion. Tiene este comprador un patron recurrente de desayuno rapido los martes por la manana? Una cadencia de compras para fiestas los viernes por la noche? La regularidad de la ocasion predice la proxima ocurrencia.
Indicadores de etapa de la vida. Las compras de productos para bebes de un padre primerizo son predecibles desde el momento en que aparece el primer panal. El modelo conoce el ciclo de reposicion.
Trayectoria de la categoria. Esta aumentando o disminuyendo el compromiso del comprador con la categoria? Las cestas crecientes sugieren una probabilidad al alza. Las cestas que se reducen sugieren un descenso.
Comportamiento competitivo. Ha empezado el comprador a comprar un producto de la competencia?
Esa es una senal de que esta abierto a cambiar, lo que significa que tambien es susceptible de ser captado.
El modelo combina estos datos en una puntuacion de probabilidad para cada comprador, que se actualiza con cada nueva transaccion. La audiencia resultante es dinamica, cambia a diario a medida que llegan nuevos datos.
Audiencias predictivas y el flujo de trabajo de la campana
En Footprints AI, las audiencias predictivas se integran en el flujo de trabajo estandar de las campanas:
Planificar → Dirigir → Activar → Comprobar.
Planificar. La marca define el objetivo: captacion de nuevos clientes, recuperacion de compradores inactivos o aumento de la frecuencia. El planificador muestra el alcance previsto dentro de la audiencia predictiva:
cuantos compradores cumplen el umbral de probabilidad, cual es la tasa de conversion esperada y cual es el aumento de ventas previsto.
Segmentar. La audiencia se define por la puntuacion de probabilidad, se filtra por ocasion de compra y, opcionalmente, se combina con la etapa de la vida o la afinidad con la categoria. «Compradores con una probabilidad superior al 60 % de comprar cereales para el desayuno en los proximos 14 dias, durante las ocasiones de desayuno rapido por las mananas de lunes a viernes» es un briefing preciso y viable.
Activar. Se llega a la audiencia prevista a traves de los puntos de contacto. Anuncios fuera del sitio web dos dias antes de la ocasion de compra prevista. Pantallas en la tienda durante el intervalo de visita previsto. Anuncios digitales en el sitio web del minorista cuando el comprador navega.
Comprobar. El ciclo cerrado mide lo que ha ocurrido. Los compradores previstos compraron realmente? A que ritmo en comparacion con el grupo de control? Fue precisa la prediccion? La medicion se retroalimenta en el modelo, mejorando las predicciones futuras.
La cuestion de la precision
Los modelos predictivos no son bolas de cristal. Trabajan con probabilidades, no con certezas. Un comprador con una probabilidad de compra del 75 % no siempre compra. La cuestion es si dirigirse al grupo con una probabilidad superior al 75 % ofrece mejores resultados que dirigirse a un segmento estandar basado en datos historicos.
La respuesta, sistematicamente, es si. No porque todas las predicciones sean acertadas, sino porque la distribucion de las predicciones concentra el gasto en los compradores con mayor probabilidad. Incluso si el modelo se equivoca el 30 % de las veces, el 70 % en el que acierta genera mas ventas incrementales por euro que un segmento uniforme que incluye un gran numero de compradores con baja probabilidad.
La prueba esta en la medicion. Los grupos de control comparan las campanas dirigidas a la audiencia prevista con las campanas de segmentos estandar, y la diferencia incremental valida la calidad de la prediccion.
El valor comercial
Para las marcas, las audiencias predictivas significan eficiencia, menos desperdicio y mayor impacto por euro.
Para los RMN, las audiencias predictivas significan diferenciacion y poder de fijacion de precios. «Llegar a los compradores que probablemente compren tu categoria en las proximas dos semanas» es una propuesta fundamentalmente mas valiosa que «llegar a los compradores que compraron tu categoria en el ultimo trimestre».
Es la diferencia entre pescar donde estaban los peces el mes pasado y pescar donde estaran manana. Y esa diferencia justifica un sobreprecio, porque el resultado es mas probable, y el resultado es por lo que pagan las marcas.
Conclusion
Las audiencias predictivas hacen que los retail media pasen de «quien hizo esto» a «quien lo hara a continuacion».
Utilizan los mismos datos de comportamiento, transacciones, ocasiones, etapas de la vida y afinidades, pero los aplican hacia adelante en lugar de hacia atras.
El resultado: mayor precision, menos desperdicio, mas ventas incrementales y un producto de medios que se diferencia genuinamente de cualquier cosa disponible en otros canales.
Cuando los retail media se centran en la probabilidad en lugar del historial, dejan de ser una herramienta retrospectiva y se convierten en un motor de crecimiento. Ese es el cambio que hace que las marcas inviertan mas, porque pueden ver el valor futuro, no solo el rendimiento pasado.
Lecturas relacionadas
- Audiencias predictivas: cuando los retail media pasan de los segmentos a la probabilidad
- Impresiones verificadas: la diferencia entre lo servido y lo comprobado
- Senales minoristas: la materia prima que hace que los retail media funcionen
- Afinidad de categoria: el atajo hacia la segmentacion relevante
- Alcance real: que significa realmente el alcance
Listo para ver como funciona esto en la practica?
Footprints AI ayuda a las marcas y a los minoristas a medir lo que realmente importa. Echa un vistazo a los casos de exito de nuestros clientes o ponte en contacto con nosotros para hablar sobre tu estrategia de retail media.
