Analítica predictiva para la automatización de marketing
Conoce lo que harán tus clientes antes de que lo hagan. Predice el churn, anticipa conversiones e identifica automáticamente a los clientes de alto valor. Machine learning que convierte datos de comportamiento en campañas que generan ingresos.
Marketing predictivo, sin un equipo de data science
Asigna automáticamente a cada cliente un score de riesgo de churn, probabilidad de conversión y valor de vida. Lanza campañas antes de que tus clientes se vayan, ofréceles un upgrade antes de que se desconecten y conviértelos antes de que abandonen. Ideal para equipos de startups y scaleups en LATAM que quieren decisiones basadas en datos sin contratar científicos de datos.
Lo que te da la analítica predictiva
Predice el churn antes de que ocurra
Identifica a los clientes entre 30 y 60 días antes de que se vayan, a partir de señales tempranas en sus patrones de comportamiento. Lanza la retención mientras todavía puedes salvarlos, no cuando ya se fueron. Los modelos de churn detectan a los clientes en riesgo con 85% de precisión, y las campañas proactivas retienen al 60% de ellos.
Asigna un score de conversión a cada cliente
El machine learning asigna a cada usuario un score de probabilidad de compra, upgrade o de completar una acción clave. Concentra tu presupuesto en los usuarios con alta probabilidad en lugar de los que difícilmente convertirán. El segmento con score alto convierte 4 veces mejor que el promedio: el mismo presupuesto, 4 veces los ingresos.
Predice el valor de vida
Anticipa qué clientes nuevos se volverán de alto valor con el tiempo y detecta temprano a las estrellas en ascenso. Los clientes con LTV alto previsto se identifican en los primeros 7 días con 78% de precisión, y un trato VIP temprano aumenta el LTV en 35%.
Automatiza la siguiente mejor acción
La IA define la campaña óptima siguiente para cada cliente según su comportamiento previsto: el mensaje, el momento y la oferta correctos. Automatizar la siguiente mejor acción aumenta el ROI de las campañas en 45% frente a la planificación manual.
Modelos predictivos pensados para marketers
Seis modelos asignan scores a cada cliente de forma continua y alimentan directamente tus campañas. Sin feature engineering, sin ajustes y sin un título en estadística.
Predicción de churn
Asigna a cada cliente un score de 0 a 100 según su probabilidad de churn en los próximos 30, 60 y 90 días.
Señales de comportamiento
Menor frecuencia de sesiones, sesiones más cortas, menos uso de funcionalidades, menos compras, más contactos con soporte, anomalías de inicio de sesión y un score de engagement en caída.
Resultado
Score de riesgo de churn, nivel de riesgo, principales causas del churn, fecha prevista de churn y una intervención recomendada.
En las campañas
Un score mayor a 70 dispara una campaña de retención inmediata. Entre 40 y 70 entra en reactivación. Menos de 40 sigue en el nurturing estándar. Ejemplo: un jugador no inicia sesión hace 4 días y su gasto cayó 80%, así que el riesgo de churn llega a 82 y se dispara una recuperación urgente.
Precisión
85% de precisión para identificar a quienes se irán 30 días antes.
Predicción de conversión
Asigna a cada usuario un score de probabilidad de convertir en una acción específica: compra, upgrade, suscripción o registro.
Señales de comportamiento
Frecuencia de vistas de productos y funcionalidades, tiempo en la página de precios, productos agregados al carrito, engagement con emails, profundidad de adopción de funcionalidades, búsquedas y comparaciones.
Resultado
Probabilidad de conversión, ventana de tiempo prevista, recomendación de trigger, oferta óptima y canal preferido.
En las campañas
Más de 70% recibe un empujón porque está listo. Entre 40% y 70% recibe un incentivo para decidirse. Entre 20% y 40% recibe contenido educativo para resolver objeciones. Menos de 20% sigue en nurturing. Ejemplo: un usuario vio los precios 3 veces esta semana, así que la probabilidad llega a 78% y se dispara una campaña con oferta.
Precisión
72% de precisión al predecir conversiones dentro de la ventana prevista.
Predicción del valor de vida del cliente
Pronostica el ingreso total que generará un cliente a lo largo de su vida, calculado a partir de señales de comportamiento tempranas.
Señales que usa
Profundidad de engagement en los primeros 7 días, valor y categoría de la primera compra, velocidad de adopción de funcionalidades, historial de soporte, participación en la comunidad, referidos y respuesta a campañas.
Resultado
LTV previsto a 6, 12 y 24 meses, un nivel de LTV, un score de potencial de crecimiento y una recomendación de inversión.
En las campañas
Un LTV previsto alto desbloquea un onboarding premium y trato VIP. Un LTV medio recibe nurturing estándar más upsell. Uno bajo funciona solo con automatización eficiente. Ejemplo: un usuario nuevo tiene un engagement profundo en 3 días y gasta $50, así que su LTV previsto a 12 meses es de $850 y se dispara un journey de onboarding VIP.
Precisión
71% de precisión en la predicción del LTV a 6 meses.
Predicción de la siguiente mejor acción
Define la acción de marketing óptima siguiente para cada cliente según su estado actual y su comportamiento previsto.
Factores que considera
Estado actual de engagement, interacciones recientes, historial y respuesta a campañas, comportamiento previsto, ofertas disponibles y canales preferidos.
Resultado
Tipo de campaña, canal, momento y oferta recomendados, más un score de impacto esperado.
Ejemplos de decisiones
Un usuario con señales de churn que acaba de rechazar un descuento recibe una campaña que destaca una funcionalidad, no otro descuento. Un usuario con alta probabilidad y productos en el carrito recibe un push de urgencia. Un usuario con poco engagement que antes respondió a la prueba social recibe un email de comunidad.
Mira cómo se integra todo en la plataforma de analítica de Pushwoosh.
Recomendación de productos
Predice con qué productos, funcionalidades o contenidos es más probable que cada usuario interactúe o compre.
Señales que usa
Historial de compras, historial de navegación y vistas, comportamiento de usuarios similares (filtrado colaborativo), afinidad por categoría, sensibilidad al precio y patrones estacionales.
Resultado
Recomendaciones ordenadas por usuario, un score de confianza por recomendación y el mejor canal para entregarla.
Ejemplos
Compró zapatillas para correr, así que se le recomiendan calcetines deportivos, un reloj con GPS y barras de proteína. Ve películas de terror, así que se le recomienda un estreno de terror y directores similares. Juega juegos de estrategia, así que se le recomiendan títulos relacionados, expansiones y eventos competitivos.
Impacto
Entre 35% y 45% más clics en las recomendaciones previstas frente a la curaduría manual.
Optimización del horario de envío
Predice el horario óptimo para enviar cada mensaje a cada usuario y lograr el máximo engagement.
Señales que usa
Historial de engagement individual por hora y día, patrones de uso del dispositivo, tiempos de respuesta, horarios históricos de apertura y clic, más zona horaria y ubicación.
Resultado
Una ventana de envío óptima por usuario, un score de confianza y ventanas alternativas si se pierde la principal.
Ejemplos
El usuario A abre emails entre las 7 y las 8 AM entre semana, así que un envío del martes se programa a las 7:15 AM. El usuario B abre los sábados por la tarde, así que el mensaje se retiene hasta el sábado a las 2 PM aunque la campaña salga el lunes.
Impacto
Entre 18% y 25% más engagement frente a un único horario de envío.
Machine learning sin el equipo de data science
Conecta tus datos y los modelos empiezan a trabajar automáticamente. Las predicciones están disponibles en 24 a 48 horas, sin selección manual de variables ni ajustes.
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Recopilación y unificación de datos
Eventos de comportamiento, interacciones con campañas, atributos del cliente, transacciones e historial de soporte llegan a través del SDK de Pushwoosh, la API, el CRM y las conexiones con tu data warehouse. Más de 100 señales de comportamiento por usuario alimentan los modelos automáticamente. Unifícalo todo en la plataforma de datos de clientes.
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Entrenamiento de los modelos
Los modelos se entrenan con tus datos históricos y aprenden los patrones que separan a quienes se fueron de quienes se quedaron, y a quienes convierten de quienes no. Con un mínimo de 1,000 clientes funcionan los modelos básicos, y con 10,000 o más y 90 días de historial mejora la precisión. No requiere configuración.
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Generación de scores
Cada cliente recibe un score en tiempo real, y los scores se actualizan a medida que cambia su comportamiento. Cuando un cliente inicia sesión después de 14 días ausente, su score de churn se recalcula al instante de 85 a 42. Los scores están disponibles en la segmentación, por API, mediante triggers de webhook y como exportaciones a tu CRM o data warehouse.
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Integración con campañas
Segmenta por rangos de score, dispara campañas cuando un score cruza un umbral y personaliza contenido y ofertas según el valor previsto. Por ejemplo, un riesgo de churn mayor a 70 dispara la retención, una probabilidad de conversión mayor a 80 dispara un push de urgencia y un nivel de LTV alto dispara un onboarding VIP.
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Mide y mejora
Sigue la precisión de las predicciones, las tasas de falsos positivos y negativos, el impacto de las campañas y la deriva de los modelos con el tiempo. Los modelos se reentrenan cada semana con datos nuevos y los resultados de las campañas vuelven a alimentarlos. Una campaña de retención guiada por modelos salva al 60% de los usuarios en riesgo, frente al 28% del enfoque manual.
Analítica predictiva para tu industria
Los mismos modelos se adaptan a las señales y los resultados que importan en tu vertical.
Predice la fecha de la próxima compra, distingue a los clientes sensibles al precio de los leales a la marca, anticipa la demanda estacional por cliente, mide qué tan listo está alguien para pasar de navegar a comprar y detecta la probabilidad de devolución después de la compra. Para temporadas como Hot Sale o Buen Fin, eso significa saber a quién escribirle antes de que empiece la oferta.
Ejemplo: un email enviado 3 días antes de la fecha prevista de compra aumenta la conversión en 35%.
Predice qué jugadores se convertirán en whales a partir de su comportamiento temprano, anticipa el churn de jugadores según la etapa del juego, identifica a los jugadores listos para una oferta de compra in-app, predice la participación en torneos y mide el riesgo sobre los usuarios activos diarios.
Ejemplo: predecir whales en las primeras 48 horas da 45% más ROI en el trato VIP.
Predice la probabilidad de adopción de funcionalidades, anticipa la conversión de prueba a pago, mide qué tan listo está un cliente para ingresos de expansión, identifica el churn con 60 días de anticipación y predice la probabilidad de tickets de soporte.
Ejemplo: predecir el churn con 60 días de anticipación le da a customer success 3 veces más tiempo para intervenir.
Predice la probabilidad de renovación, anticipa qué tan listo está alguien para un upgrade, identifica el riesgo de downgrade antes de que ocurra, mide la probabilidad de pausa frente a cancelación y predice el potencial de referidos.
Ejemplo: un score de riesgo de downgrade más una oferta preventiva mantiene al 22% de los suscriptores en riesgo en su plan completo.
Predice la no renovación de contratos, anticipa qué tan listo está alguien para un upgrade, identifica el riesgo de cambio a la competencia, detecta oportunidades de optimización de plan y predice el momento de renovación del dispositivo.
Ejemplo: un modelo de cambio a la competencia detecta 15,000 suscriptores en riesgo y una campaña de retención salva al 60%.
Predice inasistencias a citas, anticipa brechas en cuidados preventivos, mide el riesgo de engagement de los pacientes, predice la adherencia a la medicación e identifica oportunidades para consultas de bienestar.
Ejemplo: predecir inasistencias y enviar recordatorios proactivos a los pacientes de alto riesgo reduce las inasistencias en 40%.
Segmentos que se actualizan solos
Los scores predictivos alimentan segmentos dinámicos que suman y quitan usuarios automáticamente a medida que cambia su comportamiento. Créalos en la plataforma de datos de clientes.
Cinco segmentos, cero mantenimiento manual
- A punto de irse
Score de churn mayor a 70 en los últimos 7 días. Entra en una campaña de retención y sale cuando el score baja de 50. - Listos para convertir
Score de conversión mayor a 75, actualizado cada hora. Se dispara en menos de una hora porque los scores pierden vigencia en 24 a 48 horas. - Futuros VIP
Usuarios nuevos con un LTV previsto en el 20% superior. Dispara un journey de onboarding VIP y se compara el LTV real con el previsto a lo largo del tiempo. - Listos para reactivarse
Usuarios inactivos con un score de reactivación mayor a 60. Dispara una secuencia de recuperación en el momento de mayor score de cada usuario. - Listos para un upgrade
Usuarios activos con un score de upgrade mayor a 65. Dispara una oferta segmentada que convierte al 28%, frente al 8% de una campaña masiva.
Lanza modelos predictivos en días
De conectar tus datos a una campaña predictiva activa en menos de dos semanas.
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Días 1 a 3: conecta tus datos
Instala el SDK de Pushwoosh, configura el seguimiento de eventos para los comportamientos clave y, si quieres, conecta tu CRM y tu data warehouse. Con solo 3 eventos (sesión, compra, cancelación) se generan datos suficientes para los modelos básicos de churn y conversión.
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Días 3 a 7: los modelos se entrenan automáticamente
La plataforma procesa los datos históricos y los modelos se entrenan con los patrones de tus clientes. Los primeros scores aparecen en 24 a 48 horas, y para el día 7 tienes un reporte de precisión del modelo con alrededor de 82% de precisión.
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Semana 2: lanza tu primera campaña predictiva
Empieza con el segmento de alto riesgo de churn (score mayor a 70) y una campaña de retención por push y email, medida contra un grupo de control. La primera campaña suele salvar al 60% de los usuarios de alto riesgo, frente al 25% del grupo de control.
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Mes 1 en adelante: suma más modelos
Agrega campañas de conversión y upgrade, luego segmentación por LTV y VIP, y después recomendaciones y automatización completa de la siguiente mejor acción. Espera una reducción medible del churn en el mes 1 y una mejora de entre 30% y 50% en las métricas clave para el mes 6.
Empieza a predecir el comportamiento de tus clientes
Mira cómo la analítica predictiva detecta automáticamente el riesgo de churn, las oportunidades de conversión y a los clientes de alto valor. Solicita una demo y ve tus datos con una mirada predictiva.
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