La inmensa mayoría de los departamentos de marketing toman decisiones basándose en datos históricos. Miran el ROAS de ayer, las ventas de la semana pasada o el CPA del mes anterior.
Esto es el equivalente a conducir un coche mirando únicamente por el espejo retrovisor. Te dice perfectamente dónde has estado, pero no te ayuda a anticipar la curva que viene.
En el entorno competitivo actual, saber lo que ha pasado ya no es una ventaja competitiva; es el mínimo exigible. La verdadera ventaja está en saber lo que va a pasar.
En Datseo, ayudamos a las empresas a dar el salto de la analítica descriptiva (qué pasó) a la analítica predictiva (qué pasará), utilizando el poder de tu propio histórico de datos y el Machine Learning.
La trampa de la «Primera Compra»
Imagina dos nuevos clientes que acaban de llegar a tu e-commerce hoy a través de un anuncio de Instagram:
- Cliente A: Compra un producto en oferta de 20€. Se va.
- Cliente B: Navega por tres categorías premium, se suscribe a la newsletter, añade algo caro al carrito pero no lo compra hoy. Gasto actual: 0€.
Si miras tus reportes de Google o Meta Ads hoy, el Cliente A es un éxito (ha generado ROAS) y el Cliente B es un fracaso (CPA alto, cero ingresos).
El sistema de pujas de las plataformas publicitarias aprenderá a buscar más gente como el «A» y menos como el «B».
Este es un error estratégico monumental. Es muy probable que el Cliente A sea un cazador de ofertas que nunca volverá, mientras que el comportamiento del Cliente B indica un alto potencial de convertirse en un cliente leal que gaste 500€ en los próximos 6 meses.
Estás optimizando para obtener céntimos hoy mientras sacrificas los euros de mañana.
La Solución Datseo: Predicted Lifetime Value (pLTV) con BigQuery ML
No necesitamos una bola de cristal; necesitamos ingeniería de datos. La solución que implementamos en Datseo se basa en calcular el Valor de Vida Predicho (pLTV).
En lugar de esperar 12 meses para saber si un cliente fue rentable, utilizamos modelos de Machine Learning para predecirlo en el momento de su primera interacción.
¿Cómo funciona la arquitectura técnica?
No usamos herramientas externas de caja negra. Construimos el modelo sobre tu propia infraestructura en Google Cloud Platform (GTM Server-Side + BigQuery).
- Recolección de Señales Tempranas: Cuando un usuario llega a tu web, recogemos decenas de micro-señales que los humanos ignoramos pero que la IA detecta: profundidad del scroll, tipo de dispositivo, qué categorías mira, tiempo en página, si viene de una zona geográfica concreta, etc.
- Entrenamiento del Modelo en BigQuery ML: Usamos tu histórico de datos de ventas (tus clientes reales de los últimos 2 años) para entrenar un modelo. La IA aprende: «Los usuarios que en su primera visita hicieron X e Y, acabaron gastando una media de Z€ en el primer año».
- Predicción en Tiempo Real: Cuando llega un usuario nuevo, el modelo lo puntúa instantáneamente. Le asigna una probabilidad de ser un cliente de alto valor (High-Value) o de bajo valor (Low-Value).
El Santo Grial: Pujar por el futuro
El último paso es el que cambia tu negocio. No dejamos ese dato en un dashboard.
Enviamos esa señal predictiva de vuelta a Google Ads y Meta Ads.
Ahora, en lugar de decirle al algoritmo «consígueme la venta más barata hoy», le decimos: «Puja agresivamente por este usuario, porque aunque hoy no compre nada, mi modelo predice que será un cliente VIP en 3 meses».
Entonces: Compra clientes, no solo transacciones
El marketing predictivo no es ciencia ficción, es la evolución natural de una estrategia de datos madura. Si ya tienes tus datos centralizados (como vimos en el artículo sobre BigQuery), el siguiente paso lógico es ponerlos a trabajar para anticipar el mercado.
Deja de reaccionar al pasado y empieza a invertir en el futuro de tu base de clientes.
🔮 ¿Quieres saber quiénes serán tus mejores clientes?
Pasa de la analítica reactiva a la predictiva. En Datseo diseñamos e implementamos los modelos de Machine Learning que tu negocio necesita para adelantarse a la competencia.