Comprender el análisis predictivo de Klaviyo

Qué aprenderás

Obtén más información sobre los distintos tipos de datos de análisis predictivo que se muestran en tu cuenta, las diferentes formas en que Klaviyo lo calcula y las directrices sobre cómo puedes utilizar estos datos.

Klaviyo aplica una combinación de ciencia de datos y técnicas de aprendizaje automático a todos los datos de tu cuenta para ofrecerte detalles clave útiles y prácticos.

This content requires Functional cookies to be enabled.

Update Cookie Settings

La sección de análisis predictivo de un perfil

Puedes encontrar la sección análisis predictivo de un perfil en la pestaña métricas y detalles clave de un perfil.  A continuación, se muestra un ejemplo de la sección análisis predictivo del perfil de un contacto y la información que aparece:

La tabla de abajo define los campos de análisis predictivo que se muestran arriba. Ten en cuenta que CLV significa valor de vida del cliente.

Cómo se calculan los datos del valor de vida del cliente

Klaviyo crea automáticamente un modelo de valor de vida del cliente (valor de vida del cliente) usando los datos de tu empresa y vuelve a entrenar el modelo al menos una vez a la semana.

Si bien nadie puede predecir el futuro con absoluta certeza, las funciones de análisis predictivo de Klaviyo son herramientas eficaces para optimizar el gasto en marketing y personalizar la comunicación con los clientes. Sin embargo, las predicciones funcionan mejor cuando se promedian entre muchos clientes y no se espera que sean exactas para una sola persona. Aunque algunas personas gastarán más de su valor de vida del cliente previsto y otras gastarán menos, en conjunto, se compensarán entre sí.

Por ejemplo, el valor de valor de vida del cliente previsto que se muestra en el cuadro de análisis predictivo no es una predicción exacta. En algunos casos, puede que veas un número imposible de pedidos previstos. Por ejemplo, puede que veas 1,43 como el número de pedidos previstos para un cliente en concreto. Cuando veas esto, significa que esperamos que el cliente haga uno o dos pedidos, pero también existe la posibilidad de que haga más o menos. Estas expectativas empiezan a tener sentido cuando agrupas a varios clientes, porque puedes predecir el número total de pedidos o el gasto del grupo. Si tenemos cinco clientes con un número previsto de pedidos de 1,43, 0,25, 3,12, 0,78 y 2,97, podemos esperar aproximadamente 9 pedidos en este grupo.

Cómo se calcula la fecha prevista del próximo pedido

Fecha prevista del próximo pedido tiene en cuenta el comportamiento de pedido específico del cliente y el comportamiento de pedido de todos tus clientes. Si los pedidos del cliente muestran un patrón, Klaviyo reconoce este patrón y hará una predicción basada en él. Si los pedidos del cliente no muestran un patrón o si no tenemos suficientes datos sobre el cliente, Klaviyo hará una predicción razonable basada en el comportamiento de tus otros clientes.

Preguntas frecuentes sobre el flujo de la serie para fomentar las compras repetidas

¿Necesito añadir perfiles anteriores a este flujo? ¿Necesito indicarle al flujo que se rellene con todos los perfiles posibles de ahora en adelante?

No necesitas añadir perfiles anteriores para los perfiles existentes ni indicarle al flujo qué perfiles debe incluir; se encargará de hacerlo por ti. Cada cliente que realiza un pedido contigo tiene una fecha estimada para su próximo pedido. Los perfiles que nunca hayan realizado un pedido contigo no tendrán una fecha estimada para su próximo pedido.

He visto que el flujo tiene una división condicional. ¿Cómo sabemos la fecha prevista de los compradores únicos?

En el caso de los compradores puntuales, como no sabemos mucho sobre su comportamiento de compra, calculamos su fecha prevista del próximo pedido usando datos de todos tus clientes.

Nuestra marca tiene 3 clases de frecuencia de producto. Para algunos productos, los clientes vuelven de forma aleatoria. Otros se reponen entre 60 y 90 días. El último grupo se repone entre 100 y 120 días. ¿Podemos enseñar a la aplicación a saber lo que compró el cliente y enviar recordatorios en función del producto?

La aplicación no tiene en cuenta qué productos ha pedido el cliente, así que, si tienes productos con ciclos de reposición distintos, te recomendamos que, en su lugar, crees varios flujos activados por Pedido realizado para cada ciclo de reposición añadiendo lo siguiente:

• Filtros del activador para restringir cada flujo a productos que compartan el mismo ciclo
• Retraso de tiempo que refleje el ciclo conocido para que envíes emails de reposición en el momento adecuado

Dado que la fecha prevista no tendrá en cuenta lo último que pidió el cliente ni el ciclo de reposición probable de ese producto, si un cliente tiene ciclos de reposición conocidos para la mayoría de sus categorías de productos, debería ceñirse a un flujo de reposición estándar y no usar esta funciones.

Qué debes tener en cuenta en el flujo de serie de nutrición de compras repetidas

• No recomendamos hacer una cuenta atrás hasta la fecha prevista del próximo pedido, ya que los cliente que repite simplemente recibirá la misma secuencia de emails antes de cada pedido, lo que puede hacer que se den de baja.
• Este flujo no debería sustituir el uso de los flujos de reposición si los clientes conocen los ciclos generales de la mayoría de sus categorías de productos.
• Si tienes un porcentaje alto de compradores recurrentes, puede que quieras usar esta función solo con los clientes que han comprado una vez para fidelizarlos para su segunda compra.

Cómo se calcula el género previsto

El algoritmo de predicción de género de Klaviyo utiliza el nombre de pila de un cliente junto con datos censales para hacer una predicción de género de probablemente hombre, probablemente mujer o incierto.

Como la predicción de género sigue siendo una aproximación, asegúrate de que, al usar comunicaciones segmentadas, incluyes información para ambos géneros.

Recursos adicionales