De campañas por calendario a un ciclo de decisiones por cliente
La señal de qué cliente está por irse y cuándo va a volver ya vive en sus datos. CIA la convierte en acción: una ficha predictiva por cliente que se recalcula cada semana, un ciclo de activación disciplinado y una sola métrica de verdad, la venta incremental contra un grupo de control.
Ficha predictiva · ejemplo
Cliente identificado
Probabilidad de compra (90 días)
- Valor esperado a 12 meses (CLV)
- $612
- Ciclo de recompra propio
- 34 días
- Ticket medio
- $48
- Recencia (última compra)
- 21 días
- Próxima compra esperada
- en ~13 días
- Situación frente a su ciclo
- En ventana
- Operado
- Programas de cliente construidos y operados en retail de la región
- Agnóstico
- Lo hemos hecho sobre Salesforce Marketing Cloud, HubSpot, VTEX y plataformas propias
- Semanal
- La cadencia del ciclo: detectar, decidir, actuar, verificar y ajustar
- vs control
- Toda venta se mide como incremental, no como venta total
La señal existe en los datos, pero no dispara ninguna acción
Casi todas las cadenas ya identifican a una parte relevante de sus clientes y guardan su historia de compra. El problema no es la falta de datos: es que esa información describe el pasado en vez de accionar el presente.
Los reportes llegan con semanas de rezago. Las campañas se definen por calendario comercial y aplican por igual a toda la base, sin importar quién está por irse ni quién está por volver. Y el resultado se mide en venta total, sin saber qué habría pasado sin la campaña.
Operación actual
- Los reportes describen la venta con semanas de rezago.
- Las campañas se definen por calendario y aplican por igual a toda la base.
- La inactividad de cada cliente existe en la data, pero no dispara ninguna acción.
- El resultado se mide en venta total, sin atribución por cliente.
Con CIA
- Cada semana el sistema evalúa la base y forma una cohorte de clientes a contactar.
- Las acciones se priorizan por valor esperado y se limitan por reglas de contacto.
- Cada acción queda registrada y se compara contra la compra posterior del cliente.
- El resultado se mide como venta incremental frente a un grupo de control.
Todo empieza por medir bien a cada cliente, uno por uno
CIA construye una ficha predictiva por cliente que se recalcula en cada corrida semanal. No es una segmentación estática: es un conjunto de métricas vivas que responden, para cada persona, quién es, cuánto vale y qué está por hacer.
Valor
CLV / valor esperado a 12 meses, ticket medio y aporte a la venta.
Frecuencia
El ciclo de recompra propio de cada cliente, no un promedio de la base.
Supervivencia
Probabilidad de que siga comprando, y el umbral en que se considera perdido.
Perfil
Categorías, marcas y ocasiones de compra que definen qué ofrecerle.
Los umbrales se definen por cliente sobre su propio historial, no con una regla única para toda la base. La ficha se sirve en las mismas tablas que ya consume su BI.
Cómo la inteligencia artificial lo hace posible
Lo que antes exigía un analista por proveedor de decisión, CIA lo produce para toda la base cada semana. La IA no reemplaza el criterio comercial: le da a cada decisión de contacto una base cuantificada.
Modelos de supervivencia y recompra
Modelos probabilísticos de comportamiento de compra (tipo survival / BTYD) estiman cuándo un cliente volverá y cuándo deja de ser recuperable, sobre su propia historia.
Umbral individual, no una regla única
El punto en que un cliente se considera en riesgo se calcula sobre su ciclo propio: 45 días para uno, 15 para otro. La base no se trata como un promedio.
Propensión y priorización
Modelos de propensión ordenan a quién contactar primero por valor esperado, para invertir el presupuesto de contacto donde más rinde.
Recálculo semanal automático
La ficha de cada cliente se actualiza sola dentro de la infraestructura de datos actual, sin proceso manual, y alimenta el ciclo de activación.
Un ciclo semanal por cohortes: detectar, actuar y verificar
CIA opera en cohortes semanales. Cada paso queda registrado y es auditable, y cada cohorte madura durante cuatro semanas antes de recibir un nuevo tratamiento.
1 · Detectar
El modelo actualiza la ficha de cada cliente con la venta de la semana: riesgo, valor esperado y ciclo de recompra.
2 · Decidir
Reglas de elegibilidad forman la cohorte semanal, con topes de contacto, exclusiones y prioridad por valor.
3 · Actuar
Se envía la comunicación por WhatsApp o correo, con plantillas aprobadas por el equipo comercial.
4 · Verificar
Durante la maduración se observa la compra de la cohorte y se compara contra el grupo de control.
5 · Ajustar
Los tratamientos con retorno se mantienen; los que no lo tienen se retiran o se rediseñan.
Cada cohorte madura durante cuatro semanas antes de recibir un nuevo tratamiento.
Cinco flujos cubren el ciclo de vida del cliente
Del primer contacto a la reactivación, cada flujo tiene una audiencia, un disparador y un objetivo claros. El programa arranca por recuperación y ciclo de recompra, y suma el resto según resultados.
| Flujo | Disparador | Objetivo |
|---|---|---|
| Bienvenida | Primera compra registrada | Segunda compra dentro de 60 días |
| Ciclo de recompra | Proximidad a la fecha esperada de compra | Compra dentro del ciclo, sin descuento |
| Recuperación | El cliente cruza su umbral de inactividad | Compra de reactivación con cupón escalonado |
| Reactivación profunda | Cohortes por trimestre de inactivos y base histórica | Recuperar o depurar la base |
| Cumpleaños | Mes de cumpleaños del cliente | Visita adicional en el mes |
El resultado es venta incremental, no venta total
La única métrica que decide si un tratamiento se mantiene es la venta incremental frente a un grupo de control definido desde el diseño. Es lo que separa un resultado real de una campaña que se lleva el crédito de clientes que ya iban a comprar.
- 1
Grupo de control
Una parte de cada cohorte (típicamente 10%) no recibe la comunicación, con un perfil balanceado frente al grupo tratado.
- 2
Ventana de maduración
Cada cohorte se observa durante cuatro semanas antes de evaluar resultados o aplicar un nuevo tratamiento.
- 3
Venta incremental
La diferencia de compra entre la cohorte tratada y su grupo de control. Es el indicador principal del programa.
Tres fases, cada una con su criterio de avance
Fase 1 · Inteligencia
8–10 semanas
- Diagnóstico sobre la data real
- Modelo predictivo por cliente y ficha semanal
- Segmentos accionables servidos al BI
Modelo en producción, validado contra el historial
Fase 2 · Piloto de activación
12 semanas
- Dos flujos: recuperación y ciclo de recompra
- Cohortes semanales con grupo de control
- Tablero de cohortes, respuesta y venta incremental
Venta incremental medida y revisada
Fase 3 · Consolidación
posterior al piloto
- Flujos de bienvenida, reactivación y cumpleaños
- Correo y SMS sumados a WhatsApp
- Personalización de oferta por propensión
Revisión trimestral de retorno del programa
CIA no reemplaza su stack: lo hace producir venta incremental
Ponemos la capa de inteligencia (los modelos por cliente) y la disciplina de operación (cohortes, grupo de control y medición) sobre las herramientas que su empresa ya usa. Lo hemos hecho sobre plataformas líderes del mercado y sobre plataformas propias, y sobre todo el ciclo de vida: del alta del cliente nuevo y su segunda compra hasta el winback del inactivo profundo.
El valor no está en la herramienta de envío, sino en decidir a quién contactar, con qué y cómo medir si funcionó.
Los componentes ya los construimos y operamos en retail de la región
CIA no es una idea nueva: es la práctica documentada de EREA en modelos de cliente, campañas dirigidas y programas de lealtad, empaquetada como un producto operable sobre su propia infraestructura de datos. No lo estamos aprendiendo con usted: lo hemos hecho.
Campañas dirigidas
Plataforma de campañas construida sobre la nube e integrada al e-commerce: segmentos por comportamiento, grupos de tratamiento y control, y medición por campaña.
Modelos de cliente
Modelos de riesgo por cliente sobre la base identificada, con umbral de espera individual y clasificación de clientes perdidos.
Programas de lealtad
Conceptualización e implementación de programas de lealtad con cupones dirigidos en caja y plataforma de gestión de miembros.
Customer analytics
Identificación de clientes en riesgo y promociones personalizadas con presupuesto promocional por cliente en función de su valor y recencia.
Empecemos por su base de clientes
La Fase 1 parte de un diagnóstico sobre su data real. Conversemos sobre qué está pasando hoy con la frecuencia y la recuperación de sus clientes.