Cómo la IA impulsa análisis de datos y automatización en SaaS
Luiz D'Elboux explica el uso de inteligencia artificial para mapear eventos de retención y probar mensajes en productos digitales.
En conversación en Marketing - The Podcast, Luiz D'Elboux detalla cómo la IA analiza grandes volúmenes de datos para identificar correlaciones de retención en SaaS. Además, explica cómo mapear hitos de activación optimiza la automatización y las pruebas.
Luiz D'Elboux conversó con Bruno Gimenes en Marketing - The Podcast sobre el uso de la inteligencia artificial en el análisis de cohortes y la automatización de procesos en empresas de tecnología y SaaS. El episodio completo también aborda otros temas vinculados a la aplicación de la IA en el mercado.
Cohortes y complejidad de datos en plataformas digitales
La división de clientes en cohortes —agrupaciones por fecha de ingreso, comportamiento o segmentos específicos— genera un volumen significativo de información cuando se combina con productos de múltiples interacciones. D'Elboux menciona que las plataformas de videojuegos y de SaaS tradicional, como GoDaddy, gestionan compras adicionales, mejoras de plan, renovaciones de ciclo y activaciones de seguridad. Esta multiplicidad dificulta identificar con precisión qué canales, campañas o palabras clave generan clientes con mayor retención tras 14 días sin el respaldo de la tecnología.
"Tomas la palabra clave que está generando al usuario que tiene una tasa de retención tras 14 días superior a la de otra palabra clave. Empiezas a manejar volúmenes de datos muy grandes para analizar", afirma D'Elboux.
Identificación de causalidad y entrega de valor
La aplicación de IA permite procesar este volumen de datos para encontrar correlaciones que expliquen por qué determinados clientes continúan activos en el producto. D'Elboux señala que el proceso implica mapear eventos que demuestren que el usuario obtuvo un valor real de la herramienta, lo que él denomina entrega de valor.
"En GoDaddy se trataba mucho de la publicación del SaaS, por ejemplo, la recepción del primer correo, el envío del primer correo, cuántos correos recibe la persona en su bandeja de entrada al mes, claro está, todo anonimizado", explica D'Elboux. Según él, entender la causalidad entre el tiempo transcurrido hasta el primer envío de correo profesional, la programación de reuniones y el tiempo de uso del software orienta las metas de marketing y ventas.
Automatización de onboarding y velocidad de pruebas
Con los hitos críticos definidos —como la publicación de un sitio web al inicio del uso—, la IA permite crear flujos automatizados de soporte. Si un usuario no completa una etapa clave para la retención a largo plazo, el sistema envía mensajes automáticos o transfiere el contacto a un asesor.
La tecnología también transforma la validación de las comunicaciones de activación. "Para hacer una prueba de este tipo necesitabas dos o tres meses. Con la IA ejecutas múltiples pruebas por semana, por lo que tu velocidad de aprendizaje y tu rapidez para ofrecer un producto, servicio o función mejorada al cliente aumenta muchísimo", destaca D'Elboux.
El puente entre TI y comunicación
En el video anterior, D'Elboux y Bruno analizan la estructura que conecta el procesamiento de datos con la ejecución de campañas. Bruno destaca que el flujo que inicia en la infraestructura técnica y el almacenamiento en lagos de datos (data lakes) —respetando la anonimización y las normativas de privacidad— se procesa y estructura en paneles de BI para que el equipo de marketing tome decisiones de comunicación segmentadas por cohorte.