Predictive Audiences en Marketo: segmenta tus campañas con IA

En marketing, especialmente en entornos B2B, cada envío cuenta. Fatigar a tu base de datos puede costarte meses de relación con leads valiosos. Y es ahí donde entra en juego Predictive Audiences de Marketo: una funcionalidad que aplica inteligencia artificial para ayudarte a decidir a quién sí deberías enviar tus campañas… y a quién no.

Lejos de ser una simple herramienta de segmentación, Predictive Audiences trabaja con modelos de machine learning que analizan el comportamiento de tus contactos y predicen probabilidades de acción como: registrarse, asistir o incluso darse de baja.

Y aunque suena muy técnico, su uso está pensado para cualquier profesional de marketing que quiera:

• Aumentar conversiones sin disparar el volumen de envíos.
• Enviar menos correos, pero con mayor impacto.
• Proteger su base de datos evitando saturaciones innecesarias.

Personalmente, como responsable de Marketing y de Marketo en mi empresa, esta herramienta confirmó mi forma de ver las campañas. No se trata solo de llegar a más gente, sino de llegar mejor.

Predictive Audiences se basa en modelos predictivos que analizan múltiples puntos de datos para ofrecer predicciones específicas. ¿Qué tipo de datos se consideran? Desde el historial de apertura de emails y clics, hasta visitas web, respuestas anteriores a campañas, asistencia a eventos y más de 50 señales diferentes.

El sistema de Marketo utiliza esta información para asignar una probabilidad a cada contacto respecto a ciertas acciones clave, como:

• Probabilidad de registrarse a un evento.

• Probabilidad de asistir si se registró.

• Probabilidad de cancelar la suscripción.

• Similitud con miembros de otro programa (lookalikes).

Lo más interesante es que estas predicciones no requieren configuración compleja. Todo ocurre en segundo plano, y tú simplemente aplicas los filtros predictivos en tus Smart Lists, como harías con cualquier otro criterio.

El resultado: una forma automatizada, inteligente y basada en datos de optimizar tu targeting sin esfuerzo extra.

Una de las sorpresas más agradables al descubrir Predictive Audiences fue lo fácil que es activarlo. Solo necesitas ir al área de administración de tu instancia Marketo, habilitar la funcionalidad y ya tendrás acceso a los nuevos filtros predictivos directamente en tus Smart Lists.

Lo técnico no es el problema. Lo desafiante está en lo conceptual: ¿realmente vas a dejar que la IA decida a quién le mandas tu próxima campaña?

En mi caso, los primeros pasos fueron cautelosos. Activé los filtros de «Probabilidad de registrarse» y «Probabilidad de asistir» en una campaña de webinars. Lo que descubrí me dejó con la ceja levantada: la audiencia se redujo en un 90%.

Lo que antes era un envío a 100% de mi base, pasó a ser solo al 10%. Pensé: esto no puede funcionar. Pero decidí confiar… y el resultado fue revelador.

Predictive Audiences actualmente incluye cinco filtros principales, que puedes aplicar como condiciones en cualquier Smart List:

Likelihood to Register (Probabilidad de registrarse)

Predice qué contactos tienen más probabilidad de inscribirse en un evento o llenar un formulario. En la parte de admin puedes ver la fiabilidad y las variables que usa Adobe Sensei en este filtro en la parte de Models ans Insights en Likelihood to register.

Importante: Solo puede utilizarse en programas de evento.

Likelihood to attend (Probabilidad de asistir)

Estima la probabilidad de que un contacto realmente asista a un evento al que fue invitado o al que se registró. En la parte de admin puedes ver la fiabilidad y las variables que usa Adobe Sensei en este filtro en la parte de Models ans Insights en Likelihood to attend.

Importante: Solo puede utilizarse en programas de evento.

En una campaña reciente, apliqué estos dos filtros y reduje mi audiencia de envío en un 90%. ¿El resultado? Prácticamente mismos registros, pero con una tasa de conversión muchísimo más alta. Fue una validación directa del poder de la IA cuando se usa bien.

Lookalike of Program membes (Similitud con miembros de otro programa)

Este filtro busca contactos similares a los que han participado exitosamente en campañas anteriores. En la parte de admin puedes ver la fiabilidad y las variables que usa Adobe Sensei en este filtro en la parte de Models ans Insights en Lookalike.

Perfecto para: Replicar audiencias ganadoras, ampliar reach con lookalikes.

Lookalike of Smart List (Similitud con miembros de otro programa)

Este filtro busca contactos similares a los que tienen rasgos similares a una smar list que hayas creado en Market. En la parte de admin puedes ver la fiabilidad y las variables que usa Adobe Sensei en este filtro en la parte de Models ans Insights en Lookalike.

Perfecto para: Replicar audiencias creadas vía Smart list, ampliar reach con lookalikes.

Lookalike to Unsubscribe (Probabilidad de cancelar la suscripción)

Evalúa qué tan probable es que un contacto se dé de baja si recibe otra comunicación.

Claves para usarlo:

• Identifica posibles “desertores” y analizar el por qué.
• Reduce la frecuencia para ciertos perfiles.
• Aplícalo como exclusión en campañas de alto impacto.

Este filtro ha sido un game changer para mí. Poder anticipar el opt-out me permite proteger mi base de datos y ajustar estrategias de frecuencia o personalización antes de perder un lead.

Antes de ir al caso real hay varias cosas que debes tener en cuenta cuando apliques los filtros:

• Puedes usarlos en campañas ya existentes: No pasa nada si tu programa fue creado antes de activar Predictive Audiences. Puedes añadir los filtros después sin problema.
• No funcionan con campañas de tipo “Trigger”: Solo puedes usar estos filtros en campañas de tipo batch (las que se ejecutan de una vez). No se pueden usar en campañas que se activan automáticamente con una acción del usuario (como un formulario enviado).
• No puedes copiar ni mover campañas que ya tienen filtros predictivos: Si una campaña usa estos filtros, no podrás clonarla ni moverla a otra carpeta o programa. Tendrás que crearla de cero si necesitas algo similar.
• Máximo 5 filtros por campaña: Puedes usar hasta cinco filtros predictivos en una misma Smart List.
• Si algo falla, la campaña se detiene sola: Si Marketo encuentra un error al evaluar uno de estos filtros, la campaña se parará automáticamente y recibirás una alerta en el centro de notificaciones.
• Hay límites de tamaño: Cada campaña con filtros predictivos puede evaluar hasta un millón de personas. Y puedes tener hasta 50 programas activos que estén usando estos filtros al mismo tiempo.

Lanzamos una campaña para un webinar enfocado en clientes estratégicos. Históricamente, la lista de envío rondaba cifras altas, pero esta vez aplicamos los filtros de probabilidad de registrarse y probabilidad de asistir.

Resultado:

• La audiencia se redujo en un 90%.
• Las tasas de apertura y conversión mejoraron.

Lo más importante: mismo número de registros, menos spam, menos presión sobre la base y una sensación de control que como marketer, no tiene precio.

Este caso marcó un antes y un después. Validó que menos puede ser más si se hace con inteligencia.

Una de las funcionalidades que más me entusiasmaban era la de similitud con miembros de otro programa. Básicamente, la promesa era: si algo funcionó antes, encuentra perfiles parecidos para repetir el éxito.

Y aunque en teoría suena muy bien, la realidad fue más compleja.

Usé el filtro para replicar una campaña exitosa meses atrás, esperando resultados similares… pero no fue así. La performance fue más baja, y eso me hizo aterrizar en una conclusión: Predictive Audiences no sustituye tu criterio, lo complementa.

Los modelos predictivos no tienen en cuenta variables contextuales como:

• Cambios en la oferta.
• Saturación de la audiencia.
• Timing de la campaña.

¿Mi recomendación? Úsalo como guía, pero no como piloto automático.

En B2B, un contacto dado de baja es un lead casi perdido. Las campañas masivas, mal segmentadas o demasiado frecuentes, pueden desgastar tu base hasta el punto de no retorno.

Ahí es donde entra en juego el filtro de probabilidad de cancelación de suscripción.

Este modelo analiza múltiples señales para prever quién está a punto de decir: “no más”. Y no lo hace mirando solo aperturas o clics, sino engagement acumulado, comportamiento web, historial de campañas, etc.

¿Qué hago ahora?

• Excluir a estos contactos de campañas promocionales intensivas.
• Aumentar la personalización cuando los incluyo.
• Reducir la frecuencia para perfiles “fatigados”.
• Crear una Smart list de pausa de notifiacaciones para los perfiles “críticos”

Con esto, he conseguido mantener bajas tasas de opt-out sostenidas y mejorar el nivel de confianza de mi base de datos.

Aunque la herramienta es poderosa, es fácil caer en errores si no se aplica con criterio:

Error 1: Usar todos los filtros sin un objetivo claro

Aplica solo aquellos que estén alineados con tu campaña. Menos, es más.

Error 2: No considerar el contexto

No todas las campañas funcionan igual. Un evento técnico no se segmenta igual que un evento comercial.

Error 3: Pensar que Predictive Audiences es mágico

Los modelos necesitan datos. Si tu base no está nutrida, los resultados serán pobres.

Error 4: No medir los resultados

Experimenta, mide y ajusta. Los modelos aprenden, pero tú también debes hacerlo.

Cuándo sí:

• Si tienes una base de datos amplia.
• Si haces campañas recurrentes y necesitas priorizar.
• Si quieres reducir spam y mejorar engagement.

Cuándo tener precaución:

• Si esperas resultados sin experimentar ni medir.
• Si tu base es pequeña o está poco activa.
• Si buscas soluciones “plug-and-play” sin personalización.

El marketing ha cambiado. Ya no se trata de “alcanzar a todos”, sino de alcanzar a los correctos.

Con Predictive Audiences, Marketo te da la posibilidad de usar IA no para complicarte, sino para simplificarte la toma de decisiones. Para ayudarte a segmentar de forma más inteligente, proteger tu base, mejorar conversiones y, sobre todo, hacer más con menos.

Yo ya lo probé. Pasé de enviar a miles, a enviar a cientos… y obtuve el mismo impacto.

¿Te animas a probar tú también?