César Mendoza, gerente de marketing de Sportlife Chile.
Durante décadas, el marketing ha buscado comprender a sus clientes mediante segmentaciones que funcionan con una lógica de comportamiento histórico. La irrupción de la IA predictiva cambió radicalmente las reglas del juego. Hoy es posible anticipar lo que el cliente probablemente hará mañana.
Según estudios de McKinsey, las organizaciones que utilizan analítica predictiva avanzada en marketing y gestión de clientes pueden aumentar entre 10% y 20% sus tasas de conversión, además de mejorar significativamente los indicadores de retención.
Este escenario abre una nueva etapa para la gestión de clientes: la segmentación dinámica basada en probabilidades. En lugar de agrupar usuarios solo por variables demográficas o transaccionales, las organizaciones pueden identificar microsegmentos basados en propensión, probabilidad de compra o riesgo de abandono, entre otras variables.
Esto ya ocurre en industrias como el retail o la banca y comienza a consolidarse en sectores donde la relación con el cliente es continua y experiencial. En el caso de los gimnasios o servicios fitness –modelos basados en suscripción– la IA predictiva permite identificar señales tempranas de abandono. Si un sistema detecta una caída en la frecuencia de asistencia o cambios en los patrones de uso, la organización puede activar acciones personalizadas.
Pero el verdadero cambio no está solo en la segmentación, sino en la atención inteligente al cliente. La IA permite que los distintos puntos de contacto —plataformas digitales o ejecutivos comerciales— dispongan de recomendaciones en tiempo real para interactuar con cada persona de forma más relevante. En esta nueva etapa, la ventaja competitiva no estará solo en tener más datos, sino en anticipar mejor el comportamiento de quienes confían en nuestras marcas.
Para que esta transformación sea efectiva, deben avanzar en tres frentes: construir ecosistemas de datos integrados que permitan comprender al cliente de manera holística; desarrollar capacidades analíticas que traduzcan los modelos predictivos en decisiones accionables; y promover una cultura organizacional que entienda la IA como una herramienta para mejorar la relación con las personas.
