Inteligencia artificial basada en información sobre los clientes para tomar mejores decisiones de marketing

¿Cómo averiguas qué piensan los clientes de tu cliente sobre tu negocio y tus esfuerzos de marketing?

 

A falta de sentarse a tomar un café y charlar, la mejor manera de comprenderlos es a través de los datos que dejan atrás. Cada clic, visita a la página y métrica de interacción con el cliente revela sus intereses y su intención de compra.

 

Todas estas huellas digitales producen una gran cantidad de datos sobre el comportamiento de los usuarios. Probablemente te preguntes: ¿cómo se puede realizar un seguimiento y extraer información basada en datos que mejore tu estrategia de marketing? Ahí es donde entra en juego la inteligencia artificial aplicada al conocimiento del cliente.

 

FullStory informa que el 87 % de las empresas recopilan datos de los clientes, pero solo el 25 % afirma que los utiliza bien. Si eres capaz de convertir los datos brutos en conclusiones claras y útiles, te situarás en el cuartil superior, por delante del 75 % de las empresas.

 

Estos son los casos de uso de las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar el trabajo tedioso, de modo que puedas centrarte en las partes de tus datos que realmente importan. Aprenderás una forma clara y repetible de analizar tus datos y extraer conclusiones sobre los clientes que podrás utilizar para mejorar tus estrategias de marketing y respaldar la toma de decisiones.

 

Índice

• ¿Qué son los conocimientos sobre los clientes (y por qué son importantes)?
• Cómo el uso de tecnologías de IA para comprender a sus clientes puede ayudar a su negocio.
• Cómo realizar un seguimiento de los KPI de información sobre los clientes con DashThis
• Convierta sus KPI en información útil con la IA.

 

 

¿Qué son los conocimientos sobre los clientes (y por qué son importantes)?

 

Los conocimientos sobre los clientes son lo que aprendemos de los datos sobre cómo actúan las personas, cómo toman decisiones y por qué eligen lo que eligen.

 

Esto se aplica tanto a los datos cualitativos del mundo real, como el análisis de opiniones en registros de llamadas y tickets de asistencia, como a los datos cuantitativos, como las métricas de interacción del proceso de ventas. Aquí nos centraremos en los datos cuantitativos y en cómo obtener información sobre los clientes a partir de tus datos de marketing.

 

Gracias a la información sobre los clientes, podrás responder a preguntas sobre marketing digital como:

• ¿Qué significa el mayor tiempo de interacción en nuestras páginas de productos por parte de los visitantes de la campaña de LinkedIn para nuestra capacidad de satisfacer las necesidades de los clientes a través de nuestros textos?
• Una prueba A/B de correo electrónico que incluía testimonios de clientes generó un 40 % más de conversiones. ¿Cómo podemos aplicar esta información a otros puntos de contacto del recorrido del cliente?
• ¿Existe alguna tendencia emergente en nuestras interacciones recientes con los clientes que podamos utilizar para personalizar nuestros flujos de trabajo de marketing hacia un segmento específico de clientes?

 

De acuerdo, pero ¿dónde encaja la IA generativa en todo esto?

 

Como dice Katie Robbert, directora ejecutiva de Trust Insights, en el podcast Marketing Over Coffee, el mayor problema de la mayoría de los análisis de conjuntos de datos es que no responden a la pregunta «¿y qué?» indicando los siguientes pasos que se pueden dar. Ella dice: «Me frustra mucho cuando la gente habla de algo y luego no me dice qué hacer al respecto».

 

Las herramientas que analizan los datos de los clientes resuelven este problema. En lugar de fijarse en los informes de marketing y hacer conjeturas, encuentran patrones, explican lo que está sucediendo y sugieren los siguientes pasos a seguir. Se pasa de realizar un seguimiento de los datos a comprenderlos para tomar decisiones informadas.

 

Así es como funciona:

 

Supongamos que estás analizando los resultados de las redes sociales y ves que LinkedIn atrae a clientes potenciales que pasan tres veces más tiempo en las páginas de productos. La IA detecta el patrón y lo relaciona con personas que realizan investigaciones más profundas. A continuación, recomienda publicar páginas de productos detalladas y guías para estos clientes potenciales.

 

¡Bingo! Acabas de convertir datos sin procesar en un plan de acción definido.

 

Cómo el uso de tecnologías de IA para comprender a sus clientes puede ayudar a su negocio.

 

Al analizar el comportamiento de los clientes y utilizar la inteligencia artificial para optimizar el análisis de datos, puede detectar patrones y mejorar su rendimiento de marketing.

 

Identificar las barreras a la conversión

 

Supongamos que has pasado días perfeccionando tu página de destino. Has probado todas las tácticas de conversión habituales. El titular es claro y la llamada a la acción destaca. Aun así, el tráfico de Google Ads no se está convirtiendo.

 

Es una experiencia frustrante. Pero no tiene por qué ser así.

 

En lugar de adivinar qué es lo que falla, la IA podría señalar que el tráfico de Google Ads tiene un 60 % menos de formularios completados que otros canales, pero que su tasa de clics es un 40 % más alta.

 

¿Por qué, te preguntas? Si se realizan más comprobaciones, es posible que se descubra que la página de destino era sólida, pero que el texto de Google Ads no se actualizó para que coincidiera.

 

Analizar esto manualmente implica cambiar entre herramientas y escenarios de prueba uno por uno, comprobando si hay discrepancias entre los anuncios y las páginas, tiempos de carga lentos, fricciones en los formularios y fallos en los dispositivos móviles. No sabrás qué es lo que falla hasta que realices las pruebas.

 

¿Y si pudieras ir directamente a la respuesta? Ahí es donde entra en juego el análisis basado en inteligencia artificial. Funciona con todas tus métricas de marketing, detectando patrones que podrías pasar por alto y reduciendo las conjeturas. Dado que el crecimiento de los ingresos sigue siendo una prioridad para los directores de marketing en 2026, identifica rápidamente los obstáculos para la conversión e infórmales a tu cliente o equipo de marketing.

 

La IA te ayuda a detectar problemas de rendimiento de forma temprana. Al identificarlos y tomar medidas a tiempo, es más fácil mantenerse a la vanguardia, mantener a los clientes informados sobre los problemas de la campaña y demostrar que eres dueño de tu campaña, algo que los clientes aprecian.

 

Identificar oportunidades para optimizar la campaña.

 

Además de detectar obstáculos, la IA también puede ayudarte a optimizar el rendimiento de tu campaña.

 

Por ejemplo, la lente Oportunidad de DashThis podría indicar que tus campañas de Pinterest tienen una tasa de conversión un 40 % más alta que otros canales, lo que sugiere una oportunidad para reasignar el presupuesto. Tu criterio sigue siendo importante. La IA puede detectar patrones, pero tú decides si Pinterest se ajusta a los objetivos trimestrales y a la marca de tu cliente, teniendo en cuenta el presupuesto.

 

¡Obtenga estos conocimientos sobre IA con sus propios datos! 

 

Esto es lo mejor de la IA. Te muestra oportunidades que probablemente pasarías por alto si lo hicieras a mano, y tú aportas el criterio estratégico para aprovecharlas de forma inteligente. Aplica el mismo método en todos tus canales a la vez y pasarás menos tiempo buscando conexiones sutiles en los datos, lo que te permitirá decidir si son importantes para tu cliente y qué hacer a continuación.

 

Encuentre información omnicanal

 

Los diferentes canales atraen diferentes comportamientos de los clientes, y comprender estos patrones le ayuda a asignar el presupuesto de forma más eficaz, al tiempo que ofrece experiencias más personalizadas a los clientes.

 

Los modelos de IA comparan automáticamente los resultados entre los distintos canales y detectan diferencias importantes en el comportamiento que podrían pasarse por alto.

 

Volviendo al ejemplo anterior de la campaña de LinkedIn, una herramienta de IA podría sugerir aumentar la inversión publicitaria en LinkedIn y publicar contenido más específico sobre los productos para guiar a los clientes potenciales de alta calidad en su toma de decisiones, en lugar de destinar más presupuesto a Facebook como principal canal publicitario.

 

Sin un análisis basado en inteligencia artificial, tendrías que exportar manualmente los datos de múltiples plataformas, cruzar las métricas de interacción en tiempo real y calcular los promedios tú mismo. Además, aún tendrías que averiguar qué significa todo eso y cómo explicárselo a tu cliente.

 

Incluso si eres un analista de datos experimentado, probablemente haya un mejor uso que darle a tu tiempo.

 

Cómo realizar un seguimiento de los KPI de información sobre los clientes con DashThis

 

¿Cómo se pone esto en práctica? Siga estos pasos.

 

Paso 1: Identificar los KPI relevantes para los clientes.

 

Comience con un objetivo comercial claro.

 

Antes de revisar las métricas, pregúntese: ¿Qué pregunta específica sobre mis clientes estoy tratando de responder?

 

Sus KPI funcionan mejor cuando se relacionan directamente con una de estas cuestiones empresariales.

 

Objetivo	Pregunta clave	Los 3 principales KPI que hay que seguir
Adquisición	¿Cómo atraemos a los clientes?	Coste de adquisición de clientes (CAC) Tasa de conversión de la página de destino Tasa de conversión de clientes potenciales en clientes
Compromiso	¿Cómo interactúan los clientes con nuestro contenido?	Duración de la sesión Correo electrónico y tasa de clics en anuncios
Retención	¿Están volviendo los clientes?	Tasa de retención de clientes (CRR) Tasa de abandono de clientes Tasa de repetición de compras
Satisfacción	¿Qué tan satisfechos están los clientes?	Índice de recomendación neta (NPS) Índice de satisfacción del cliente (CSAT) Tiempo de resolución de tickets de soporte técnico
Ingresos	¿Cuánto vale cada cliente?	Valor del ciclo de vida del cliente (CLV) Valor medio del pedido (AOV) Relación CLV:CAC

 

Es tentador detenerse aquí. Pero también hay que tener en cuenta quién utilizará este dashboard adaptarlo a sus necesidades para que el contenido siga siendo relevante para sus clientes. Algunos ejemplos son:

• Equipos de marketing: rendimiento específico por canal
• Equipo de ventas: centrarse en la calidad de los clientes potenciales y el buen funcionamiento del proceso de ventas.
• Equipo ejecutivo: tendencias clave en ingresos y crecimiento
• Equipo de operaciones de atención al cliente: métricas como la puntuación de satisfacción del cliente y el tiempo de resolución de incidencias.

 

La IA de DashThis adapta la información de tu dashboard tus necesidades específicas. Con AI Insights Pro, puedes describir a tu público y lo que le interesa, y esa información da forma al análisis. Esto ayuda a producir conclusiones claras para los lectores sin conocimientos técnicos.

 

 

Paso 2: Consolidar los datos en todos los canales de marketing

 

Una vez definido un objetivo claro, es hora de consolidar los datos de todos los canales de marketing. Normalmente, los datos se importan manualmente exportándolos desde cada plataforma y comprobando que todo coincida. Sin embargo, con una herramienta de generación de informes como DashThis, es posible importar datos directamente desde las herramientas de marketing al dashboard minutos.

 

Introducir tus datos en DashThis es muy fácil gracias a la automatización de informes. Conecta tus herramientas de marketing una vez y aprueba el acceso; tus métricas aparecerán dashboards en dashboards listos para presentar. ¿Tienes datos almacenados en un CRM personalizado o en una herramienta con la que aún no estamos integrados? Solo tienes que subirlos como archivo CSV y listo.

 

Paso 3: Crear un dashboard visualizar el rendimiento.

 

Ahora que ya ha identificado los KPI relevantes y quién necesita verlos, es el momento de visualizar esos datos de una forma que impulse la acción.

 

La mayoría dashboards su eficacia cuando se convierten en depósitos de datos. Las estadísticas lo confirman. En una encuesta realizada en 2025 a usuarios de SaaS y equipos de gestión de productos por la plataforma de análisis de productos Luzmo, el 40 % afirmó que dashboards les ayudaban a tomar mejores decisiones basadas en datos, y el 43 % los ignoraba para analizar los datos en otros lugares, a menudo en hojas de cálculo.

 

Lo cual tiene sentido. Cuando se realizan más de 30 puntos de datos, ninguno de ellos destaca y el equipo deja de consultar el dashboard .

 

Entonces, ¿cómo se crea un dashboard útil? Empieza con un conjunto específico de KPI que se relacionen con tu objetivo y las necesidades de tu público. De esta manera, cada métrica tiene una función clara, por lo que las decisiones resultan más fáciles.

 

DashThis simplifica este paso. En lugar de crear un dashboard cero, comience con una de nuestras más de 50 plantillas de informes con KPI agrupados por objetivo. Cada plantilla mantiene su dashboard en las métricas que importan, para que no siga añadiendo «solo una métrica más» y lo sature.

 

Nuestra plantilla de informes PPC le permite visualizar el rendimiento mostrando las métricas de Google Ads junto con los datos de Bing Ads y los resultados de la página de destino:

 

¡Consigue esta plantilla de informes PPC con tus propios datos!

 

Paso 4: Utiliza AI Insights para analizar automáticamente tus datos.

 

Una vez dashboard y con los datos fluyendo, es el momento de encontrar patrones útiles con la IA. No es necesario exportar ni cargar nada a otras plataformas de IA como ChatGPT o Claude; DashThis tiene IA integrada para mostrar los resultados y explicar los datos, directamente en el dashboard.

 

Con la interfaz de chat con IA de DashThis (disponible para los suscriptores Pro), puedes hacer una pregunta en lenguaje sencillo y obtener una respuesta clara al instante, en lugar de tener que buscar entre los datos para encontrar una consulta específica. Esto te permite explorar tus datos libremente y centrarte en las preguntas que más te importan.

 

Supongamos que estás comparando datos de conversión de anuncios de Facebook y campañas de LinkedIn. Nuestra IA puede ofrecerte orientación práctica sobre un único punto de comparación, como los datos de conversión e ingresos de canales específicos.

 

 

Con la versión gratuita, DashThis AI te ofrece cuatro formas de analizar tus datos y poner en marcha tu análisis.

1. Resuma sus datos.
2. Encuentra las mejores oportunidades
3. Identificar los problemas que deben priorizarse.
4. Destaca los logros para celebrarlos con tu cliente.

 

Paso 5: Actúa en función de tus conclusiones.

 

Este paso convierte los conocimientos sobre los clientes que has descubierto en conclusiones prácticas. ¿Suena complicado? Vamos a desglosarlo.

 

El análisis de datos implica varios pasos clave:

1. Averiguar qué pasó
2. Entender por qué sucedió,
3. Decidir qué hacer a continuación.

 

Sí, esto se aplica tanto a los éxitos como a los reveses. En caso de éxito, analízalo para ver qué puedes repetir en futuras campañas y mantener el impulso. En caso de fracaso, averigua por qué, soluciona el problema rápidamente, explica lo que ha pasado y tranquiliza a tu cliente asegurándole que tienes todo bajo control.

 

Veamos un caso concreto. Supongamos que diriges una agencia de anuncios de pago que informa sobre tu estrategia de canal. Las compras atribuidas a Facebook y LinkedIn han disminuido y quieres averiguar por qué.

 

Podría desglosarlo y comunicarlo en su informe al cliente de la siguiente manera:

 

¿Qué pasó?

 

Las conversiones de anuncios en LinkedIn cayeron un 35 % y las de Facebook un 22 % en 30 días, a pesar de que el gasto se mantuvo constante.

 

¿Por qué cambió esto?

 

Identificamos dos factores clave:

1. A mediados de noviembre ampliamos nuestra segmentación en Facebook para probar nuevas audiencias. El alcance aumentó un 40 %, pero estas audiencias convirtieron un 20 % menos que nuestros segmentos anteriores.
2. LinkedIn está dando prioridad al vídeo, lo que reduce la visibilidad de nuestros anuncios estáticos en un 30 %.

 

La tasa de conversión de tu página de destino se mantuvo estable en un 4,2 %. El problema radica en la orientación de los anuncios y el formato creativo, no en la página de destino que ven los usuarios cuando hacen clic.

 

¿Qué haremos?

 

Recomendamos seguir estos pasos para alcanzar el 90 % de las conversiones de referencia en el primer trimestre de 2026.

1. Volver a los segmentos de audiencia probados en Facebook
2. Crea tres variantes de anuncios de vídeo para LinkedIn en un plazo de dos semanas.
3. Prueba A/B: texto publicitario centrado en los puntos débiles frente a texto centrado en los beneficios

 

Convierta sus KPI en información útil con la IA.

 

La información sobre los clientes impulsa el crecimiento, y no debería ser necesario dedicar horas al análisis manual para comprenderla. Las herramientas de IA interpretan rápidamente los datos y orientan a los clientes hacia los siguientes pasos a seguir.

 

DashThis ayuda a los profesionales del marketing a realizar un seguimiento de los resultados y tomar medidas desde un único lugar. Conecta tus fuentes de datos, deja que la IA marque lo que es importante y dedica menos tiempo a las hojas de cálculo para poder centrarte en mejorar las campañas.

 

Elige DashThis para convertir tus KPI en información útil sobre tus clientes gracias a la inteligencia artificial. Empieza hoy mismo una prueba gratuita de 14 días.