10 estrategias basadas en IA para recuperar a los usuarios que se dieron de baja

La pérdida de clientes es uno de los desafíos más urgentes para las empresas hoy en día.

Según un estudio de HubSpot, adquirir un nuevo cliente es entre 5 y 25 veces más caro que retener uno existente.

Volver a atraer a los usuarios inactivos no es solo una estrategia de crecimiento, es un salvavidas para la rentabilidad. Afortunadamente, la IA está reescribiendo el manual sobre cómo las empresas pueden reavivar el interés, recuperar clientes y mantener la lealtad a largo plazo.

¿Quiénes son los usuarios inactivos?

Los usuarios inactivos son personas que interactuaron con su marca en el pasado (ya sea suscribiéndose a un boletín informativo, haciendo una compra o interactuando con su aplicación o sitio web) pero que dejaron de interactuar. No son necesariamente clientes perdidos, sino usuarios que corren el riesgo de abandonar la empresa.

Estos usuarios a menudo se dividen en tres categorías:

Usuarios inactivos:Aquellos que alguna vez estuvieron activos pero que no han participado durante un tiempo.
Usuarios desconectados:Aquellos que se registraron o probaron su producto/servicio pero nunca se volvieron activos de manera constante.
Usuarios que abandonaron el servicio:Clientes antiguos que no han regresado después de su última interacción.

Identificar estos grupos es fundamental para los esfuerzos de reactivación, ya que el enfoque para recuperarlos variará según sus patrones de inactividad.

Las 10 mejores estrategias basadas en IA para volver a involucrar a los usuarios inactivos y recuperarlos

1. Segmenta tu audiencia con IA

El primer paso para volver a involucrar a los usuarios inactivos es comprender quiénes son. Las herramientas de segmentación de clientes impulsadas por IA como Segmento, HubSpot, o MoEngage utilizar datos de comportamiento para agrupar a los usuarios según sus niveles de actividad, preferencias y patrones de participación.

Consejo profesional: Crea segmentos personalizados como:

“Navegadores pero no compradores”
“Compradores de una sola vez”
“Los usuarios leales se quedaron en silencio”

Las campañas personalizadas para cada segmento producen mejores resultados que las estrategias generales.

2. Cree campañas de difusión personalizadas mediante IA generativa

Los mensajes personalizados son clave para recuperar la interacción. Herramientas como ChatGPT, Jaspe, y Escritura sónica Puede crear líneas de asunto de correo electrónico personalizadas, notificaciones push y campañas de SMS.

Ejemplo de mensaje:
“Genere un correo electrónico para que un usuario que no haya iniciado sesión en nuestra aplicación de fitness en 60 días vuelva a interactuar con la aplicación. Incluya una oferta para una prueba gratuita de 7 días”.

La IA garantiza que su comunicación se sienta personal y oportuna, aumentando la probabilidad de una respuesta.

3. Envíe campañas automatizadas y activadas por comportamiento

Plataformas de automatización como Soldar o Campaña activa Utilice la IA para enviar mensajes de reactivación en función de desencadenantes específicos. Por ejemplo:

¿Un usuario no ha iniciado sesión durante 30 días? Envíe un correo electrónico con el mensaje "Te extrañamos".
¿Abandono del carrito de compras? Envíe una notificación push con una oferta de descuento.

Las campañas activadas por el comportamiento garantizan que sus mensajes lleguen en el momento adecuado, haciéndolos más impactantes.

4. Aproveche el análisis predictivo para realizar intervenciones oportunas

Herramientas de IA como Amplitud, Panel de mezcla, y Optimove Analice el comportamiento de los usuarios para predecir quiénes tienen más probabilidades de abandonar el sitio. Este enfoque proactivo le permite intervenir con incentivos o apoyo antes de que abandonen por completo su sitio.

Ejemplo: Una empresa de SaaS utilizó análisis predictivos para identificar usuarios en riesgo y ofreció una consulta gratuita. ¿El resultado? Una mejora del 25% en la retención.

5. Utilice recomendaciones de contenido dinámico

Motores de recomendación impulsados por IA como Rendimiento dinámico y Algolia Puede ofrecer contenido, productos o servicios personalizados que coincidan con las preferencias de los usuarios.

Caso de uso:
Una plataforma de streaming volvió a involucrar a usuarios inactivos recomendándoles nuevos programas en función de su historial de visualización anterior, lo que aumentó las visitas recurrentes en 40%.

6. Realice campañas de retargeting con anuncios impulsados por IA

Plataformas de publicidad con inteligencia artificial como Rollo de anuncios o Inteligencia artificial de Google Ads Destacan en la reorientación hacia usuarios inactivos en la web y en los canales sociales. Los anuncios personalizados recuerdan a los usuarios por qué les encantó tu producto y, a menudo, incluyen ofertas exclusivas para atraerlos nuevamente.

Consejo profesional: Utilice el aprendizaje automático para probar múltiples creatividades publicitarias y optimizar las de mayor rendimiento.

7. Ofrezca incentivos basados en precios dinámicos

Herramientas de IA como Zilliant y Snorkel con IA Permite a las empresas ofrecer descuentos o incentivos personalizados. Al analizar el historial y el comportamiento de compra de los usuarios, la IA sugiere las ofertas más atractivas para cada uno de ellos.

Ejemplo: Una marca de comercio electrónico utilizó IA para ofrecer descuentos personalizados, recuperando 15% de usuarios inactivos en dos semanas.

8. Interactúe a través de chatbots de IA y asistentes virtuales

A los chatbots les gusta Intercomunicador, Deriva, o Ada Puede interactuar de forma proactiva con los usuarios mediante interacciones en tiempo real. Por ejemplo:

“Hola [Nombre], notamos que no has iniciado sesión durante un tiempo. ¡Aquí tienes una guía rápida de nuestras nuevas funciones!”

Estos bots también pueden gestionar consultas y brindar soporte, abordando posibles barreras para volver a interactuar.

9. Recopile opiniones con encuestas impulsadas por IA

Comprender por qué los usuarios se desconectan es esencial para mejorar. Herramientas de IA como EncuestaMonkey o Qualtrics XM Cree encuestas dinámicas que se adapten según las respuestas de los usuarios.

Pregunta de ejemplo:
“¿Qué te haría regresar a nuestra plataforma?”

Los conocimientos generados mediante inteligencia artificial a partir de estas encuestas orientan cambios viables.

10. Monitorización y optimización con análisis de IA

Herramientas de IA como Cuadro, Observador, y Power BI Analizan la eficacia de tus campañas de reactivación. Te brindan información sobre qué funciona, qué no y cómo repetir el proceso para obtener mejores resultados.

Consejo profesional: Utilice mapas de calor de IA como Huevo loco para identificar los puntos críticos de navegación del usuario y realizar las mejoras de UX necesarias.

Conclusión: el futuro está en volver a involucrarse con la IA

Los usuarios inactivos representan un potencial sin explotar, y la IA ofrece las herramientas para recuperarlos de manera eficaz. Al aprovechar la información basada en datos, la mensajería hiperpersonalizada y las interacciones en tiempo real, las empresas pueden convertir los riesgos de abandono en oportunidades de fidelización a largo plazo.

Adopte estas estrategias basadas en IA no solo para volver a conectar con sus usuarios, sino también para construir una relación más profunda y duradera con ellos. Sus clientes (y sus resultados) se lo agradecerán.