{"id":109,"date":"2015-12-09T08:30:33","date_gmt":"2015-12-09T07:30:33","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=109"},"modified":"2015-12-17T10:44:53","modified_gmt":"2015-12-17T09:44:53","slug":"marketing-intelligence-como-optimizar-mi-estrategia-de-marketing-a-traves-del-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/marketing-intelligence-como-optimizar-mi-estrategia-de-marketing-a-traves-del-big-data\/","title":{"rendered":"Marketing Intelligence: c\u00f3mo optimizar mi estrategia de marketing a trav\u00e9s del Big Data"},"content":{"rendered":"

Que el Big Data puede aportar mucho al mundo del marketing es algo que ya hemos se\u00f1alado con anterioridad<\/a>. En la era de Internet, la era digital, y dentro del mundo del marketing, el usuario tiene el poder: busca, recomienda,\u00a0sugiere, se queja, etc. Es fundamental que todos estos que afectar\u00e1n, en \u00faltima instancia, a la oferta de una compa\u00f1\u00eda, as\u00ed como al propio mercado, las marcas lo tengan controlado.<\/p>\n

Los beneficios<\/strong> que una organizaci\u00f3n\u00a0puede obtener del an\u00e1lisis de estos datos a nivel de marketing<\/strong> son claros: conocimiento de sus clientes, mercados, productos, etc, redundando esto en nuevos mercados, nuevos segmentos, alineamiento de la empresa a los clientes. En definitiva nuevos ingresos y ahorros. <\/span><\/p>\n

Oportunidades que se enmarcan en una era en la que personalizaci\u00f3n y especializaci\u00f3n que demanda un cliente exigente e informado. El consumidor considera ahora Internet en todo el proceso de compra, emplea el m\u00f3vil de manera omnipresente (por lo que se multiplican los puntos de contacto) y quiere una experiencia coherente entre canales para que se fidelice a nuestra marca. Es lo que se ha venido a denominar el customer journey<\/a> o buyer journey<\/a>, donde el dato juega un papel fundamental. Los puntos de contacto<\/strong>, tanto f\u00edsicos como digitales, se han multiplicado, y en cada uno de ellos, tenemos una fuente de aprendizaje de lo que\u00a0quiere, recomienda, busca, etc. nuestro cliente muy importante.<\/span><\/p>\n

\"El<\/a>
El Customer Journey: un viaje a trav\u00e9s de los puntos de contacto f\u00edsicos y digitales (Fuente: http:\/\/www.chuimedia.co.ke\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2014\/11\/perfect-consumers-journey.png)<\/figcaption><\/figure>\n

As\u00ed, tenemos que ofrecer a nuestros clientes experiencias de compra \u00fanicas e integrales a trav\u00e9s de estrategias omnicanal<\/strong>. Hasta un 65% de los clientes visita canales online antes de comprar en las tiendas f\u00edsicas. El cliente decide el canal por el que quiere comprar, y no nosotros como empresas. Y en todo esto, el dato\u00a0es el activo con el que poder habilitar todas estas opciones.<\/span><\/p>\n

El Business Intelligence y Analytics<\/strong> aporta la inteligencia al dato para convertirlo en conocimiento<\/strong> y disponer de ese valor estrat\u00e9gico<\/strong>.\u00a0H<\/span>ablamos de aumentar el valor que ofrecemos al cliente, y para nosotros, como empresa, aumentar la rentabilidad que obtenemos del mismo. En la siguiente representaci\u00f3n podemos ver c\u00f3mo a lo largo del tiempo, la ganancia, el valor, que sacamos a un cliente es cada vez mayor. Y para ello, tenemos diferentes t\u00e9cnicas de tratamiento de datos que nos pueden ayudar en esta tarea. Y en ello, centraremos lo que resta del art\u00edculo.<\/span><\/p>\n

\"C\u00f3mo<\/a>
C\u00f3mo aumentar el valor obtenido de los clientes
(Fuente: http:\/\/www.sas.com\/offices\/latinamerica\/argentina\/resources\/asset\/CI_Banca2012.pdf)<\/figcaption><\/figure>\n

La idea es analizar<\/strong> la parte m\u00e1s transaccional<\/strong> (de compra-venta) con las acciones de marketing<\/strong>. Con este d\u00fao, sacamos acciones de marketing con objetivos, personalizado e hipersegmentado. Se trata de analizar los datos contextuales de una compra<\/strong> (momento, lugar, composici\u00f3n de la cesta de la compra), lo enmarcamos en perspectiva<\/strong> (frecuencia, tiempo entre \u00faltima compra, etc.) analizamos el cliente<\/strong> (si lo hace con tarjeta de fidelizaci\u00f3n, edad y perfil sociodemogr\u00e1fico, si viene incentivado por un descuento, etc.) y el canal por el que entra<\/strong> (online -tienda online, landing page, redes sociales, etc- u offline), y preguntarnos cosas<\/strong>. Ya hemos dicho en alguna otra ocasi\u00f3n que esta era se caracteriza por la curiosidad, por saber hacernos las preguntas correctas para sacarles valor a los datos.<\/p>\n

Por lo tanto, corresponde hablar de modelos de an\u00e1lisis de datos m\u00e1s avanzados. Y, dentro del \u00e1rea de marketing, los cuatro m\u00e1s relevantes son:<\/p>\n

    \n
  1. Modelos de propensi\u00f3n a la compra (cross y upselling): <\/strong>modelos que calculan la probabilidad de aceptaci\u00f3n que tiene un cliente de adquirir productos complementarios (cross) o productos de m\u00e1s alta gama (up) para hacer una venta m\u00e1s rentable. Ambas t\u00e9cnicas las fomentamos presentando productos de una manera amigable, de tal modo que incite a comprar complementos que se sugieren de manera personalizada. Y para ello, se puede emplear la t\u00e9cnica de las reglas de asociaci\u00f3n<\/strong>, tambi\u00e9n conocida como Market Basket Analysis<\/a> o an\u00e1lisis de afinidad.<\/li>\n
  2. Modelos de propensi\u00f3n a la fuga: <\/strong>Uno de los fundamentos b\u00e1sicos de la experiencia humana es que el futuro pr\u00f3ximo es parecido al pasado reciente. Esto lo podemos considerar para alcanzar objetivos de retener a los mejores\/m\u00e1s rentables clientes<\/strong>, e identificar los factores clave que influyen en el attrition<\/a><\/strong> (fuga de clientes). Se utilizan scores para priorizar los clientes objetivo de acciones de retenci\u00f3n. Estos clientes son identificados cuando alcanzan ciertos valores en variables con mucha capacidad predictiva (quejas interpuestas, menor frecuencia de compra, etc.) Cada empresa dispone de su modelo, y luego podr\u00e1 aplicar acciones como descuentos a los m\u00e1s propensos a irse<\/strong>, promociones adhoc<\/strong> a un conjunto de clientes que si bien no son los m\u00e1s propensos a irse ya no tienen la mejor experiencia de cliente, etc. etc.<\/li>\n
  3. Optimizaci\u00f3n de las campa\u00f1as y acciones dentro de una estrategia omnicanal: c<\/strong>on la aparici\u00f3n de Internet, las organizaciones se vieron en la necesidad de crear presencia en m\u00faltiples canales. Las\u00a0estrategias omnicanal, tienen dos objetivos principales: 1) Ofrecer al consumidor una experiencia de compra coherente y sin disrupci\u00f3n entre los diferentes canales; 2) Usar los canales digitales como un vector de generaci\u00f3n de tr\u00e1fico hacia la tienda. Los principales retos no son tanto tecnol\u00f3gicos<\/strong>, sino organizacionales<\/strong> (estructura, incentivos alineados) y operacionales<\/strong> (procesos, pol\u00edticas y workflows consistentes). La integraci\u00f3n con el CRM se vuelve cr\u00edtica. As\u00ed, podremos responder a preguntas como:\u00a0\u00bfen qu\u00e9 canal centrarnos? \u00bfCu\u00e1l funciona? \u00bfC\u00f3mo comunicar los datos de un canal con otro? Para un tama\u00f1o de cesta dado (y en definitiva, de margen absoluto determinado), \u00bfqu\u00e9 acci\u00f3n online u offline de marketing reforzar?\u00a0Conocer cu\u00e1les son las que m\u00e1s leads convierten, y por segmentos de poblaci\u00f3n, para as\u00ed poder personalizar las acciones.
    \nDisponemos de herramientas como     Chaordic <\/a>o Hubspot <\/a>que permiten hacer la traza de navegaci\u00f3n desde que un futuro cliente es un lead, para as\u00ed poder conocer cu\u00e1l ha sido la acci\u00f3n y el canal que le ha llevado a su conversi\u00f3n a cliente final. Una vez que ten\u00edamos identificados los objetivos (evitar fugas, aumentar la rentabilidad de un cliente determinado, etc.), es cuando pod\u00edamos a trav\u00e9s de campa\u00f1as y acciones de marketing<\/strong> hacer un plan de acci\u00f3n.
    \nEn definitiva, se trata de programar y automatizar la ejecuci\u00f3n de campa\u00f1as, interactuar con los canales, y capturar las respuestas y medir la efectividad de las mismas. A nivel matem\u00e1tico, lo que hacemos es un     an\u00e1lisis de sensibilidad<\/a><\/strong>.<\/li>\n
  4. Inversi\u00f3n que puedo asumir para adquirir nuevos clientes a tenor del valor que les puedo sacar en el tiempo<\/strong>: la adquisici\u00f3n de clientes y c\u00f3mo poder rentabilizar esa inversi\u00f3n en el tiempo. A sabiendas que en Internet yo pago por adquirir clientes (una l\u00f3gica de marketing nueva y que la era digital aporta), rentabilizar el Coste de Adquisici\u00f3n<\/a> (CAC) con el Valor del Cliente a lo largo del tiempo<\/a> (CLV) es la idea fundamental. Muchos negocios plantean proyectos de marketing que requieren de este enfoque. Es decir, dependen de presentarles un plan de negocio donde se les argumente la pertinencia y necesidades de hacer inversiones en marketing (Coste de Adquisici\u00f3n) por la rentabilidad que se le puede sacar a cada cliente en el tiempo si conseguimos fidelizar al mismo. El problema es que los c\u00e1lculos que se suelen hacer para calcular el coste m\u00e1ximo de una campa\u00f1a de captaci\u00f3n de clientes se basa en una venta \u00fanica t\u00edpicamente. Lo que no se tiene en cuenta es que ese mismo cliente podr\u00eda repetir su compra, que es lo que suele ocurrir en los enfoques de fidelizaci\u00f3n<\/strong> que tan \u00fatiles resultan. Por lo tanto, hacer el c\u00e1lculo matem\u00e1tico del CAC y el CLV resultan de enorme inter\u00e9s para poder poner en marcha acciones estrat\u00e9gicas de marketing<\/strong> que permitan maximizar el negocio.<\/li>\n<\/ol>\n

    En definitiva, en el campo del Marketing Intelligence<\/strong>, vamos a poner la estad\u00edstica al servicio del negocio. Os dejamos abajo una presentaci\u00f3n de una sesi\u00f3n del programa en la que vemos muchas de estas cuestiones para que pod\u00e1is profundizar.<\/p>\n