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6 tips para realizar con éxito una segmentación de clientes

6 tips para realizar con éxito una segmentación de clientes

por | Feb 6, 2018 | Business Intelligence (BI)

Cada persona es diferente, tiene sus propios intereses, gustos, comportamiento, y su valor para las empresas es diferente también. En la Era del Marketing one-to-one en la que vivimos, necesitaríamos realizar un mensaje diferente por persona, para llegar a esa personalización, sin embargo, en muchos casos, esto no es rentable para las empresas, siendo necesario agrupar a los clientes y potenciales en segmentos homogéneos en función de las variables que más interesen a la empresa en cuestión, de cara a poder realizar comunicaciones personalizadas rentables. Seguro que todo esto ya lo sabes, pero ¿realmente te funciona esa segmentación?, ¿la has creado de manera adecuada teniendo en cuenta los datos de que dispones? Sigue con este post, voy a descubrirte algo en lo que quizás no hayas pensado.

La segmentación de clientes se lleva haciendo en el mundo de la empresa desde tiempos inmemoriales. El artesano medieval tenía perfectamente identificados a quienes de sus clientes le daba un trato preferente por el nivel de sus encargos, el beneficio que le suponía o la recurrencia. También conocía quiénes tardaban en pagarle o le compraban en momentos muy puntuales. Lógicamente, su trabajo y su trato hacia ellos era totalmente diferente. Con el paso del tiempo y el desarrollo empresarial, este modo de proceder derivó en lo que se llama marketing relacional, el cual sufrió una gran transformación a raíz del desarrollo tecnológico, introduciendo el CRM como herramienta a través de la cual almacenar correctamente la información de clientes y potenciales y su posterior utilización de cara a analizar dicha información, realizar segmentaciones más precisas y rápidas, así como gestión de la comunicación.

Hoy día y con la democratización del uso de Internet, así como del avance de la tecnología, las empresas disponemos de datos tan variados como comportamiento de navegación del usuario, intereses, gustos personales, estado de ánimo… los cuales podemos incorporar a nuestro CRM y analizarlo a través de los expertos en ‘customer intelligence’, de cara a realizar segmentaciones precisas, así como previsiones o prescripciones.

Toda esta Big Data beneficia enormemente el conocimiento del consumidor, y por tanto la creación de segmentos más variados y eficaces para los objetivos de marketing planteados, pero ¿se realiza de la manera más correcta? A continuación, os dejo una serie de pasos a seguir para crear una segmentación de clientes eficaz.

6 tips para lograr realizar una segmentación de clientes exitosa.

6 pasos para segmentar clientes

La segmentación es una herramienta clave que te ayudará a conseguir los objetivos de marketing fijados, y en definitiva, a obtener más de un euro de ingresos por cada euro de inversión. Para ello necesitas seleccionar aquellos clientes y potenciales con más probabilidades de comprar, cuyas necesidades sean más fuertes y por el canal que más utilizan. Para ello te recomiendo seguir estos 6 consejos:

1. Antes de comenzar, define tu estrategia de segmentación.

Si, has leído bien. Como en todo, es necesario que tengas clara la estrategia a seguir en la segmentación. Antes de todo ello, tienes que preguntarte para qué la vas a realizar. Tu estrategia no puede ser la misma si lo que buscas es identificar necesidades de los clientes para luego hacerles propuestas más ajustadas a sus necesidades, o que tu objetivo sea identificar nuevos clientes objetivo, o fidelizar a los que ya tienes. Para ello es importante que la segmentación:

  • Refleje tu cartera de productos.
  • Esté correctamente estructurada.
  • Sirva para algo.
  • No tenga problemas de implantación.

 

2. Comienza analizando los clientes que tienes en tu base de datos.

Lo primero que debes hacer es conocer el patrón que tienen tus clientes y que determina por qué han elegido tu empresa o tu producto. Para ello, datos como el estilo de vida no sirve de nada. Para empezar, utiliza sus datos transaccionales y realiza un perfil de tus clientes por producto, por canal a través del cual realizan sus compras, por la duración de la relación con la marca o el producto, por su respuesta ante las comunicaciones de la marca, etc.

Una vez que tienes identificados a tus clientes en grupos, es hora de añadir datos sobre estilos de vida, así como datos geo-demográficos.

Con esta información montada e identificada, habrás conseguido formar lo que será, la estructura de los segmentos que acabarás utilizando.

 

3. Es momento de identificar el valor de tus clientes para la empresa.

Si lo piensas, el objetivo principal de realizar una segmentación de clientes está en encontrar qué valor aporta cada uno a tu empresa con el fin de aumentarlo e identificar aquellos que aportan un mayor valor, para clonarlos fuera, de cara a captación.

La forma de hacerlo es creándote un modelo de tres dimensiones, en el que las variables a tener en cuenta serían:

  • Valor económico: Aquí tendríamos en cuenta el beneficio que aporta a la empresa cada uno de los clientes, o si no tenemos esa cifra de negocio, los ingresos que aportan. Esto se puede medir tanto mensual como anual.
  • Potencial del cliente: Este valor se mide con un modelo de propensión, es decir, con este modelo se estima la probabilidad que tiene un cliente de comprar en un plazo determinado tu producto o servicio.
  • Grado de fidelización: Al igual que el caso anterior, se mide con un modelo de propensión, pero en este caso reflejando la probabilidad de que el cliente siga comprando tu producto.

El valor que obtengas de estas tres dimensiones te permitirá crearte un gráfico a través del cual poder agrupar a tus clientes y planificar la inversión para cada uno de los grupos.

 

4. Realiza una investigación de mercados dirigida a cada uno de los segmentos que has creado.

Lo habitual es comenzar por la investigación de mercados y en función de los resultados que esta nos dé, empezamos a agrupar los clientes. Sin embargo, ¿no tiene más sentido hacer una agrupación en función de los términos que acabamos de explicar en los puntos anteriores, para luego realizar la investigación de mercados dirigida a cada uno de los segmentos? De esta manera ya conocemos un poco mejor cada uno de los segmentos y podemos realizar la investigación acorde a los objetivos para cada una de ellas…

 

5. Identifica qué enfoque de segmentación quieres darle.

Si vas a realizar una segmentación, es porque quieres resolver un problema. Este puede ser, aumentar la fidelización de tus clientes o aumentar la venta cruzada, entre otros muchos posibles. Una vez ya tienes bastante bien identificados a tus clientes, agrupados de manera homogénea en función de las 3 dimensiones básicas, y sub-agrupados en función de los resultados que te ha aportado la investigación de mercados, es hora de volverlos a segmentar en función del problema que realmente quieres resolver, y para lo que te has decidido a realizar esta segmentación. A continuación, te nombro algunas de las segmentaciones más clásicas:

  • Segmentación socio y geo-demográfica. En esta tenemos que tener en cuenta el lugar de residencia, la edad, nivel cultural, composición del hogar, empleo, etc.
  • Segmentación de valor. En este determinas el valor actual, el potencial, y de su vida como cliente.
  • Segmentación conductual. Aquí tienes que tener en cuenta los datos relacionados con el uso del producto o servicio por parte de tus clientes.
  • Segmentación actitudinal y de necesidades. Aquí tienes que tener en cuenta las razones por las que los clientes utilizan los productos o servicios de tu empresa. Esta información la recoges a través de la investigación de mercados.
  • Segmentación de preferencias. Este es muy importante para llegar a tener éxito en tus campañas. Aquí tienes que identificar y tener en cuenta a la hora de segmentarles, sus preferencias en cuanto a canal de comunicación con ellos, su nivel de privacidad o en definitiva qué tipo de relaciones prefieren tus clientes que tengas con ellos.
  • Segmentación de estado del cliente. Aquí formas segmentos en función de la fase o ciclo en el que se encuentran tus clientes respecto a la relación con tu marca o tu producto.
  • Segmentación efímera. Este tipo de segmentaciones se hacen para aprovechar determinadas oportunidades que surgen a consecuencia de la coyuntura puntual de la economía, de algún evento o cualquier hecho del que se pueda sacar un aprovechamiento por parte de la empresa. Son por tanto, segmentos en tiempo real y que una vez realizada la campaña para la que se han creado, no tienen validez.

 

6. Es hora de diseñar acciones aprovechándote de las segmentaciones realizadas.

Con todo este proceso, habrás creado segmentos utilizando datos individuales de cada uno de tus clientes. De esta manera, todos los segmentos podrán ser aplicables, si tu base de datos lo permite, que es lo más normal. También es interesante que puedas utilizar varias segmentaciones en función del objetivo que tengas. Por ejemplo, si tu objetivo es la fidelización, tendrás que utilizar de una manera cruzada, tus segmentos sobre estado del cliente, valor del cliente, y actitudes o necesidades. Mientras que si lo que buscas es el aumento de la venta cruzada, tendrás que combinar segmentaciones como de estado del cliente, con segmentación efímera, incluyendo objetivos basados en el comportamiento del cliente y en modelos predictivos.

Lo que finalmente determinará el éxito de tus acciones a tus segmentos será además, que seas capaz de proponer promesas de valor diferentes a cada segmentación, y no sólo cambiando la forma del mensaje o el color y diseño del envío. Si quieres seguir profundizando en la segmentación, te recomiendo que eches un vistazo al post que escribí sobre Cómo clasificar y segmentar a tus clientes.

Como habrás supuesto, para poder realizar segmentaciones de una manera eficaz, es necesario que utilices un CRM adaptado a tu negocio, tus clientes y la estructura de tu compañía, el cual te posibilite estudiar la información que en él recoges, realizar segmentaciones y cruzarlas de cara a diseñar e implantar acciones de comunicación. En Artyco llevamos más de 22 años ofreciendo nuestros servicios de desarrolladores de CRM y consultoría estratégica de CRM, para clientes como Mercedes Benz, el Grupo Fiat o LG España. ¿Quieres sacar provecho a tu Data? Ponte en contacto con nosotros, seguro que podemos hacer grandes cosas juntos.

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Cómo hacer Customer Intelligence con inteligencia artificial

Cómo hacer Customer Intelligence con inteligencia artificial

por | Ene 23, 2018 | Business Intelligence (BI)

Si eres de los que no se pierde un congreso de Marketing, te gusta asistir a ponencias en las que se hable de tendencias e innovación, o sigues posts relacionados con el Marketing y las nuevas tecnologías, seguro que ya has oído hablar y mucho, de la inteligencia artificial como herramienta en el marketing. Sin embargo, ¿te ha quedado claro qué es y cómo se puede utilizar de una manera realmente eficaz en nuestro sector? Sus aplicaciones son variadas. En este post te quiero contar qué es la AI, qué usos tiene y cómo hacer Customer Intelligence a través de ella.

Todo se remonta al año 1956, cuando se oyó hablar por primera de vez del término “Inteligencia Artificial”. Fue el informático estadounidense John McCarthy quien acuñó dicho término durante la Conferencia de Dartmouth.

La AI intenta comprender y explicar el funcionamiento mental de las personas, a través de algoritmos. De este modo, en el caso de las empresas, la AI permite mover grandes cantidades de datos, comprendiéndolos, identificando patrones, y obteniendo más información sobre esos datos, los cuales no se podrían gestionar del mismo modo por un ser humano.

La Inteligencia Artificial se puede clasificar en dos tipos: débil y fuerte. La débil es aquella que está diseñada y entrenada para realizar una tarea específica sencilla, tal y como hacen por ejemplo los asistentes personales virtuales (por ejemplo, Siri de Apple). En cambio, una fuerte es aquella que dispone de habilidades cognitivas, es decir, aquella que cuando se le presenta una tarea desconocida y compleja, aprende el modo de solucionarla, y lo realiza bien.

Un ejemplo claro en el campo del marketing, sería la automatización de procesos y la automatización de la analítica predictiva. No quiero meterme demasiado en tecnicismos, pero es necesario destacar la existencia de tres tipos de algoritmos, para así poder entender el proceso real del “Deep Learning”, fundamental en la AI en nuestro sector. Estos son los algoritmos:

  • De aprendizaje supervisado. En este tienes los datos etiquetados para que los patrones puedan ser detectados y utilizados para etiquetar nuevos conjuntos de datos.
  • De aprendizaje no supervisado. Aquí los conjuntos de datos no están etiquetados, siendo clasificados en función de similitudes o diferencias entre ellos.
  • De aprendizaje de refuerzo. En este último, los datos tampoco están etiquetados, pero el sistema de inteligencia artificial recibe retroalimentación después de realizar una o varias acciones. Este es el más potente de todos ellos, y el que más se está utilizando hoy día para el customer intelligence de esta nueva Era.

Como te puedes imaginar, las aplicaciones de la inteligencia artificial son amplias. Desde la sanidad, hasta la educación, pasando por el sector financiero y los negocios. Es de destacar en esta última, la importancia que está teniendo en las plataformas de CRM. Los algoritmos de aprendizaje automáticos, integrados en dichas herramientas de CRM, están permitiendo conocer mejor a los clientes, identificar de una manera más rápida y exacta sus patrones de conducta y predecir su comportamiento. El campo de los chatbots es otro en el que la AI está fuertemente introducida, siendo ya muchas páginas webs las que cuentan con estos para ofrecer respuesta automática a sus usuarios.

La inteligencia artificial en el campo del Customer Intelligence.

Customer intelligence para eCommerce

Todos tenemos claro que Internet lo ha cambiado todo. Los consumidores se han convertido con la democratización de Internet, en prosumidores, es decir, han dejado de consumir únicamente, para además, expresar su opinión y actuar como prescriptores de marcas y productos ante sus seguidores. Este nuevo consumidor, está más informado que nunca, es mucho más decidido, sabe lo que quiere, lo busca y lo compra, es internauta declarado, y sumamente participativo. Hoy día las compras son cada vez más accesibles, sin embargo, conocer qué ha llevado a esa persona a comprar, debido a todo esto, es algo mucho más complejo que antes.

Para conseguir conocer “la personalidad de compra” de un consumidor, necesitamos tener información de qué productos han comprado o visualizado anteriormente, lo que otros usuarios con perfiles similares han comprado y consultado, así como cuándo exactamente. Estos son algunos de los datos que se tienen en cuenta a la hora de hacer las recomendaciones de productos. Para llegar a ello, se recogen y analizan millones de datos sobre su comportamiento y sus preferencias, pudiendo llegar así a sugerencias “super exactas”, conociendo el sistema lo que nos gusta, incluso más que nosotros mismos.

Como ya he adelantado, para ello se utiliza el ‘Deep Learning’, a través del cual se pueden obtener con éxito grandes volúmenes de datos para el descubrimiento y la aplicación de conocimiento, así como para realizar predicciones, con entrenamiento “no supervisado”. Actualmente se está utilizando ‘Deep Learning’ para:

  • Encontrar artículos o productos, sólo a través de una imagen, en lugar de palabras clave.
  • Identificar logotipos en imágenes compartidas por los usuarios en las diferentes redes sociales.
  • Monitorización del comportamiento de los usuarios en un eCommerce ante cualquier evento, por ejemplo, el “Black Friday”.
  • Predecir las preferencias de los usuarios y en función de ellas, orientar la publicidad de esa plataforma online.
  • Identificación de clientes potenciales.
  • Recomendaciones a clientes, sugerencias y gestión de la relación con estos.
  • Identificación de sentimientos positivos y negativos, temas y palabras clave en textos.
  • Reconocimiento de rostros y emociones faciales.
  • O clasificación de vídeos entre otras muchas cosas.

De todas ellas, quizás a la que estamos más acostumbrados sea a las sugerencias y recomendaciones basadas en datos de comportamiento y navegación. Si tenemos que pensar en una plataforma online que hace esto, lo más probable es que la mayoría de nosotros pensamos inmediatamente en Amazon. Esto seguro que te suena: “Los clientes que compraron este producto también compraron”, o has encontrado amigos en Facebook a través de “Gente que podrías conocer”. Como puedes ver, son muchas las empresas que utilizan de alguna manera este recurso.

Sin embargo, esta técnica es cada vez más potente. Lo último que se está haciendo es utilizar el ‘Deep Learning’ para personalizar la experiencia del usuario al entrar de nuevo en una web, con la información de tan sólo una visita anterior. Junto con la analítica en tiempo real, los algoritmos de autoaprendizaje pueden mejorar las sugerencias hasta el punto de la predicción. YouTube por ejemplo, pone en cola los vídeos recomendados basados únicamente en el que actualmente estés viendo.

Seguro que ahora mismo te estás preguntando, pero ¿cómo funciona el ‘Deep Learning’? Imagina que estás buscando unos zapatos elegantes para el próximo evento que tienes a la vista. Los que utilizas habitualmente están un poco desgastados y crees que es buen momento para comprarte unos nuevos. Entras en la tienda online y buscas unos zapatos de vestir concretos. Una vez seleccionas un modelo de zapatos, el mecanismo de recomendaciones del eCommerce empieza a trabajar, recogiendo cada pieza de información. Comprueba el color del zapato, detalles de este, precio, talla, y otras muchas acciones posibles más. Esto se está midiendo y analizando en tiempo real, estudiando el sistema incluso el estado de ánimo para así poder además, realizar predicciones precisas de otros productos que puedan ser interesantes para ese usuario en concreto. De este modo, puede incluso hacerte sugerencias de venta cruzada y up-selling. Lo bueno es que todo esto sucede sin la intervención de ninguna persona, y en tiempo real.

Todos conocemos los plugins de fácil uso que se han venido utilizando en los últimos años para recomendar productos, en los que una persona establecía ciertos filtros como “Sugerir bolsos de cuero marrón estilo clásico para aquellas personas que estén viendo unos zapatos de vestir marrones de cuero”. Con inteligencia artificial, sustituiríamos esto por “nuestro sistema sabe que alguien que visita ropa femenina, compra joyas, pero además, aprende a detectar por sí mismo, a los hombres que desean comprar joyas para regalar”. Estos algoritmos simulan la forma de pensar de las personas, y aprenden en función del comportamiento que van observando, y todo sin ninguna intervención del ser humano.

Esta herramienta del Customer Intelligence, analizará innumerables datos, ininterrumpidamente, sin cansarse y dejando de lado cualquier emoción o prejuicio. Además, aprenderá y producirá decisiones lógicas, obedeciendo las órdenes de la marca, y siendo proactivo.

De acuerdo con Janrain & Harris Interactive, el 74% de los consumidores online se ven frustrados por el contenido que es irrelevante para sus necesidades en un sitio web. Es más, Infosys encontró que el 86% de los consumidores dicen que la personalización juega un papel relevante en sus decisiones de compra.

Este uso de la inteligencia artificial, el ‘Deep Learning’ y en definitiva, las recomendaciones en el entorno online, hace que se refuerce la relación de los usuarios con las marcas, y por tanto redunde en fidelización, mejorando la tasa de conversión y aumentando las ventas.

Como dijo Steve Jobs, “la gente no sabe lo que quiere hasta que se lo muestras”. Mostrémosle lo que necesitan y utilicemos esta inteligencia de negocio a favor de las ventas. En Artyco disponemos de un equipo especializado de Customer Intelligence dedicado a ‘Machine Learning’ y ‘Deep Learning’ con el cual ayudamos a clientes de primer nivel a aumentar sus ventas online, a través de las recomendaciones y las sugerencias. Si quieres aprovecharte de ello para tu negocio, ponte en contacto con nosotros, seguro que podemos aumentar mucho tus ventas.

 

¿Quieres predecir tus ventas?

Te ayudamos a conocer el comportamiento de tus clientes, a fidelizarlos y a predecir sus ventas maximizando tus resultados.

MAS INFORMACIÓN AHORA
Cómo mejorar la conversión de tus campañas a través del Data Driven Marketing

Cómo mejorar la conversión de tus campañas a través del Data Driven Marketing

por | Nov 21, 2017 | Business Intelligence (BI), CRM y Social CRM

El Data Driven Marketing es una disciplina que se encarga de aprovechar los datos generados y almacenados por una empresa sobre sus clientes, potenciales y comportamientos, para poder tomar decisiones adecuadas y conducir de manera correcta las campañas futuras de marketing. ¿No sabes cómo aplicar el Data Driven Marketing en tu empresa? Aquí te contamos cómo hacerlo.

Si es la primera vez que escuchas Data Driven Marketing, o es un concepto que aún no tienes del todo claro, te recomiendo que antes de seguir con este post, eches un ojo a otro que escribí sobre Qué es el Data Driven Marketing, donde además de contártelo todo sobre esta disciplina, te doy seis razones por las que utilizarlo. Si ya lo conoces y lo que buscas es cómo sacarle provecho en tu empresa, sigue adelante. Esto que te voy a contar te interesa.

Seguro que te preguntas ¿por qué se habla ahora tanto de Data Driven Marketing? Hasta hace pocos años, no se podía o no se sabía aprovechar toda la información de la que disponía una empresa, ya que se carecía de herramientas que te ayudaran a acceder y recoger información de una manera eficaz y rápida, y que además, te permitieran realizar análisis de comportamiento. Poco a poco y según han ido evolucionando esas herramientas, se ha ido dando una mayor importancia al análisis y a la toma de decisiones basadas en datos, propiciando este entorno. Con esta evolución, hoy día y a través del Data Driven Marketing, podemos crear algoritmos predictivos capaces de analizar una gran cantidad de variables al mismo tiempo, las cuales nos ayuden en esa toma de decisiones. Si quieres saber más sobre ello, puedes echar un vistazo al post que escribí sobre Qué es un análisis predictivo y cómo utilizarlo en Marketing.

Como podrás suponer, esta disciplina, gracias a estos avances, puede hacer mucho por mejorar el rendimiento de tus campañas. ¿Quieres saber por dónde empezar? Sigue leyendo.

Cómo hacer campañas más eficaces a través del Data Driven Marketing

Cómo hacer Data Driven Marketing

Para poder poner en marcha un buen plan basado en el Data Driven Marketing, antes debemos de crear una estrategia respecto a ello. ¿Qué pasos debemos seguir para definir esta estrategia?

1. Recopilación de datos. Es fundamental que definamos cómo vamos a recopilar los datos generados por los usuarios, sean clientes o potenciales a través de las diferentes fuentes de información (base de datos, redes sociales, compras, comportamiento web, interacciones con el usuario…). Esta fase es crítica y debemos tener muy bien definidos qué datos queremos recopilar. Ten en cuenta que los datos de “no compra” son tan importantes como los de compra, ya que estos últimos pueden ayudarnos a comprender muchos comportamientos del cliente. Para esta fase se hace imprescindible disponer de una buena herramienta que te permita poder gestionar toda esta información de una manera eficaz, rápida y útil. Esta herramienta es un CRM.

2. Interpretación de datos. Lo primero que debes de tener en cuenta es que los datos que habrás recogido se dividen en estructurados y no estructurados. Los estructurados son aquellos datos que son fácilmente ordenables, como por ejemplo la edad, el sexo, etc. Los no estructurados son por ejemplo, los comentarios en redes sociales, el sentimiento de esos contenidos, etc. Todos estos datos necesitan de un procesamiento y una depuración para determinar si aportan valor o no para la toma de decisiones de la empresa. Gracias a estos datos y la interpretación de los mismos, podremos crear patrones de comportamiento en nuestros usuarios. En este apartado cobra especial importancia disponer de una persona especializada en business intelligence. Se que es complicado encontrar esta figura en la mayoría de las empresas, pero no te preocupes, puedes subcontratar los servicios de customer intelligence.

3. Dar valor a esos datos. El último paso es utilizar esa información y cuadros de mando generados por los analistas, para crear estrategias de marketing que sirvan para adelantarse a las necesidades de los usuarios.

Si nunca has utilizado correctamente un CRM y si no dispones de un analista en tu equipo, quizás estés pensando que esto del Data Driven Marketing es demasiado complejo para tu negocio. Pero si te pregunto que si estás dispuesto a multiplicar por 13 los resultados generados por tu equipo de marketing, ¿qué me contestarías?

En el año 2014, el Massachusetts Institut of Technology (MIT) publicó un caso de estudio – “Big Data-Driven Marketing: How machine learning outperforms marketers` gut feelings”, donde explica al detalle un experimento realizado con una empresa de telefonía. En este experimento se compararon los ratios de conversión obtenidos para una campaña realizada bajo los criterios del departamento de marketing, y otra en base a un modelo algorítmico con más de 350 variables de metadatos, provenientes de los hábitos de comportamiento de sus clientes y datos en los medios sociales.

El resultado fue evidente. Mientras que para la primera campaña la tasa de conversión fue de un 0,5%, en la segunda campaña, esta fue del 6,42%. Su resultado por tanto, fue hasta diez veces superior.

Ahora, ¿sigues pensando lo mismo? Seguro que en estos momentos estás pensando en cómo aplicar el Data Driven Marketing… Para ello tienes que comenzar por lo más sencillo. Te lo explico.

 

Cómo incorporar el Data Driven Marketing en tu empresa

Data Driven Marketing en la empresa

Si estás concienciado en que es mejor tomar decisiones y crear campañas en base a datos, frente a intuiciones, ya tienes la mitad del camino recorrido.

Lo segundo que debes hacer es reestructurar la organización, asegurándote que todos los departamentos de tu empresa colaboren entre sí compartiendo información. Aquí el departamento comercial es clave, ya que son los que están en contacto directo con los clientes y los potenciales, y quienes pueden nutrir de una información con más valor a la base de datos de tu empresa.

Lo siguiente que debes hacer, es conseguir integrar toda esa información en un mismo lugar, desde donde puedan acceder cualquier miembro de la compañía, y pueda al mismo tiempo, ser analizada en su conjunto. Para ello, se hace imprescindible un CRM que te permita no sólo registrar en un mismo lugar dicha información, sino además poder analizarla eficientemente.

A continuación, empieza a analizar. Depura la información menos relevante, y confirma aquellos insights que te son realmente útiles. Clasifica a tus clientes en función de su rentabilidad y centra tus esfuerzos en esos grupos.

Si te atreves con los servicios de ‘customer intelligence’, recibirás cantidad de análisis y conclusiones sobre lo que intenta decirte tu base de datos, y que tú no sabes leer. En base a esas conclusiones y análisis, podrás dirigir más certeramente tus estrategias de marketing y en definitiva, podrás aumentar el ROI de tus campañas.

¿Quieres aplicar el Data Driven Marketing a tu negocio?, pero ¿prefieres que te lo resuelva una empresa con un equipo experto y especializado? Contacta con nosotros, podemos hacer mucho por tu negocio.

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Cómo el Deep Learning puede ayudarte en tu estrategia online

Cómo el Deep Learning puede ayudarte en tu estrategia online

por | Jun 29, 2017 | Business Intelligence (BI)

El Big Data y los algoritmos avanzados se han convertido en un gran aliado para el mundo del Marketing. Son numerosas las aplicaciones que los análisis de datos proporcionan a la hora de optimizar cada una de las acciones que realizamos para alcanzar nuestros objetivos de Marketing.

Muchas de las grandes marcas ya llevan un tiempo trabajando en análisis predictivos para maximizar cada euro de las partidas de sus presupuestos. En este contexto, vemos como las segmentaciones están cada vez más afinadas estratégicamente para impactar aquellos usuarios que tienen mayor probabilidad de compra o premiar aquellos que tienen más valor con el fin de aumentar su satisfacción.

En este sentido, es esencial tener un control exhaustivo sobre nuestras bases de datos de clientes y las interacciones que hacen con la marca para sacar mayor partido a los datos, para que nos revelen conclusiones de valor, con el fin actuar de la manera más eficiente con cada uno de ellos.

Pero, no hay que olvidar qué les interesa a nuestros usuarios más allá del comportamiento que presentan con nuestros productos o comunicaciones. Los consumidores cada vez tienen más poder sobre sus decisiones de compra y las de otros usuarios, son conscientes de que sus opiniones han tomado protagonismo y visibilidad en el entorno digital y las redes sociales son un factor crítico de influencia que afectan directamente sobre el comportamiento de nuestros clientes y potenciales.

Numerosas herramientas de Social Listening, son capaces de mostrarnos una panorámica sobre lo que los consumidores opinan sobre nuestras marcas y las de la competencia, rastreando las menciones que se comparten en el mundo online. Pero, en una Era en la que la imagen está cobrando cada vez más protagonismo y redes sociales como Instagram que cuenta con 400 millones de usuarios mensuales activos, con un total de 40 mil millones de fotos y 3,5 mil millones de fotos por día, es un tesoro que no muchos están aprovechando.

Con el Big Data en boca de todas las empresas, los negocios que tienen presencia online viven con la necesidad de tener cuantos más datos mejor, eso les resta capacidad y tiempo para programar y re-programar, entrando en juego el aprendizaje automático, es decir el «machine learning«.

Los gigantes de Internet han entrado de lleno en este mundo del «Machine Learning«, ofreciendo servicios en la nube para construir aplicaciones que aprenden a partir de los datos que ingieren. Hoy en día, este está al alcance de cualquier programador, el cual sólo tiene que supervisar qué está bien y qué está mal de lo que aprende de manera automática. La disciplina del aprendizaje automático está en plena ebullición gracias a su aplicación en el mundo del Big Data y el IoT, y por supuesto, el marketing online no escapa de ello. Sin embargo, podemos ir un paso más allá: el Deep Learning.

El Deep Learning, posiblemente sea el futuro del aprendizaje no supervisado, es decir, sin la necesidad de que haya un humano indicando qué está bien y qué está mal de lo aprendido. En este paradigma, los algoritmos son capaces de aprender sin intervención humana previa, sacando ellos mismos las conclusiones acerca de la semántica embebida en los datos.

El Deep Learning utiliza estructuras lógicas que se asemejan en mayor medida a la organización del sistema nervioso de los mamíferos, y que se compone de un número de niveles jerárquicos. En el nivel inicial de la jerarquía la red aprende algo simple y luego envía esta información al siguiente nivel. El siguiente nivel toma esta información sencilla, la combina, compone una información algo un poco más compleja, y se lo pasa al tercer nivel, y así sucesivamente.

Técnicas como el Deep Learning pueden ayudarnos, por ejemplo, a aplicar estudios innovadores de reconocimiento de imágenes automático en tiempo real, para realizar un seguimiento de marca, también en material visual y audiovisual. Sus posibilidades son numerosas, vamos a ver alguna de ellas en el campo del Marketing Online.

Deep Learning en el marketing digital

¿Qué puede aportar el Deep Learning en nuestra estrategia online?

El Deep Learning no deja de asombrar a los expertos, y sus aplicaciones son cada día más numerosas. Entre las principales aplicadas a lo que es el Marketing Digital, podemos destacar las siguientes:

  • Monitorizar en tiempo real las reacciones en los canales online durante el lanzamiento de productos.
  • Ayudarnos a orientar nuestros anuncios y predecir las preferencias de los clientes.
  • Predecir mejor la probabilidad de que el usuario haga clic en una llamada a la acción.
  • Conseguir recomendaciones de producto más precisas por cliente.
  • Conseguir anuncios de retargeting más personalizados.
  • Identificar y hacer seguimiento de los niveles de engagement de los clientes, sus opiniones y su actitud en diferentes canales online.

Quién sabe hacia dónde avanzará la aplicación de estos algoritmos avanzados en el mundo del Marketing. Lo que sí está claro es que debemos aprovechar todo el potencial que nos ofrece en la actualidad para sacar mayor rendimiento y rentabilidad a nuestras estrategias online.

En Artyco disponemos de un departamento de customer intelligence centrado en aportar inteligencia al marketing de nuestros clientes. ¿Quieres conocer qué podemos hacer por tu negocio?

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Qué es un análisis predictivo y cómo utilizarlo en marketing

Qué es un análisis predictivo y cómo utilizarlo en marketing

por | Jun 20, 2017 | Business Intelligence (BI)

Como respuesta al titular de este post, podríamos decir que el análisis predictivo nos permite a través de los datos, conocer por adelantado el comportamiento de los consumidores en referencia al objeto de estudio. Parece lógico ¿verdad? Sin embargo ese no es su único fin. El fin último del análisis predictivo no es tanto predecir, que es importante, sino conocer cómo podemos influir con acciones y qué probabilidades tienen que ser determinantes ante ese suceso predicho. ¿Estás confuso? Sigue leyendo este post, creo que te puede descubrir algunas cosas interesantes.

Para ponernos en situación, vamos a definir primero qué es un análisis predictivo. El análisis predictivo forma parte de lo que se llama analítica avanzada, la cual busca a través de análisis estadísticos, predecir sucesos futuros estudiando los sucesos pasados. Los profesionales del Big Data suelen referirse a ello como “bolas de cristal”, ya que al igual que hacen las videntes, con dichos modelos se busca predecir qué ocurrirá. Sin embargo, como ya hemos adelantado antes, esta metáfora no es del todo válida, ya que lo que buscamos en marketing es que no se cumplan los pronósticos de nuestros modelos de análisis predictivos, si no nos interesa, utilizando acciones que nos ayuden a obtener los resultados que sí queremos. Te lo explico mejor.

Para construir una inteligencia de negocio, es necesario recoger el mayor número de datos posible y saber diferenciar el dato que aporta valor sobre la paja. Los datos que nos podemos encontrar los dividimos en: datos estructurados y no estructurados.

Datos estructurados son aquellos que se pueden ordenar y tratar perfectamente, algunos ejemplos de datos estructurados más comunes son: la edad, el género, el estado civil, nivel de ingresos, etc. Datos no estructurados son aquellos que no se pueden ordenar y clasificar, sin una estructura clara, como por ejemplo, los contenidos en las redes sociales, incluso elementos que se pueden derivar de sus contenidos, como por ejemplo el sentimiento de sus publicaciones.

De este modo, y a través de los datos necesarios, podremos averiguar y anticipar resultados y comportamientos, que nos permitan ser proactivos. Aquí está la diferencia de valor: en ser proactivos. Esto es una gran ventaja, ya que podremos tomar decisiones de actuación basadas en datos y no en suposiciones.

La analítica prescriptiva va un poco más allá y nos sugiere acciones que podemos poner en marcha, a raíz de las predicciones y sus implicaciones. Aquí es donde tiene especial valor para el marketing esta ciencia. De nada nos sirve conocer que va a ocurrir algo que no interesa a la empresa, si paralelamente no estudiamos qué habría que hacer para que ese comportamiento cambie y sea el que nos interesa.

Por tanto, podríamos decir que el análisis predictivo no tiene como objeto último conocer qué puede pasar, si no crear modelos de análisis predictivos que se construyan usando técnicas matemáticas y de inteligencia artificial, permitiendo inferir cómo se comportará en el futuro una variable (predecida) en función de una serie de variables predictoras.

Ya tenemos claro qué es y qué no es, ahora vamos al grano: cuál es el proceso, qué ventajas tiene y dónde podemos aplicarlo.

 

El proceso de la analítica predictiva.

Procesos puesta en marcha análisis predictivos

Como todo proceso, este está compuesto por diferentes fases.

1. Definición del proyecto. Aquí debes establecer cuáles son tus objetivos, es decir, para qué vas a hacer esto. Además, debes determinar las fuentes de datos que vas a utilizar, las decisiones, los resultados y el alcance que esperas obtener como resultado de tus esfuerzos.

2. Recogida de datos. Este es el momento en el que obtenemos los datos. Una vez los hemos recogido, tratamos la información y la transformamos en una estructura comprensible para así poder usarla posteriormente.

3. Tratamiento de datos. Consiste en el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y clasificar los datos con el objetivo de descubrir información útil, que te permitirá llegar a conclusiones.

4. Análisis estadístico. Esto te permitirá a través de estadísticas descriptivas conocer los primeros resultados y conclusiones, además de identificar probabilidades de comportamiento.

5. Modelación predictiva. Esta fase te da la oportunidad de crear, de forma automática, modelos predictivos.

6. Puesta en marcha de los modelos predictivos. Es la última fase, en la que puedes desplegar los resultados analíticos de las decisiones de cada día, construyendo un proceso para obtener resultados e informes que nos permitan llegar a la automatización de decisiones.

 

Ventajas y aplicaciones de la analítica predictiva.

Ventajas analítica predictiva

Puestos en situación y una vez sabemos qué es la analítica predictiva y cuál es su proceso, imagino que te harás una idea de sus ventajas y dónde aplicarla. Estas son las que se me ocurren a mí.

Principales ventajas de la analítica predictiva:

1. Te ayuda a prevenir la rotación, detectando señales tempranas de insatisfacción. De este modo, puedes crear segmentos de clientes en función del riesgo mayor o menor, de pérdida. De este modo, podrás aplicar acciones correctoras oportunas, aumentando con ello la retención y los ingresos.

2. Te permite maximizar el valor del ciclo de vida del cliente (CLV). Con la analítica predictiva podrás identificar segmentos de clientes con alto valor y así planificar acciones de marketing estableciendo las oportunas estrategias de coss /up selling más adecuadas.

3. Identificar nuevos segmentos de clientes con alto potencial. ¿Qué significa esto? Si sabes quiénes de tus clientes tienen la capacidad de aumentar sus compras, dirígete a ellos con acciones oportunas y aumenta los ingresos.

4. Planificar adecuadamente tus campañas, dándole el enfoque idóneo para cada uno de los segmentos. Analizando todos los datos de que dispones, como patrones de compra, comportamiento, navegación web, interacciones en redes sociales, etc, podrás definir cuáles son los mejores momentos y canales a través de los que comunicarte con tus clientes.

5. Poder predecir el rendimiento de cada campaña en función del canal. Gracias a los análisis predictivos puedes analizar los hábitos de compra y comportamiento online, ayudándote a predecir el rendimiento de la campaña en cada canal.

6. Crear recomendaciones de producto (cross/up selling) en función del histórico de compras de cada cliente. Se puede utilizar el conocimiento histórico de compras por cliente e identificar productos o servicios con alto potencial de venta por cliente.

7. Predecir momentos valle y así poder efectuar campañas para reducir esa bajada de ventas. Gracias a estos análisis, predecimos cuáles son los momentos en los que hay una bajada de ventas y así poder actuar sobre ello por adelantado, reduciendo al máximo posible esa circunstancia.

8. Reducir la tasa de abandono de clientes o de la cesta de la compra. Sigue la línea del primer punto, donde hablábamos de prevenir la rotación, detectando señales tempranas de insatisfacción. Identificando qué clientes tienen más probabilidades de abandonar la compra, puedes intervenir sobre ellos evitando que esto suceda.

9. Identificar probabilidad de compra. Crear segmentos de clientes en función de su probabilidad de compra y así comunicarte con ellos de manera diferente en función de esta.

 

Veamos ahora algunas de sus aplicaciones:

  1. Analítica de la gestión de las relaciones con los clientes (CRM).

Estos análisis tienen una importante actuación a lo largo del ciclo de vida de los clientes. Desde el momento de la adquisición y crecimiento de la relación, hasta incluso el momento de la retención y la reconquista. En este sentido, los análisis predictivos nos permitirán conseguir los objetivos de CRM en cuanto a campañas de marketing, ventas y atención al cliente.

  1. En el ámbito sanitario.

Estos análisis pueden utilizarse de manera muy eficiente en el sector de la sanidad, para determinar los pacientes que están en riesgo de desarrollar, en base a sus datos, algunas enfermedades como asma, diabetes y otras patologías. También puede ser utilizado para ver el resultado de un nuevo tratamiento.

  1. Analítica de recopilación de datos.

Las aplicaciones de análisis predictivo, además se pueden emplear para la optimización de la asignación de recursos de datos, identificando bien a las agencias de recolección, las estrategias de contacto y las acciones legales, para incrementar la recuperación de la información y reducir los costes de la recogida de datos.

  1. Detección del fraude.

Aunque parezca raro, la analítica predictiva, tiene una importante utilidad en la detección de transacciones fraudulentas, tanto online como offline, robos de identidades y reclamaciones de seguros falsas.

  1. Gestión del riesgo.

Las aplicaciones de analítica predictiva también pueden usarse para predecir la mejor cartera para maximizar el retorno en el modelo de valoración de precios de los activos financieros, conocidos como CAPM o Capital Assets Pricing Model.

 

Interesante, ¿verdad? No tengo duda de que si has llegado hasta aquí es porque te interesa mucho poder poner en práctica en tu negocio estos modelos predictivos. Normalmente, este tipo de trabajo lo realiza un departamento de Business Intelligence el cual no muchas empresas se pueden permitir. En Artyco disponemos de un gran equipo de expertos en crear ventajas y oportunidades a empresas, a través del Customer Intelligence y la analítica predictiva. Si quieres que te ayudemos, no dudes en ponerte en contacto con nosotros.

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