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Dossier especial: conocimiento de cliente
Descubre el poder de la analítica
Dossier especial: conocimiento de cliente
Editorial
Estimado marketer,
Puede que quizá aún no lo hayas descubierto, pero la
analítica puede convertirse en tu mejor aliado.
Y la analítica forma parte del ADN de Experian. Nos
permite poner nuestra experiencia en datos al servicio
de las marcas, para ayudarles a interactuar de forma
siempre relevante con sus consumidores, en cada
ocasión.
Porque ¿quién no desea extraer conocimiento de sus
datos?, ¿quién no busca una solución que le permita
aumentar la precisión y eficacia de sus estrategias de
marketing?
Clientes, datos, relaciones, interacciones, canales,
aceleración, retención, valor potencial ... seguramente
conoces el significado de todos estos términos pero
¿sabes cómo aplicarlos para alcanzar tu objetivo último,
la satisfacción de tus clientes?
Son muchas las empresas que comparten este mismo
desafío, pero que aún no han puesto los medios
necesarios para explotar adecuadamente los datos que
poseen.
Tiempo, habilidades estadísticas o técnicas, horas de
trabajo ... ¿aún no has sido capaz de justificar la necesidad
de transformar los datos de tu empresa en inteligencia
de negocio ?, ¿tienes dudas aún sobre cuál es la mejor
forma de poner el poder de la analítica al servicio de tus
campañas de marketing?
El objetivo de este informe es mostrarte los distintos
2 | Descubre el poder de la analítica
métodos analíticos que tienes a tu disposición y
desmitificar un universo que quizá pueda atemorizarte
sin motivo.
Disfruta la lectura,
Philippe Jaoui
Director de Data & Analytics EMEA
Experian Marketing Services
Índice
La paradoja de la analítica p.3
Tres caminos hacia el éxito p.4
Sin datos, la analítica no es nada p6
Un retrato chino p.8
El tablón del marketer p.10
¿Qué nos traerá el futuro? p.11
Palabras de cierre p.12
Glosario p.13
Dossier especial: conocimiento de cliente
La paradoja de la analítica
Los datos constituyen la base del marketing actual y han
protagonizado un aumento exponencial en los últimos
tiempos. Datos estructurados o no, datos generados
en tiempo real o a posteriori, datos genéricos o
extremadamente específicos y detallados.
Y sin embargo los datos son tan sólo la materia prima,
es la analítica la que los convierte en petróleo. Y saber
refinarlo es indispensable para obtener una ventaja
competitiva.
Los algoritmos permiten transformar los datos primero
en información y luego en decisiones. La analítica
avanzada permite generar modelos de segmentación
basados en cientos de variables susceptibles de ser
tenidas en cuenta y aplicadas a programas de marketing.
Y así facilita poder predecir los comportamientos
o necesidades de tus clientes, con el objetivo de
personalizar cada oferta y, con ello, su satisfacción.
Aun cuando la mayor parte de los expertos en marketing
coincide en la importancia de la analítica avanzada,
muchas marcas siguen utilizando segmentaciones
basadas únicamente en el valor del cliente – algunos
ejemplos son PMG (Cliente Pequeño, Mediano o Grande)
o RFM (siglas de Recency, Frequence, Monetary)limitándose a utilizar entre tres y cinco variables para
segmentar y ejecutar sus campañas.
La explicación de este fenómeno no resulta sorprendente.
Los expertos en marketing temen la complejidad del
cambio, las habilidades analíticas necesarias, los costes
asociados a su implementación o la falta de flexibilidad de
sus organizaciones para adaptarse a una estrategia más
ágil.
Tres pasos hacia el éxito
Antes de comenzar a aplicar procesos de analítica
avanzada, las empresas normalmente han utilizado
el análisis con anterioridad. Se trata normalmente de
análisis no estructurados, básicos y sin correlación. Es
decir, análisis descriptivos que buscan evaluar un ángulo
preciso de un problema en un momento determinado en
el tiempo.
de compra?, ¿son fieles a las marcas?, ¿con qué
frecuencia compran?.
«Un 66% de los marketers
planea utilizar este año el
análisis predictivo como
soporte para sus campañas»
Nosotros queremos sin embargo mostrarte toda las
técnicas analíticas disponibles para ayudarte a simplificar
procesos y aumentar la eficacia de tus acciones de
marketing. Porque tu consumidor espera, y debe recibir,
una experiencia de cliente óptima.
Son muchos los profesionales del marketing (66%) que
declaran querer comenzar a utilizar técnicas de análisis
predictivo. Éste parte de algoritmos basados en múltiples
variables y permite, por ejemplo:
•
Definir segmentaciones basadas en el
comportamiento del cliente: ¿cuáles son sus hábitos
4 | Descubre el poder de la analítica
Digital Marketer Report 2016
•
Definir segmentaciones en base al tipo de producto
preferido o las marcas predilectas.
•
Analizar los mercados locales de cada punto de tu
red de distribución, con el fin de optimizar bien el
potencial de cada uno de ellos o el de la red en su
conjunto.
Dossier especial: conocimiento de cliente
•
Estimar la propensión a la compra de tus clientes.
¿Cómo valoran tus ofertas a lo largo del tiempo?,
¿quiénes son los clientes más susceptibles de
reaccionar a tus ofertas en función de su contenido?.
¿en qué momento realizará un nuevo cliente su
primera compra?. y un cliente ya existente, ¿cuándo
realizará su siguiente compra?
En una fase aún más avanzada encontramos el análisis
prescriptivo. Éste permite generar recomendaciones
personalizadas en función de la información disponible
de cada cliente, y tiene además en cuenta posibles
restricciones relacionadas con el propio negocio (stock,
rentabilidad, márgenes, etc.). Permite, por ejemplo:
•
Automatizar la recomendación de ofertas en función
de las compras anteriores del cliente, aumentando
con ello el potencial de cross sell (sugiriendo ofertas
de productos que se adquieren habitualmente de
forma conjunta).
•
Generar recomendaciones next sell (que permitirán,
por ejemplo, utilizar la compra actual para incluir una
oferta para la siguiente compra. Podemos incluirlas
en la página de agradecimiento o en el email de
confirmación).
La analítica prescriptiva, en definitiva, representa la etapa
más sofisticada de una estrategia de analítica avanzada
y permite identificar los pasos que es necesario dar para
alcanzar los objetivos establecidos, generando con ello
mayores beneficios.
Análisis prescriptivo
Recomendaciones
Recomendaciones en base a análisis de cliente:
- Up-sell - Cross-sell - Next-sell
Análisis predictivo
Segmentación avanzada
Segmentaciones complejas:
Propensión
Cálculo de probabilidades:
- En base a comportamiento
- En base a preferencia de producto
- En base a preferencia de marca
- Predicción LFT Value
- Propensión a compra
- Propensión a compra repetida
Insights
Segmentación
Esquemas clásicos de segmentación descriptiva
( RFM, PMG )
Localización
Estudios de geomarketing para optimizar el
rendimiento de los puntos de venta
Análisis descriptivo
Informes periódicos / ad hoc
Dossier especial: conocimiento de cliente
Sin datos, la analítica no es nada
Analítica, Big Data, Data Driven Marketing… los
términos están en boca de todos, pero… ¿qué
significan realmente?
Entrevistamos a Felipe Henao Brand,
Responsable de la estrategia de Data &
Analytics EMEA, en Experian Marketing Services.
Todas las organizaciones desean situar al cliente en el
centro de su estrategia. En su opinión, ¿cuál es la clave
del éxito para conseguirlo?
Los datos, sin duda. Por sí solos, los datos permiten a
las marcas personalizar los mensajes, tanto en la forma
como en el fondo, en función del conocimiento que
tenemos de nuestros clientes. Y ésta es la clave de una
estrategia de data driven marketing.
¿Como definiría el Data Driven Marketing si tuviera que
explicárselo a alguien que no haya oído hablar de él?
El data driven marketing (o marketing basado en datos)
consiste en estructurar y analizar los datos disponibles
para conocer en profundidad los comportamientos y
expectativas de los consumidores. De este modo, las
marcas puede optimizar las interacciones con sus
clientes a través de mensajes adecuados y homogéneos a
través de todos los canales de comunicación, generando
con ello mayor valor. Y pueden también ampliar su base
actual de clientes.
¿Significa esto que analítica y data driven marketing
están íntimamente relacionados?
En un programa de data driven marketing, la empresa
toma sus propios datos, los enriquece con datos de
terceros y los analiza para obtener mayor conocimiento. Y
utiliza esta inteligencia de cliente como base para definir
y enviar el mensaje idóneo, en el momento pertinente, al
consumidor adecuado.
Se trata por tanto de personalizar al máximo nuestros
mensajes. ¿Es éste el único beneficio de la analítica
puesta al servicio del data driven marketing?
6 | Descubre el poder de la analítica
No, esa sería de hecho una visión muy reduccionista.
Explotar los datos para definir el mensaje más adecuado
es tan sólo una ínfima parte del potencial de la analítica.
La analítica permite abordar múltiples problemas. Definir
y comprender cuáles son los diferentes perfiles de cliente;
conocer sus hábitos y también anticiparse a sus deseos;
aumentar el valor del cliente; adquirir clientes nuevos con
un perfil similar al de nuestros mejores clientes actuales;
desarrollar todo el potencial de la red de distribución
en función de las oportunidades locales y presencia de
competencia… Éstos son sólo algunos ejemplos de las
posibilidades.
¿Qué recomendaría a una empresa que quisiera
desarrollar sus capacidades analíticas?
Aún cuando las vías de optimización difieren de una
empresa a otra, sí hay recomendaciones válidas para
cualquier empresa que desee comenzar a utilizar el
potencial de la analítica avanzada.
En primer lugar, es vital concentrarse en la base de datos.
¿Qué datos recopila?, ¿tienen una buena calidad?, ¿tiene
toda la información necesaria de cada cliente?. Resulta
clave comenzar por realizar una auditoría de datos (que
incluya la comprobación, corrección y normalización
de los mismos). Existen para ello herramientas
profesionales, tanto de tipo curativo como preventivo, que
facilitan este proceso.
¿Y por qué no enriquecer nuestros datos con datos
procedentes de socios (Second Party Data) o datos de
terceros (Third Party Data)? La base de datos suele ser el
punto débil de los departamentos de marketing, y ello a
pesar de ser una herramienta imprescindible: en nuestra
base de datos se basará todo análisis encaminado a
conocer y responder mejor a las necesidades del cliente.
Menciona diferentes tipos de datos. ¿Podría enumerarlos
rápidamente y explicarnos qué aportan?
Hay tres tipos de datos, desde los datos de CRM propios
Dossier especial: conocimiento de cliente
de la empresa («First Party Data») pasando
por datos de socios («Second Party Data»), y
datos que se adquieren de terceros («Third
Party Data»)
Estos datos son complementarios. Algunos
responderán a la pregunta ¿quién es mi
cliente?,indicando su nombre, edad, etc..
Otros revelarán sus gustos (reacción ante los
diferentes mensajes, historial de compras…)
o hábitos (navegación por la web, canales
favoritos…).
Una vez ampliado el fondo de datos y
garantizada su fiabilidad, ¿podemos
considerar que la empresa está lista para
empezar?
La base de datos es capital, pero no
representa la única condición de éxito. La
empresa debe definir un método analítico
claro, que sirva a sus objetivos. Y debe
definir los recursos necesarios para una
implementación interna o seleccionar
un socio externo si los empleados no
cuentan con las habilidades y conocimiento
necesarios.
Pasos previos a la implementación de un
proceso de analítica avanzada
1. Auditoría y verificación de datos
2. Enriquecimiento de datos
3. Creación de modelos analíticos
4. Automatización de los procesos de
decisión
Dossier especial: conocimiento de cliente
Un retrato chino
Nuestra data scientist, Rui You, utiliza la técnica
del retrato chino para explicarnos cuál es su
área de especialización en pocas palabras
¿Si la analítica fuera…
… un medio de transporte?
Sería sin duda un cohete. Parece complejo de poner
en marcha pero, una vez en manos de un especialista,
permite recorrer miles de kilómetros para acercarnos a
objetivos estelares.
… una corriente artística?
Sería el puntillismo. De cerca vemos numerosos datos
aislados. De lejos, vemos la imagen global que muestra
los hábitos o deseos de los clientes, y todo cobra sentido.
… un refrán?
Conoce a tus clientes y te conocerás a ti mismo. Con
todo el conocimiento adquirido a través de interacciones
pasadas o pudiendo buscar perfiles gemelos de tus
mejores clientes: ¿por qué empezar la búsqueda desde
cero?
… un accesorio
¡Una lupa!. El accesorio indispensable para observar más
de cerca los hábitos y perfiles de los consumidores. Hay
que mirar muy de cerca para ser un visionario.
… una cita?
"Hacer predicciones es muy difícil, especialmente cuando
se trata del futuro." Niels Bohr.
8 | Descubre el poder de la analítica
¿Por qué tendría que elegir entre una solución
integrada de marketing cross-channel o una
solución de analítica avanzada?
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Análisis predictivo al alcance de tu mano
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Livre Blanc
Dossier spécial
El tablón del marketer
Tengo muchos contactos en mi base de datos, pero la
eficacia de mis campañas no siempre es la esperada..
Desearía poder contar con recomendaciones
automáticas que pudiera integrar en la campañas de
marketing que ejecuto a través de distintos
canales.
Tengo muchos contactos de clientes potenciales, pero la
tasa de conversión es muy baja. Creo que no me estoy
dirigiendo a los consumidores adecuados.
Creo que el potencial de mi red es desigual. Y ciertos
puntos de venta tienen además un rendimiento inferior
al esperado. Me gustaría conocer mejor los perfiles de
los clientes de cada área.
Me gustaría saber qué productos pueden interesar a
cada uno de mis clientes potenciales o existentes. Pero
no sé realmente a quién me dirijo.
Voy a lanzar un nuevo producto, que es complementario
a una oferta ya existente. Desearía dirigirme de
forma prioritaria a los compradores del producto
complementario.
Dossier especial: conocimiento de cliente
¿Qué nos traerá el futuro?
¿Qué tendencias marcarán el futuro de la analítica? ¿Por qué datos apostar para tener ventaja?
¿Qué debe saber un marketer? Analizamos las tendencias
1. Internet of Things o los objetos conectados.
3. Machine Learning o aprendizaje automático.
Tal y como explica el libro Mercator, un objeto
conectado incluye un sistema de identificación y
captación de datos (temperatura exterior, ritmo
cardíaco, etc.), un sistema de transmisión a una
app «inteligente» y una interfaz para manejar
la aplicación. Resulta imposible no asociar la
generalización de estos objetos conectados a la Red
con el aumento exponencial de los datos que están y
estarán a disposición de las empresas.
Asociada a la tendencia anterior (el despegue de la
automatización del marketing), el machine learning
o aprendizaje automático será indispensable para
adaptar de manera permanente las interacciones
de las marcas con sus contactos. La tecnología
también permite a las máquinas aprender de los
eventos pasados en función de los objetivos de las
organizaciones.
2. Automatización del Marketing.
Como hemos visto, la analítica se resume
actualmente, en su mayor parte, en el análisis
descriptivo puntual. Pero pronto se producirá el
cambio: de la generación de informes manuales y
ad hoc, las empresas pasarán a utilizar soluciones
que permitan automatizar todos estos procesos.
La automatización del marketing liberará a los
profesionales de tareas repetitivas, gracias al
desarrollo de escenarios preestablecidos. Esta
tendencia tendrá un impacto inevitable sobre los
datos y su tratamiento, así como sobre su explotación
en las campañas de marketing futuras.
Descubre el poder de la analítica | 11
Dossier especial: conocimiento de cliente
Palabras de cierre
La analítica no es un fin en sí misma
Puedes desarrollar los mejores modelos
para describir, predecir o incluso
prescribir...
… pero si se apoyan en datos erróneos
o incompletos, el resultado se
desmoronará como un castillo de naipes.
Asegura la fiabilidad de tu base de
datos.
… si no se han concebido para ser
utilizados con posterioridad en campañas
de marketing, tu estrategia será en vano.
Integra tus soluciones de marketing
y analítica
…y si no se mejoran a partir de la
experiencia o los cambios empresariales
que tienen lugar, no estarás creando un
modelo duradero.
Haz evolucionar tus modelos, para
que crezcan con tu empresa
12 | Descubre el poder de la analítica
Dossier especial: conocimiento de cliente
Glosario
C… de causalidad o correlación
M…de Machine Learning
Resulta esencial distinguir entre causalidad y correlación
en los hechos analizados. Un ejemplo célebre de Coluche
ilustra esta afirmación: «Cuando estamos enfermos,
no hay que ir al hospital: la probabilidad de morir en la
cama de un hospital es 10 veces superior a la de morir en
nuestra propia cama».
El Machine Learning –o aprendizaje automático-, es una
tecnología que permite a las máquinas aprender por sí
mismas a partir de unos datos suministrados.
Fuente www.e-marketing.fr
P... de Analítica predictiva
Dos eventos pueden estar unidos entre sí sin necesidad
de mantener una relación de causa y efecto. Extraer
conclusiones precipitadas puede alejarte de la verdad a la
hora de predecir las expectativas.
D… de Datos
Identificamos tres tipos principales de datos en el ámbito
del marketing. «First Party data» o datos propios de
las organizaciones, como los datos de CRM; «Second
Party data» o datos de clientes potenciales o existentes
recopilados de forma gratuita y procedentes de una
red de colaboradores; «Third Party data» o datos
de comportamiento o descriptivos, online u offline,
adquiridos a terceros.
"Técnica de business intelligence que genera una
puntuación predictiva para cada cliente o elemento
organizativo. La asignación de estas puntuaciones se
lleva a cabo gracias a un modelo predictivo, elaborado
y probado en sus datos y que deriva de la experiencia
de la empresa. La analítica predictiva permite optimizar
las campañas de marketing y web para aumentar la
capacidad de reacción, la conversión y reducir la fuga de
clientes"
Fuente: predictiveanalyticsworld.com
Es importante tener en cuenta que estos tres tipos de
datos son complementarios.
D… de Data Driven Marketing
El data driven marketing, o marketing basado en datos,
estructura y analiza los datos disponibles para conocer en
profundidad los hábitos y comportamiento
de los consumidores y sus expectativas. De este modo,
la marca puede optimizar el contacto con sus clientes
a través de un diálogo pertinente y coherente en todos
los canales, que genere mayor valor. También le permite
ampliar su base actual de clientes.
Descubre el poder de la analítica | 13
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