¿Asignas presupuestos diferenciados de Marketing por cliente según Customer Lifetime Value?.
¿Utilizas un modelo predictivo que te oriente respecto a una mayor probabilidad de compra de tus clientes?.
¿Tienes algún modelo predictivo de fuga, que permita anticipar la pérdida de un cliente?.
Hoy en día los consumidores interactúan con las empresas con mayor frecuencia y a través de una mayor cantidad de canales, como e-commerce, redes sociales y tiendas físicas. Existe una gran cantidad y variedad de datos que se obtienen de todas estas fuentes lo que hace el proceso de análisis mucho más complejo. Es vital para las empresas tener un profundo conocimiento de sus clientes y abrazar con rapidez el avance tecnológico, que nos permite realizar análisis que permitan un experiencia omnicanal y centrada en el cliente.
Al lograr integrar los datos, potencialmente en combinación con fuentes externas como data demográfica, podemos obtener un nuevo nivel de insights. ¿Quiénes y cómo son nuestros clientes más valiosos?. ¿Cómo se comportan?.¿ Qué es lo que lleva a diferentes niveles de compra?. Este tipo de preguntas logramos contestar con analítica avanzada a través de Data Science y Machine Learning, de manera de aumentar la eficacia de las acciones de marketing, mejorar las relaciones con los clientes, incrementar la adquisición de clientes nuevos, prevenir la fuga de clientes y manejar la lealtad de ellos.
Los datos junto a Data Science y Machine Learning son los impulsores que permiten a las áreas de marketing y ventas, estimular la innovación y tomar decisiones basadas en datos. 83% de los líderes dicen que que la inteligencia artificial y machine learning está transformando el engagement de clientes.
Existen muchos análisis en que Data Science y Machine Learning son claves para apoyar al Retail & E-Commerce y quiero explicarles algunos de ellos y comprendan qué preguntas podemos responder y qué beneficios podemos obtener de éstos:
- Segmentación y Targeting:
El desafío es poder dar respuestas a preguntas como: ¿Cuáles y cómo son nuestros clientes más valiosos?. ¿De qué tamaño es cada segmento de clientes?.¿Cómo reactivamos clientes que hace tiempo no nos compran?.
Para responder estas preguntas es clave realizar una correcta segmentación de clientes actuales. Esto permitirá distinguir las similitudes entre clientes, logrando con machine learning encontrar grupos claramente diferenciados unos de otros, en base a diversas variables. Extraemos insights valiosos y relevantes de los segmentos encontrados y de esta forma seremos capaces de incrementar las ventas y realizar acciones de marketing diferenciadas según segmentos. Con estos segmentos creados podremos ser capaces de distinguir si nuestra cartera de clientes está en buenas o malas condiciones, entendiendo si la mayoría de los clientes se encuentran en los segmentos positivos o no. Podremos detectar si tenemos un problema de retención. Los segmentos en riesgo sin duda serán una importante fuente de retroalimentación constructiva.
Si somos capaces de distinguir a los clientes más valiosos y esto lo combinamos con datos demográficos, datos de comportamiento en el sitio web y redes sociales, podremos generar una descripción de buyer personas que nos servirán para elegir una audiencia similar a nuestros clientes más valiosos, en las campañas de anuncios en facebook/instagram, google ads y en todo el marketing funnel.
- Modelo Predictivo de Fuga en Tiempo Real:
Adquirir nuevos clientes es 5-10 veces más caro que mantener un cliente actual, por lo tanto, identificar a los clientes con probabilidad de perderlos y lograr anticiparnos para que no lo hagan es un desafío mayor. Es por eso que desarrollar un modelo predictivo de fuga con machine learning que estime la probabilidad que un cliente se pierda basado en los datos transaccionales, datos de servicio clientes, datos demográficos y datos de comportamiento en sitio web y redes sociales, permite tener una reacción rápida frente a la posible pérdida del cliente, aumentando la retención y reduciendo los costos generales de adquisición de clientes. Para esto, además implementamos un acción de marketing automatizada para que sea enviada por mail, whatsapp o mensaje de texto, relacionada con los drivers de fuga. Todo esto es visualizado en un dashboard en línea que muestra los resultados del modelo predictivo por cliente.
- Predecir Customer Lifetime Value:
El desafío es poder utilizar el análisis de datos para optimizar el approach a acciones de marketing personalizadas, la adquisición de clientes, retención de clientes a largo plazo y un engagement continuo. Es por eso que la predicción de Customer Lifetime Value con Machine Learning es una solución para abordar este desafío, ya que permite predecir cuánto ingreso nos generará cada cliente y de esta forma podremos definir una efectiva priorización y optimización del presupuesto de marketing, identificar y por ende preocuparnos de los clientes más valiosos, incrementar las ventas en sectores de alta rentabilidad y reducir la exposición a pérdidas.
- Modelos de Recomendación integrado al E-commerce y Acciones de Marketing Automatizadas:
Es común ver e-commerce de las empresas en que las recomendaciones son estáticas, ya que fueron ingresadas en forma manual cuando se ingresan los productos. Cada cliente tiene requerimientos distintos, por lo que si se entrega una recomendación personalizada, ofertas y descuentos personalizados ayudarán a mantener los clientes y lo motivará a continuar comprando en nuestra tienda.
Debemos ser capaces de responder. ¿Qué productos sugerirle al cliente, pero que tengan una alta probabilidad de compra?. ¿Cómo hacer un match entre las preferencias de los clientes con los atributos de los productos que podrían gustarle?. ¿Cuáles son los productos específicos que un cliente comprará basado en su comportamiento pasado o según lo que otros clientes similares han comprado?.
El éxito de un e-commerce depende de la experiencia que tiene el cliente en la tienda y sin duda si las recomendaciones son malas, afectarán la experiencia del usuario. De acuerdo a un estudio de Bloomreach, las empresas que implementan acciones de marketing personalizadas en sus e-commerce logran aumentar un 20% sus ventas. Es por eso la relevancia de desarrollar un modelo de recomendación integrado al e-commerce que permita ofrecer productos relevantes, según el usuario que se conectó y no hacer la misma recomendación a todos. Al mismo tiempo, 80% de los consumidores están más dispuestos a comprar en un tienda online que utiliza algún método de personalización y un 77% de los consumidores recomendarán la marca que entrega una experiencia de compra personalizada.
Junto con el modelo de recomendación, implementamos una acción de marketing automatizada por mail, que refuerce las recomendaciones por usuario que entregó el modelo.
- Proyección de Ventas Futuras con Machine Learning:
Uno de los constantes desafíos es poder estimar la cantidad de inventario y suministros necesarios para satisfacer la demanda. ¿Cómo anticiparnos a solicitudes de productos, de manera que no se produzcan quiebres de stock?. ¿Cómo contar con el stock adecuado de productos, de manera de no sobre stockearse o peor aún quedarse con productos sin vender?. ¿Cómo determinar el monto de venta de productos de alta y baja demanda para planificar el inventario?.
La utilización de machine learning y deep learning para proyectar las ventas futuras es sin duda una de las metodologías que permite hacer el negocio más rentable, de manera de poder hacer una estimación lo más cercana a la realidad. En un modelo de forecasting se utilizan datos de distintas fuentes para predecir la demanda con alta precisión. A través de esto, se logra optimizar costos operativos, aumentar la eficiencia en la organización, realizar planes de producción óptimos y proyectar futuros presupuestos.
- Análisis de Campañas de Anuncios con Python:
Con la ayuda de la analítica de datos con Python generamos un profundo informe que nos permite guiar el desempeño de las campañas de anuncios en Facebook e Instagram, como también de Google Ads. Hoy las empresas destinan un porcentaje importante de su presupuesto de marketing a campañas de anuncios en redes sociales y google.
Extraemos los datos de Facebook Manager y realizamos un análisis granular con Python desde diversos ángulos. Cruzamos variables, como presupuesto, grupos objetivos, frecuencias, formatos, plataformas, horarios, días de la semana, etc. Visualizamos en gráficos que nos permitan encontrar insights de valor y que sean accionables. Además observamos tendencias y conclusiones por grupos objetivos de manera de maximizar las conversiones y optimizar el presupuesto.
¿Qué títulos de las campañas generan mayor engagement en los distintos grupos objetivos?. ¿Qué audiencia convierte más frente a distintos formatos, como video, imagen o carrusel y en qué plataforma?.¿En qué horario los usuarios interactúan más y con qué tipo de contenido?. ¿Cuál es la frecuencia óptima que un anuncio debe ser mostrado a los usuarios para lograr convertir más?. Con un análisis granular en Python somos capaces de comprender qué parámetros afectan el resultado de los anuncios.
Existen múltiples formas de poder aplicar metodologías de Inteligencia Artificial en los Negocios y el retail como e-commerce, tienen una increíble oportunidad de crecer con la incorporación de Data Science y Machine Learning.
En Data Insights cada día resolvemos complejos problemas de negocios utilizando matemática, estadísticas, experiencia de negocios y ciencia de la computación, con el fin de transformar los datos en valor accionable que impacten los resultados del negocio.
Para eso desarrollamos soluciones de machine learning personalizadas y herramienta de análisis de datos para empresas de diversos tamaños e industrias, que se encuentran en el inicio de la transformación digital o bien ya han comenzado y quieren acelerar el uso de los datos y analítica, en una área o problema específico.
Lo importante es que comiences con este proceso de transformación digital en tu empresa y conectes los datos para tomar decisiones informadas, utilizando inteligencia artificial y transformes tu organización en Data-Driven.