Las empresas que utilizan sus datos generan una tremenda ventaja competitiva, es por eso, que hoy les mostraré una forma de segmentación en base a productos que nuestros clientes utilizan y logran tomar acciones de marketing que marcan una notable diferencia con sus competidores.
Con la ayuda de Data Science y Machine Learning, las empresas pueden dividir a sus clientes en diferentes grupos. La segmentación permite a las empresas asignar recursos de marketing de manera efectiva y maximizar las oportunidades de cross-selling y up-selling. Esto repercute también en la mejora del servicio al cliente, genera mayor lealtad e incrementa la retención de clientes.
Las empresas tienen una excelente oportunidad de sacar provecho a sus datos. Los datos hoy son un tremendo activo y deben aprovecharlo para obtener insights que les permitan aumentar sus utilidades.
Con este Dashboard Interactivo que desarrollamos en forma personalizada para las empresas, en donde en el backend corren los modelos predictivos de Machine Learning, buscamos responder dos preguntas relevantes de negocio:
- ¿Qué Productos están comprando mis Clientes?
- ¿Qué clientes tienen la mayor o menor probabilidad de compra en los próximos 90 días?
De manera que el área de marketing y ventas cuente con una herramienta práctica y fácil de usar, hacemos que lo que complejo, como los modelos de machine learning desarrollados, puedan ser utilizados de forma sencilla, para que el área de ventas pueda tomar mejores acciones de marketing con los insights que se obtienen de este dashboard en línea.
DASHBOARD CUSTOMER EXPLORER EN TIEMPO REAL
El gráfico enmarcado en rojo, corresponde a una Segmentación de Clientes. Cada punto corresponde a un cliente y el color del punto está asociado a la probabilidad de compra en los próximos 90 días. Mientras más verde y amarillo, su probabilidad de compra es mayor. La proximidad de cada punto con otro, refleja que son clientes similares respecto a los productos que compran.
Además, en el lado izquierdo del dashboard podemos ver una serie de tiempo de las compras, que nos pueden orientar respecto a estacionalidades. Cuando seleccionas un cliente, te muestra la serie de tiempo de las compras asociadas a ese cliente en específico.
En el lado derecho del dashboard, podemos observar el comportamiento de compra de los clientes, donde en el eje “x” está el género de música, en el eje “y” el nombre de la Banda y el color indica la frecuencia de compra. En este caso podemos ver que los cuadrados en amarillo son los más frecuentemente comprados y en este caso corresponde al género “Metal” con la banda “Metálica” con 91 compras.
Ahora bien, si nos fijamos en los dos clientes enmarcados en el cuadro rojo más pequeño, podemos ver que son clientes que compran productos similares, pero su predicción de compra es distinta.
El cliente del punto morado tiene una probabilidad de compra de 18%, en cambio el cliente del punto amarillo tiene una probabilidad de compra de 91%.
Como ven esto puede ser una forma bastante sencilla para el equipo de ventas tome una decisión informada respecto al cliente del punto morado para realizar alguna acción de marketing que impida que no compre en los próximos 90 días.
En el cliente en morado, que corresponde al Customer ID Nº 38, tiene una probabilidad de compra en los próximos 90 días de 18% y su última compra la hizo hace 540 días. Claramente es un cliente que se debe realizar alguna acción de marketing para reactivarlo. En el detalle del lado derecho del gráfico podemos ver que este cliente ha comprado bastante música de Deep Purple y Led Zepellin, ya que son las de mayor frecuencia, lo que guía al equipo comercial por donde puede ir la acción de Marketing a implementar.
En el dashboard, el cliente del punto amarillo, que corresponde al Customer ID Nº 18, también podemos observar que lo que más ha comprado ha sido Deep Purple, lo que explica la cercanía con el cliente Nº 38, pero lo que marca una diferencia importante entre ellos, es que tiene una probabilidad de compra de 91%, habiendo realizado la última compra hace 75 días. Es aquí, donde el área comercial realizará una campaña con distinto enfoque al cliente Nº 38.
Tenemos la posibilidad de indagar en la sección de Customer Data y en este caso lo hicimos con el cliente Nº 38 que tiene una probabilidad muy baja de compra (18%). En esta sección podemos indagar en sus compras realizadas previamente y también información del cliente. Podemos copiar o exportar a excel toda esta data, para que el equipo comercial la utilice para sus acciones de marketing.
Además, podemos observar y exportar toda la data de todos los clientes de una vez y trabajarla de acuerdo a nuestra necesidad.
Como pueden ver, gracias a este dashboard podemos visualizar los datos de forma interactiva y analizarlos de un punto de vista práctico que definitivamente alguien no técnico del área de ventas, podrá obtener una gran cantidad de insights relevantes, para que tome decisiones que sí generen resultados positivos para el negocio.
Sólo con la data transaccional somos capaces de generar insights relevantes para el negocio de manera de aumentar los ingresos, la retención de clientes e impulsar la lealtad.
Si necesitas contar con este Dashboard que guíe a tu área comercial y optimice sus esfuerzos con acciones de marketing que generen resultados efectivos, escríbenos a contacto@datainsights.cl. Siempre estamos dispuestos a aclarar tus dudas y ayudarte a comprender cómo otras empresas han logrado superar desafíos comerciales similares.