27 Sep Análisis de datos y gestión de clientes

Los clientes constituyen el flujo financiero más relevante de las empresas. Por ello, es de importancia estratégica planificar y ejecutar la relación con cada uno de nuestros clientes. Pero cada cliente se comporta de maneras distintas: no podemos ofrecer las mismas propuestas a cada uno ni aplicar nuestros recursos disponibles con la misma intensidad.

Tenemos herramientas muy potentes para poner orden en nuestra gestión: la segmentación y los modelos predictivos.

¿Cuál es el propósito de la segmentación?

Nos permite poner orden en la cartera de clientes, identificando segmentos similares. Podemos ofrecer una propuesta de valor adaptada a cada segmento y, llevándolo al extremo, usar la información disponible para personalizar cada interacción con cada cliente.

Por ejemplo:

• En negocios financieros, la segmentación ayuda a definir productos con parámetros específicos de interés, rentabilidades y/o horizontes temporales
• En retail, aporta información de qué secciones hay que reforzar en el layout o planograma de las tiendas, en base al peso de cada segmento de clientes
• En redes de distribución, nos permite dimensionar la red de agentes y decidir si creamos secciones especializadas

 

Y…, ¿por qué necesito modelos predictivos?

Los modelos predictivos generan un ranking de los clientes para satisfacer un criterio preestablecido, por ejemplo, con quienes tendré más éxito en una campaña concreta, qué clientes potenciales tendrán más valor para nuestra marca, dónde hay más riesgos.

De esta forma, los modelos, nos ayudan a usar los recursos de una forma más eficaz, obteniendo mejores resultados. Los modelos predictivos son tanto más valiosos, cuanto más limitados sean nuestros recursos, ya que estamos obligados a aplicar los recursos al target más idóneo.

Algunos modelos predictivos muy beneficiosos para la toma de decisiones calculan:

• Propensión de éxito a la venta incremental: up-selling, cross-selling
• Valor actual y futuro de cada cliente
• Nivel riesgo: VAR (value at risk), fraude
• Afinidad a canales de relación: tienda, teléfono, correo, RRSS, app, …
• Sensibilidad al precio
• Predicen el momento de la próxima compra
• Nivel de satisfacción
• Etc

 

Pero…, ¿cómo construyo mi segmentación y modelos predictivos?

Lo primero es ordenar tus objetivos. A partir de ahí, transformamos los datos en las directrices que dan respuesta a esos objetivos. No nos olvidemos de trasladar esas directrices a la organización, para que sepa sacarles partido.

Si así lo deseas, Data Equity pondrá a tu servicio las últimas herramientas analíticas, de manchine learning y su conocimiento de negocio para avanzar siguiendo tus objetivos.