Rocío González, socia en Analyticae Data Mining nos habla sobre cómo diseñar estrategias que se centren en el cliente, retención y modelo RFM.
Partimos de conocimiento de negocio, tecnología y analítica avanzada. Los modelos y la aplicación de machine learning se hace también con cantidades de datos más pequeñas. No nos hacen falta muchísimos datos, sino suficientes para ejecutarlos rápido y estar a tiempo para tomar decisiones de negocio.
Es el negocio quien manda qué tiene que hacer la tecnología. No toda la inteligencia artificial necesita el big data.
Partimos de Business Intelligence y vamos adentrándonos en modelos predictivos para predecir el futuro.
Data Mining
Captar la información, explorar, modelar y predecir.
Céntrate en tu cliente. Encuentra productos para tus clientes, no clientes para tus productos.
Empieza a pensar a quién vas a vender tus productos. La experiencia del cliente es omnicanal, on y offline. Todo es información que tenemos que recoger y analizar se produzca donde se produzca. Todo debe estar conectado y debe poder ser analizado.
El ciclo de vida del cliente es la persona desde que comienza hasta que termina su relación con la empresa. Captación, activar de clientes, desarrollarlos, retener y recuperar clientes, o bien, si no lo puedo recuperar, limpiarlo de la base de datos.
A veces entramos a consumir sin una necesidad concreta. Nos la creamos nosotros mismos.
Fases de un proyecto de fidelización
- Análisis de la situación.
- Definición de objetivos.
- Formulación del concepto inicial del programa.
- Desarrollo final, formación y comunicación interna.
- Lanzamiento del programa.
Modelo RFM
Es un modelo de clasificación de clientes más sencillo de implantar y que aporta mejores resultados. Se basa en recencia de compra, su frecuencia y valor total de las compras totales del cliente.
Este modelo aplica la regla de Pareto (80% del valor lo genera el 20% de los clientes). No podemos perder a los clientes en el pico de la pirámide porque son los que sostienen la empresa.
