PERFILANDO CONSUMIDORES CON MINERÍA
DE DATOS
Por: Ing. José Cotos
Estoy leyendo un interesante paper de un profesor de St.
Petersburg State University of Railways of Emperor Alexander I, Rusia. Paso a
comentar y analizar. En la actualidad, los consumidores quieren productos
exclusivos. La tarea de una empresa es conocer al consumidor y brindarle
productos y servicios deseados. Para averiguar los deseos de los consumidores, un
sistema que perfile consumidores se ha creado. Hay varias metodologías para
hacer esto como el análisis de embudo, la plataforma de manejo de datos,
perfiles de los consumidores, análisis del comportamiento del consumidor, y
otros. Se eligieron estas tecnologías por brindar un mayor retorno sobre la
inversión, el ROI.
El CRM, Customer Relationship Management, es una herramienta
para administrar la cooperación de los consumidores con la empresa. Las
relaciones de negocios con los consumidores, puede mejorarse usando análisis de
datos de los consumidores y enfocando la retención de consumidores con el
crecimiento de las ventas alcanzado. La meta del sistema CRM es integrar y
automatizar las ventas, marketing, y soporte al consumidor en etapas del ciclo
de vida completo. En la mayoría de los casos, el sistema CRM tiene un panel
donde muestra información de los consumidores, con una página individual para
cada consumidor. En el panel principal está el historial de ventas, empresas de
marketing relacionadas con el consumidor. El CRM operativo incluye tres
funciones principales: automatización de ventas, automatización de marketing, y
automatización de servicio.
Automatización de ventas: Implementa análisis de promoción
de ventas, automatiza el seguimiento a la historia del consumidor para motivar
nuevas compras y coordinar ventas, marketing, call center, y tiendas (online y
offline).
Automatización del marketing: Se enfoca en mejorar el
proceso de marketing entero, con la meta de incrementar su eficiencia y hacerla
interactiva. Mediante las redes sociales atrae y retiene consumidores.
Automatización del servicio: Se enfoca en clarificar e
implementar los servicios: servicios de soporte al consumidor en multicanal
(teléfono, email, redes sociales, salas de chat, portales de venta de tickets,
preguntas frecuentes, chatbots y más).
El Sistema CRM recolecta datos de todos los canales
posibles, como la página web de la empresa, teléfono, email, mensajes de
Whatsapp, materiales de campañas de marketing, redes sociales, y otros. La
empresa necesita saber las necesidades de su audiencia específica de la mejor
forma. Una audiencia específica es un grupo de gente con los mismos
comportamientos y necesidades a ser creados por algoritmos de machine learning.
El Análisis de Tráfico es el proceso de interceptar y
examinar los datos de forma que se deduzca información de patrones en un perfil
del consumidor. Cuantas mas unidades de tráfico observadas y almacenadas, más
información puede ser obtenida de un detallado perfil y hábitos del consumidor.
El análisis del tráfico puede ser realizado en el contexto de inteligencia
artificial, counter-intelligence o patrón de análisis de vida.
El Sistema CRM contiene:
Tecnología DMP con el propósito de agregar toda la
información relacionada con los consumidores y fusionarla con la información
sobre productos. Estos datos serán los Indicadores de Gestión. Se recomienda
usar NoSQL.
Opportunity management ayuda a la empresa a manejar
crecimiento impredecible y demanda, usando un modelo de pronóstico con datos de
ventas históricos para predecir ventas.
Sistema para seguimiento y medición de campañas de
marketing, en múltiples canales y redes; y recolectan clicks del consumidor y
ventas para un análisis del consumidor más profundo.
Para tener con el CRM usar SaaS (Software as a service).
Un sistema CRM básico incluye un sistema de administración
de contactos que integra emails, mensajes, documentos, trabajos, faxes, y
programación de cuentas individuales.
E-commerce toma ventaja del sistema CRM enfocándose en
automatización de marketing, fuerza de ventas, y procesos de servicio.
La administración de relaciones centrada en el consumidor es
una nueva subdisciplina que se enfoca en las preferencias del consumidor en vez
de apalancarse en el consumidor, y la meta es añadir valor involucrando
consumidores.
Sistema basado en membresía recolecta niveles de membresía,
voluntariado, y comunicación con individuos, demografía de auspiciadores,
electores, recaudación de fondos y membresía de directorios.
Las encuestas de Gartner al CEO, CIO, CMO y otros ejecutivos
son una observación popular de CRM. Gartner identifica el mercado para CRM y
Customer Experience (CX) como servicios de proyectos que soportan empresas para
crear estrategias CX y diseñar, construir, integrar y desplegar cambios en
procesos y tecnología que mejoren la interacción entre empresas y sus
competidores.
Los proyectos de CRM y CX están dirigidos a alcanzar metas a
través de ventas, marketing, servicio al consumidor, servicio local, líderes de
comercio digital, y ejecutivos de compañía digital. Estas metas pueden
incrementar la satisfacción del consumidor, atraer nuevos consumidores, retener
consumidores existentes, crear una visión unificada del consumidor,
consumidores de venta cruzada, incrementar la frecuencia de respuestas a
campañas, incrementar el uso de canales digitales, incrementar la protección al
consumidor y contabilizar incremento en el precio.
Usando una metodología que no se revela, Gartner posiciona
en un mapa perceptual a los vendedores de CRM como:
Lïderes: Proveedores de CRM en este cuadrante tienen todos
los puntos de versatilidad, visión completa, y habilidad para desempeñar las
tareas asignadas. Estos proveedores tienen gran prestigio, y las capacidades de
marketing y ventas necesarias para adoptar nuevas tecnologías, mientras
demuestran clara comprensión de las necesidades del mercado, son innovadores y
líderes ideológicos. Formulan planes a ser usados por consumidores actuales y
potenciales; mientras desarrollan infraestructura y estrategias.
Desafiadores: Están involucrados en el mercado y trabajan
bien lo suficiente para ser seria amenaza para vendedores del cuadrante
Líderes. Tienen productos fuertes, así como posición de mercado bastante
confiable; y recursos para sostener el crecimiento.
Visionarios: Estos vendedores de CRM son innovadores. Sus
productos se venden en gran escala. Son compañías privadas que grandes
corporaciones quieren comprar.
Jugadores de nicho: Son empresas a menudo estrechamente
especializadas para un mercado específico o segmentos verticales. Este sector
incluye proveedores que adaptan sus productos existentes para entrar al mercado
o grandes proveedores que tienen dificultad en desarrollar e implementar su
visión.
El DMP se usa para recolectar y manejar datos de las
compañías. El marketing digital es el propósito principal de usar el DMP.
Debido a la abundante información de datos, las herramientas analíticas como
segmentación, predicción y creación del perfil del consumidor es imposible alcanzar
todos los niveles del ciclo de vida del consumidor sin el DMP.
El DMP usa algoritmos de big data y de inteligencia
artificial para procesar grandes datos de usuarios de varias fuentes.
Los DMP se usan en las tareas de:
1.Colectar datos de varias fuentes. Se consideran tres tipos
de data. Data de primer nivel es data generada dentro de la empresa. Data de
segundo nivel es data generada por acuerdos con otras empresas a socios
comerciales y data de tercer nivel es la
generada por los consumidores.
Fuentes offline: Sistemas CRM y encuestas.
Fuentes online: Aparatos móviles y PCs.
2.Integración. Integra toda la data en un perfil del
consumidor. Con algoritmos de machine learning, se llega a un buen nivel de
integración.
3.Administración de data. La data colectada e integrada debe
ser transferida y ser transformada como información. Los algoritmos de machine
learning y deep learning son los más usados para crear perfiles de consumidor.
4.Activación. La data manejada se usará por un equipo de la
empresa para implementarla en el mercado. Con la ayuda de NoSQL y en media hora
está listo.
Diseño de DB (DB= Base de datos o Database)
La data del consumidor se almacena en DB con el perfil y los
sistemas CRM. Un DB debe
incluir: Business Intelligence, Data Analytics, Big Data, Data Management, Data
Brokerage.
SQL es Structured Query Language y NoSQL es Not Only SQL,
ésta última incluye preferencias de compra del consumidor. Algunos DB NoSQL
populares son: MongoDB, Hbase, Apache CouchDB, Oracle NoSQL, Apache
CassandraDB, Riak.
Analítica del consumidor.
Aquí, el comportamiento del consumidor se usa para tomar
decisiones críticas del negocio a través de segmentación de mercado y la
analítica predictiva. Desde que se producen los productos hasta su venta se
recolecta bastante información del consumidor.
Las aplicaciones se dan en el rastreo del consumidor, en los
datos de investigación de mercados, en asignación dinámica de precios, y
administración de la distribución. Los principales usuarios de analítica del
consumidor son los retailers. Otros beneficios que brindan las analíticas es
que permite personalizar precios, con descuento especial, priorizar esfuerzos
de desarrollo de productos y desarrollar una estrategia de distribución. Recolectar
data como comportamiento, lealtad, demografía, estilo de vida, valor de
preferencias, y comportamiento predictivo de datos son un tema crucial que da
beneficios a la empresa y al consumidor, incrementando la precisión de
analítica del consumidor. Usualmente, hay empresas donde la data del consumidor
no es precisa o tiene errores. Esto ocurre por mala estructura de la DB.
Prediciendo el comportamiento del consumidor.
Predecir las preferencias del consumidor y hábitos de compra
requiere recolectar y analizar data. Se debe elegir atender mejor al segmento
más rentable hallado en los perfiles de los consumidores. Puede ser necesario
cambios en la orientación del negocio y planear cambios para el siguiente
periodo.
KDD es el método para identificar modelos de big data usando
métodos cruzados de machine learning, deep learning, estadística, y sistemas
DB. KDD permite extraer información con métodos inventivos de un juego de datos
y transformarlo en información útil para uso posterior. KDD se usa para modelos
predictivos. Ayuda a optimizar la campaña, procesos de targeting, y predecir la
cantidad de producto.
Los modelos analíticos pueden ser correlación, segmentación
y métodos de reconocimiento de patrones para analizar los datos. Se logra
identificar problemas y partes débiles de servicios o productos. Por ejemplo,
una empresa de educación online halló mayores inscripciones en sus cursos en
sus cursos de primavera, pero luego lo analizaron, y se encontró que lo
estudiaban para prepararse para la universidad. Entonces, decidieron publicitar
sus cursos relacionados con los exámenes en la época de primavera.
Perfilar consumidores ayuda a comprender a los consumidores,
realzando quiénes son, a qué se parecen, cuáles son sus intereses y lo que
desean, etc. Teniendo una mejor comprensión del consumidor ayuda a la empresa a
comunicarse con su target más efectivamente.
Analizando el perfil del consumidor por tipo de producto,
valor, frecuencia, y patrones de gasto; se encuentra los consumidores más
rentables analizando sus patrones de comportamiento o gastos por consumidor.
Luego, se desarrolla una estrategia asignando recursos para cada segmento y
optimizando el presupuesto de marketing que mejore el retorno sobre la
inversión.
Las técnicas de segmentación del consumidor para perfilar
luego son:
-Single discrete variable (CLV, RFM y CHURN)
-Clustering: K-means, hierarchical
-Finite
mixture modeling (ejm: Gaussian mixture modeling)
-Self-organizing
maps
-Topological
data analysis
-PCA
-Spectral
embedding
-Locally-linear
embedding (LLE)
-Hessian
LLE
-Local
tangent space alignment (LTSA)
-Random
forests, decision trees
-Deep
learning
Como podrán darse cuenta, es un gran trabajo el que se
requiere para segmentar y perfilar consumidores. Estamos en la era del Machine
Learning y de la Inteligencia Artificial. Como ven, se aplican al marketing muy
bien. Es necesario que en el Perú se enseñe en todas las universidades a nivel
de pregrado cursos de estos temas. Será una ventaja relativa, pero es mejor que
no hacer nada por el desarrollo del país.