Transformación Digital de la Sociedad: Hacia los Datos
proceso de compra (online-tienda online, landing page, redes sociales, etc., u offline). Un proyecto en el que los factores críticos para su éxito se cumplían a priori. El proyecto lo lideraba el propio CEO, la calidad de los datos devueltos por Analytics era alta, y las diferentes áreas funcionales y sus responsables tenían claro que deberían tomar decisiones estratégicas sobre la base del análisis de los datos anteriormente expuestos. Así, nos hicimos una serie de preguntas, que llevaron a tomar una serie de decisiones de negocio: Segmento y perfil de cliente que más compra en las horas de mayor pico de compra. Tras “clusterizar” las compras y detectar una concentración de estas en las horas de la comida y cena en España, se identificó qué características tenían los clientes que compraban a esas horas para caracterizar mejor a los mismos y así poder impactarles posteriormente con acciones de marketing concretas. Detectar quién (influenciadores) o qué (drivers de compra) influye más en la decisión de compra de un cliente. Construimos una serie de reglas de asociación para detectar los factores que acompañaban a las decisiones de compra de los clientes. Reglas de asociación de productos como “Si compra jamón de bellota, adquiere también vino crianza”, y así enfocar el cross-selling o up-selling en tienda o en promociones. Por otro lado, construimos unos árboles de decisión que permite determinar cuáles son los drivers que llevan a comprar un producto determinado. Por ejemplo, conocer qué valores de hora, perfil de cliente, frecuencia, tamaño cesta, etc., se deben dar para que un cliente adquiera un producto dentro de nuestras referencias. Definir los perfiles de clientes más característicos (solteros, familia, jóvenes, etc.) sin tener que preguntarlo a través de encuestas (una alternativa que siempre ha sufrido el sesgo de pregunta y respuesta). Optimizar la inversión en las acciones de marketing digital. Para un tamaño de cesta dado (y en definitiva, de margen absoluto determinado), ¿Qué acción online u offline de marketing reforzar que sabemos ha funcionado en otras ocasiones? En otro proyecto, en esta ocasión para una institución financiera, el objetivo pasaba por mejorar la rentabilidad de sus campañas de marketing. Un proyecto de retargeting basado en la captación de tráfico cualificado para la mejora de las tasas de conversión. De esta manera, rentabilizar mejor los esfuerzos de marketing. Partíamos de dos problemas muy propios de la industria BFSI (Banking, Financial Services and Insurance). Las campañas son costosas y muchos clientes no responden. Y, por otro lado, se están saturando a los clientes con múltiples ofertas. Para ello, se puso en marcha una solución basada en un retargeting
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