El modelo de propensión de compra tiene como base la cultura del dato en la que las empresas están inmersas actualmente. Hoy en día, nuestras decisiones se basan principalmente en opiniones, información y valoraciones que buscamos y encontramos en el ecosistema online. Tener en cuenta este hecho es crucial para comprender la nueva forma que tienen los usuarios de conectar con nuestra marca y cómo estas interacciones influyen y conforman el customer journey de nuestro cliente.
En este sentido, las compañías pueden aprovechar las relaciones online que se generan entre ellas y sus clientes para conocerlos mejor y dirigirse a ellos de forma más personalizada.
Customer journey: cómo crear experiencias de cliente personalizadas
Cada una de las interacciones que un cliente hace con nuestra marca quedan registradas, pero generalmente acaban en repositorios de datos aislados dentro de la organización.
La integración de un modelo de datos común es la única solución a esta cuestión, ya que permite unificar todos los datos del cliente y estructurar un Customer Journey a partir del cruce de toda la información que obtenemos de las distintas aplicaciones y canales.
Con este enfoque, las empresas pueden crear un conjunto de experiencias personalizadas que dirijan a los clientes hacia los objetivos de negocio. El objetivo último es aumentar la cifra de negocio y reducir los costes. Para lograrlo, debemos seleccionar y analizar los principales identificadores de negocio con el fin de llevar a cabo acciones específicas basadas en la información obtenida.
De hecho, diversos estudios afirman que las empresas que aprovechan los datos del cliente para obtener información y personalizar su relación con ellos, mejoran sus ingresos alrededor de un 5-10% y reducen sus costes entre un 15-25% en un periodo de 2 o 3 años.
¿Qué es la propensión de compra?
Dentro del análisis de la experiencia de cliente se distinguen dos niveles. El primer nivel consiste en la recogida de datos para conocer cuál es la situación actual de la empresa y cómo ha llegado hasta ahí. Esto es lo que conocemos como el Business Intelligence más tradicional. Sin embargo, en la actualidad buscamos ir un paso más allá y predecir cómo se va a comportar nuestro cliente en el futuro (predisposición que tiene un cliente potencial a la compra). Es lo que denominamos propensión de compra y su estudio se basa en la Inteligencia Artificial, la analítica avanzada y el Machine Learning.
Modelo de propensión a la compra
El modelo de propensión de compra se centra en establecer un objetivo concreto como, por ejemplo, la compra de un producto o una categoría de producto, y utiliza toda la información interna y externa disponible para identificar patrones y relaciones que nos permitan establecer la intención de compra. De esta manera, nos alejamos de objetivos más cualitativos y conseguimos hacer predicciones más concretas. En última instancia buscamos fidelizar cada cliente y convertirlo en recurrente.
A través de este modelo, queremos calcular la probabilidad de cada uno de los clientes de adquirir nuestros productos o servicios. Para ello, tendremos en cuenta un conjunto de variables relacionadas con la experiencia de cliente y las interacciones con nosotros, que caracterizadas en el tiempo y geolocalizadas, nos permiten segmentar esos clientes a partir del conjunto de datos y aplicar modelos algorítmicos que predigan la probabilidad de compra y el canal más adecuado para impactar al cliente con acciones personalizadas.
Así mejoramos resultados en relación con los modelos tradicionales, optimizamos la inversión centrándonos en acciones que van a dar un retorno más claro y aumentamos ventas y oportunidades comerciales, mejorando el valor del cliente a lo largo de su ciclo de vida.
Por último, cabe destacar que los resultados son siempre dinámicos, es decir, van variando en el tiempo y según la situación concreta de cada cliente, por lo que hay que decidir cuándo tomar la variable y distinguir las condiciones concretas de cada cliente, así como el canal por el que ha sido impactado.
Tecnología para determinar la propensión de compra
Con la tecnología adecuada no solo podemos ingresar información, unificarla, cruzarla, mapearla, enriquecerla y darle contenido, sino que también nos permite realizar analítica avanzada con los servicios en la nube para extraer resultados y, posteriormente, presentarlos, automatizar acciones y compartirlos con usuarios a través de cualquier plataforma.
Una herramienta completa debe incluir capacidades como Data Science, Data Engineering, Business Acumen, Data Management y Application Development.
¿Quieres saber más acerca de la propensión de compra? El responsable de Data y Analytics del área de innovación de Prodware te lo cuenta todo en este webinar. Descarga el vídeo ahora y mejora tu visión en los casos de negocio basados en la propensión a la compra.
