{"id":51235,"date":"2020-01-10T08:00:15","date_gmt":"2020-01-10T08:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/es\/?p=51235"},"modified":"2023-08-17T10:41:52","modified_gmt":"2023-08-17T10:41:52","slug":"modelo-propension-compra-analitica-avanzada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/es\/perfiles\/modelo-propension-compra-analitica-avanzada\/","title":{"rendered":"Modelo de propensi\u00f3n a la compra: capacidades predictivas de la anal\u00edtica avanzada"},"content":{"rendered":"<p>El modelo de propensi\u00f3n de compra tiene como base la cultura del dato en la que las empresas est\u00e1n inmersas actualmente. Hoy en d\u00eda, nuestras decisiones se basan principalmente en opiniones, informaci\u00f3n 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 c\u00f3mo estas interacciones influyen y conforman el <a href=\"https:\/\/blog.prodwaregroup.com\/es\/customer-journey-cumple-expectativas-clientes\/#.XgDW6EdKg2w\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">customer journey<\/a> de nuestro cliente.<!--more--><\/p>\n<p>En este sentido, las compa\u00f1\u00edas pueden aprovechar las relaciones online que se generan entre ellas y sus clientes para conocerlos mejor y dirigirse a ellos de forma m\u00e1s personalizada.<\/p>\n<h2><strong>Customer journey: c\u00f3mo crear experiencias de cliente personalizadas<\/strong><\/h2>\n<p>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 organizaci\u00f3n.<\/p>\n<p>La integraci\u00f3n de un modelo de datos com\u00fan es la \u00fanica soluci\u00f3n a esta cuesti\u00f3n, ya que permite unificar todos los datos del cliente y estructurar un Customer Journey a partir del cruce de toda la informaci\u00f3n que obtenemos de las distintas aplicaciones y canales.<\/p>\n<p>Con este enfoque, las empresas pueden crear un conjunto de experiencias personalizadas que dirijan a los clientes hacia los objetivos de negocio. El objetivo \u00faltimo 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 espec\u00edficas basadas en la informaci\u00f3n obtenida.<\/p>\n<p>De hecho, diversos estudios afirman que las empresas que aprovechan los datos del cliente para obtener informaci\u00f3n y personalizar su relaci\u00f3n 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 a\u00f1os.<\/p>\n<h2><strong>\u00bfQu\u00e9 es la propensi\u00f3n de compra?<\/strong><\/h2>\n<p>Dentro del an\u00e1lisis de la experiencia de cliente se distinguen dos niveles. El primer nivel consiste en la recogida de datos para conocer cu\u00e1l es la situaci\u00f3n actual de la empresa y c\u00f3mo ha llegado hasta ah\u00ed. Esto es lo que conocemos como el <strong>Business Intelligence<\/strong> m\u00e1s tradicional. Sin embargo, en la actualidad buscamos ir un paso m\u00e1s all\u00e1 y predecir c\u00f3mo se va a comportar nuestro cliente en el futuro (predisposici\u00f3n que tiene un cliente potencial a la compra). Es lo que denominamos propensi\u00f3n de compra y su estudio se basa en la <strong>Inteligencia Artificial, la anal\u00edtica avanzada y el Machine Learning<\/strong>.<\/p>\n<h2><strong>Modelo de propensi\u00f3n a la compra<\/strong><\/h2>\n<p>El modelo de propensi\u00f3n de compra se centra en establecer un objetivo concreto como, por ejemplo, la compra de un producto o una categor\u00eda de producto, y utiliza toda la informaci\u00f3n interna y externa disponible para <strong>identificar patrones y relaciones que nos permitan establecer la intenci\u00f3n de compra<\/strong>. De esta manera, nos alejamos de objetivos m\u00e1s cualitativos y conseguimos hacer predicciones m\u00e1s concretas. En \u00faltima instancia buscamos fidelizar cada cliente y convertirlo en recurrente.<\/p>\n<p>A trav\u00e9s 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 <strong>modelos<\/strong> <strong>algor\u00edtmicos que predigan la probabilidad de compra y el canal m\u00e1s adecuado para impactar al cliente con acciones personalizadas<\/strong>.<\/p>\n<p>As\u00ed mejoramos resultados en relaci\u00f3n con los modelos tradicionales, optimizamos la inversi\u00f3n centr\u00e1ndonos en acciones que van a dar un retorno m\u00e1s claro y aumentamos ventas y oportunidades comerciales, mejorando el valor del cliente a lo largo de su ciclo de vida.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, cabe destacar que los resultados son siempre din\u00e1micos, es decir, van variando en el tiempo y seg\u00fan la situaci\u00f3n concreta de cada cliente, por lo que hay que decidir cu\u00e1ndo tomar la variable y distinguir las condiciones concretas de cada cliente, as\u00ed como el canal por el que ha sido impactado.<\/p>\n<h2><strong>Tecnolog\u00eda para determinar la propensi\u00f3n de compra<\/strong><\/h2>\n<p>Con la tecnolog\u00eda adecuada no solo podemos ingresar informaci\u00f3n, unificarla, cruzarla, mapearla, enriquecerla y darle contenido, sino que tambi\u00e9n nos permite realizar anal\u00edtica avanzada con los servicios en la nube para extraer resultados y, posteriormente, presentarlos, automatizar acciones y compartirlos con usuarios a trav\u00e9s de cualquier plataforma.<\/p>\n<p>Una herramienta completa debe incluir capacidades como Data Science, Data Engineering, Business Acumen, Data Management y Application Development.<\/p>\n<p>\u00bfQuieres saber m\u00e1s acerca de la propensi\u00f3n de compra? El responsable de Data y Analytics del \u00e1rea de innovaci\u00f3n de Prodware te lo cuenta todo en este webinar. Descarga el v\u00eddeo ahora y mejora tu <a href=\"https:\/\/www.prodware.es\/recursos\/webinars\/2019\/1024-ciclo-cx-propension-compra\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">visi\u00f3n en los casos de negocio basados en la propensi\u00f3n a la compra<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El modelo de propensi\u00f3n de compra tiene como base la cultura del dato en la que las empresas est\u00e1n inmersas actualmente. Hoy en d\u00eda, nuestras decisiones se basan principalmente en opiniones, informaci\u00f3n y valoraciones que buscamos y encontramos en el ecosistema online. 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