Gracias a modelos científicos que permiten el análisis complejo de las bases de datos, las campañas de marketing masivas abren paso a las selectivas, que aseguran más efectividad al descubrir qué clientes tienen mayor tendencia a consumir un producto determinado. Facilitan además la retención al alertar sobre posibles abandonadores.
En un mercado donde las ofertas de las entidades financieras se multiplican y ocupan un gran porcentaje de las propuestas comerciales que reciben a diario los consumidores, el desafío de los responsables del área Comercial es captar la atención, para ampliar la cartera de clientes sin incrementar excesivamente los costos.
La mejor forma de lograrlo es no desperdiciar esfuerzos, sino hacer blanco en las personas indicadas. Pero, ¿cómo detectar previamente en nuestra base de datos quienes tendrían interés concreto en un producto?
Esta es una de las respuestas que nos brinda el Data Mining; conjunto de técnicas para la exploración y análisis de grandes volúmenes de datos a fin de extraer información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Es interesante reconocer cómo su uso se ha ido extendiendo en los principales referentes de distintos sectores industriales: cadenas de distribución, servicios financieros, tarjetas de crédito o de comprador frecuente, sistemas de fidelización de clientes, etc.
Data Mining para Ventas y Crosselling
Ante un público abrumado por la saturación de mensajes que muchas veces les resultan intrascendentes, el llegar con la información indicada es un gesto que hoy sorprende y es muy valorado por los clientes.
Esta herramienta permite, a partir del entrecruzamiento de datos de diferentes orígenes que concluyen en el acto de compra de cualquier producto/servicio, identificar la tendencia de potenciales compradores a aceptar un producto. Trabaja aprovechando al máximo la información disponible en las Bases de Datos que tienen las empresas, entrecruzando variables que permitan encontrar correlaciones muchas veces impensadas. A través del Data Mining, se pueden descubrir patrones y relaciones significativas ocultas entre grandes cantidades de datos.
Las aplicaciones del Data Mining para la optimización de campañas permiten trabajar con listados de contactos acotados, pero mucho más eficaces, mejorando visiblemente las respuestas que se obtienen y enfocarse con precisión a través de canales idóneos. Esto redunda en una reducción de costos y en un sustancial incremento de las ventas.
Trabajo sobre límites de compra
En tiempos de ajustes de precios como los que vivimos, una de las demandas frecuentes de los clientes hacia entidades que manejan tarjetas de crédito se relaciona con el incremento de los límites de compra y financiación.
El manejo de los parámetros adecuados a través de software específicos de Data Mining posibilita un análisis más instantáneo de este punto, realizado no sólo a partir del comportamiento financiero del cliente, sino también de los hábitos de uso que permiten definir el perfil del usuario.
Retención: con la mira en los “abandonadores”
Si bien las empresas pueden considerar que la decisión de un cliente de dejar de recibir un determinado producto/servicio es una decisión repentina, existen en realidad sutiles señales o preavisos que pueden ser legibles a partir de las diferentes técnicas que emplea el Data Mining.
Teniendo en cuenta que el costo de atracción de un nuevo cliente es considerablemente más alto que el que insume su retención, es una estrategia inteligente aquella que apunte a la detección de esas señales tempranas. Si sabemos qué grupo de usuarios tiene mayor riesgo de ser perdido, se pueden plantear acciones de retención focalizadas.
En resumen, la clave es que aquellas empresas que por su actividad recolectan información sobre sus clientes, aprendan a leerla para utilizarla en beneficio tanto de la compañía como de los mismos usuarios
Artículo desarrollado por Category Management Inc, consultora especializada en Retail Marketing.
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