Data Mining: Del marketing a la estadística y viceversa

21 03 2011

 

Una de las técnicas más necesarias para implementar una buena estrategia de marketing es la segmentación de clientes. No paramos de escuchar y leer la importancia de esta técnica debido a los buenos resultados que evoca, ¿pero realmente se sabe cómo llevar a cabo esta segmentación e interpretar los resultados?

La técnica para realizar una segmentación es la denominada clustering o conglomerados. Mi pretensión es abordar el tema de la manera más ilustrativa posible.

Los puntos básicos para utilizar esta técnica son los siguientes:

  • Definir las variables que queremos analizar o atribuir a cada cliente, consumidor o usuario. Por ejemplo, en un sitio web con usuarios registrados podemos escoger variables como; el uso de búsquedas internas, la participación, la frecuencia de sus visitas y el gasto (en caso de ser un site de e-commerce)
  • Elección del universo y muestra.
  • Dichas variables deben ser métricas, por lo tanto, habrá que cuantificarlas mediante encuestas.
  • Extracción de datos con una herramienta estadística.

La herramienta nos muestra una gráfica similar a ésta:

Observamos claramente 3 clusters. Perfecto! ahora ya podemos lanzar campañas pertinentes según las características de los clientes.

Siguiendo con el ejemplo, imaginemos que el cluster azul, está formado por usuarios que realizan un alto nivel de búsquedas internas, son los que pasan más tiempo en nuestro site, participan en conversaciones, pero no nos dejan ni un duro.  En este caso, podríamos denominar este cluster como los INDECISOS, miran y miran nuestro site, pero podrían ser temerosos a realizar pagos per internet, necesitan más sesiones para tomar la decisión de compra, o son desconfiados por naturaleza.

Ahora los podemos identificar y lanzar mensajes para impulsar su compra.

Además de la segmentación, la estadística nos permite realizar predicciones. Si determinamos que los usuarios del cluster azul tienen un bajo nivel de satisfacción, cuando un cliente tome los mismos valores en las variables descritas, automáticamente se podrá considerar como cliente insatisfecho y podremos tomar acciones preventivas.

Marketing & Statistic: Es importante que todas las personas implicadas en el proceso de extracción de datos, análisis e implementación de acciones posteriores, pasando de obtener simples datos a transformarlos en conocimiento (data mining) podamos compartir idioma, aunque sea por unos minutos, para poder trabajar conjuntamente y alcanzar objetivos comunes.

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