Machine Learning y por qué no necesitamos Big Data para vender más

Machine Learning y por qué no necesitamos Big Data para vender más

El procesamiento de grandes cantidades de información o Big Data ha penetrado de manera importante en todo tipo de empresas. Es usado para determinar patrones de compra de clientes, personalización de la experiencia de usuario en un carrito de compra, analíticas web, entre otras aplicaciones.

Ahora bien, no es necesario tener grandes cantidades de datos para sacar provecho de la información sobre los usuarios de tu marca. Los datos de venta de productos es algo que la mayoría de las empresa maneja en sus sistemas. Esto junto con datos como el correo electrónico y algunos sistemas de enriquecimiento de terceros puede servir para generar una estrategia que nos permita ofrecer más valor a nuestros clientes, fidelizarlos y además evitar que nos abandonen por otras marcas.

CLV (Customer Livetime Value)

Uno de los indicadores más potentes para un negocio es el Valor de Vida del Cliente (CLV, siglas en inglés de Customer Lifetime Value): la cantidad de dinero que invertirá nuestro cliente en un periodo de tiempo determinado. Y que nos permitirá tomar decisiones importantes sobre ventas, mercadeo, desarrollo de productos y soporte al cliente.

Por ejemplo:

  • Mercadeo: cuánto debo gastar para adquirir un usuario. Si tenemos la cantidad de dinero que invierte un cliente en nuestra marca podemos también determinar cuál es la máxima cantidad de dinero que debemos invertir en la adquisición para tener un retorno de inversión positivo.
  • Producto: analizando los clientes como mayor CLV, podemos asegurarnos de que nuestros productos y servicios estén enfocados en satisfacer sus necesidades.
  • Servicio al cliente: tener clara la inversión máxima que debe hacerse para retener a un cliente.
  • Ventas: en qué tipo de clientes los representantes de venta deberían invertir más tiempo en tratar de adquirir.

Así que, ya conociendo las características de nuestros clientes podremos ejecutar acciones concretas, como por ejemplo: asegurarnos de mantener un relación cercana con los clientes de más valor con un sistema de recompensas .

En el caso de clientes que son propensos a abandonar nuestra marca podemos crear una campaña de mail marketing junto con una estrategia de remarketing para impulsar algún tipo de descuento.

CLV y el Machine Learning

Ya hablamos de CLV Histórico, es decir, accionar en función del CLV actual de nuestros clientes. Pero existe una importante aplicación al ejecutar Machine Learning a los datos de CLV de nuestros clientes, y es predecir su valor futuro.

Jugada de frisbee

Esta es un arma muy poderosa que permite, desde muy temprano en nuestra relación con el cliente, tomar las acciones para potenciar su experiencia con la marca y fidelizarlo.

El CLV, junto al Costo de Adquisición de Clientes (CAC), nos dará una base sólida para definir nuestra estrategia de marketing y ventas. ¿Y qué es el CAC? El costo que tiene para la empresa vender un producto o servicio a un cliente (adquirir un cliente).

De esta forma tendremos claro cuál debe ser nuestro costo de adquisición comparado con el valor que entrega el cliente a nuestra empresa, y así determinar el costo de inversión en marketing y las técnicas de retención necesarias para asegurar el éxito de nuestro negocio.

En posteriores entradas hablaremos de otras técnicas para sacar provecho a información de nuestra empresa.