Quiero Casa, fundada en 2009, es una empresa desarrolladora y constructora, con profesionales expertos en el área de vivienda en México, que ofrecen a sus clientes hogares de alta calidad de vida y precios accesibles, de la mano de los mejores proveedores, materiales y diseños arquitectónicos.
Problema
Quiero Casa necesitaba conocer más a profundidad a sus clientes y saber específicamente “qué perfil de consumidor compra qué tipo de departamento”, para así crear campañas de marketing dirigidas y conectadas con cada una de las audiencias.
Solución
análisis exploratorio y MAchiNE LEarning
Iniciamos con un proceso de limpieza de datos para luego hacer una análisis exploratorio de la información. Luego procedimos a aplicar algoritmos de machine learning con la finalidad de proveer información con base estadística acerca de los segmentos de clientes, detallando las características demográficas y de comportamiento.
Además, entregamos datos sobre los atributos de las propiedades inmobiliarias que son valiosos para los diferentes segmentos de consumidores.
Los datos proporcionados fueron administrados por el departamento de mercadeo para enfocar adecuadamente la comunicación de Quiero Casa con sus clientes, diseñando los mensajes en función de los segmentos.
Resultados
El departamento de mercadeo contaba con información accionable y de fácil consumo sobre:
TARGET definido
Informacion de posibles target para dirigir mejor las comunicaciones del departamento de marketing.
7 grupos de clientes con preferencias definidas
Cuáles características de los departmentos son más importantes para qué tipo de clientes.
