Quien cuente con un proceso de minería de datos definido, con indicadores precisos, sistemas perfectos y recursos designados, pero que no haya definido una estrategia adecuada, pudiera estar haciendo perfectamente las cosas equivocadas. Y quién no lo tenga, podría estar dejando pasar la oportunidad del siglo.
Para algunos, minería de data significa identificar patrones para generar oportunidades. Esta corriente se enfoca en la información. Para otros, es la explotación sistemática del potencial inherente a una clientela. Estos se enfocan en la comercialización.
La historia completa de la minería de datos cubre al menos tres facetas, separando la gestión de la data de la gestión de cuentas, y estas, a su vez, de la gestión puramente comercial. La primera nos faculta, la segunda nos enfoca en el cliente y la tercera se centra en los productos.
Sin data, no hay proceso que valga, pero sin análisis adecuados, podríamos cometer “errores estratégicos”, por no decir garrafales. El proceso es vital para organizarse, pero es la estrategia la que le da sentido al esfuerzo y produce resultados contantes y sonantes.
El blog CRM a la Medida precisa, entre las deficiencias de la minería de data, el excesivo tecnicismo, la aplicación de “ splines multivariados de regresión de adaptación”, cuyo solo nombre asusta.
Las tres fases del proceso parten del manejo y análisis de la data que permite definir qué ofreceremos a quién, pasan por los procesos comerciales que precisan cuándo tocaríamos a cada cliente o grupo de estos, y culminan con indicadores que permiten controlar la gestión.
La minería de data lo que pretende es organizar la información sobre los clientes para, con base en sus patrones de consumo y exigencias, poder ofertarles productos que los satisfagan y valores agregados que los deleiten.
Lo esencial
En nuestra entrega anterior (edición 879 del 30 de julio anterio), precisamos que la lealtad del cliente, bien explotada, puede duplicar las ventas de casi cualquier empresa.
El proceso combina la venta cruzada, el up-selling y el trabajo en redes, con la fidelización, para potenciar indicadores como Cross Selling Index, la compra promedio, los clientes referidos y la longevidad de las relaciones comerciales.
Sin embargo, no se trata simplemente de ordenar la data sobre los clientes para explotar su potencial de compra, ofreciéndole a todos cualquier cosa.
El análisis que ofrece el Boston Consulting Group (BCG) nos permite definir qué hacer con los clientes de la casa, cómo tratar a quienes poco nos visitan, en función de su mayor o menor potencial de compras, y cómo “ordeñar” a aquellos que aún siéndonos fieles, ya no dan para más.
Sin embargo, quedan varias interrogantes: ¿Cómo atraer a clientes que, a pesar de su gran potencial, poco nos compran, si acaso? ¿Qué productos, servicios y procesos vamos a ofrecer a cada segmento? La respuesta no es tan fácil, y requiere de información e inferencias que van mucho más allá de la data.
No se trata de ordenar a los clientes como pines de bowling y lanzarles bola tras bola. Sí, estos son partes del proceso, pero la estrategia depende del bolichero.
La minería de data quizás nos dice cómo y cuándo, pero no nos indica qué, ni a quién.
No son pocos quienes en ausencia de una estrategia adecuada, o por culpa de la equivocada, han descartado como inútil el proceso de minería de data, pero requiere de una planificación rigurosa, basada en cálculos de potenciales segmentados y en la identificación cualitativa de perfiles y patrones de consumo que permitan adecuar la oferta al cliente. Habernos equivocado no descarta al proceso, sino a nosotros.
Si el cómo y el cuándo los define el proceso, la estrategia definiría el qué, a quién y por qué, y designaría a un quién para que lo ejecute. Y para estar seguros, sugerimos que se realice siempre una prueba piloto, limitada a una muestra limitada de clientes, que nos permita garantizar resultados, o equivocarnos y enredarnos ante solo un centenar de personas, en lugar de frente a miles o millones de consumidores.
Las tres fases
Estas son las tres etapas del proceso de minería de datos.
1. Almacenamiento de data: Incluye el Data Cleasing, el análisis (Clustering, extracción de patrones y tendencias y definición de perfiles y necesidades) y la medición (Indicadores de inicio).
2. Cronograma de lanzamientos: Incluye ofertas periódicas (mass mailings y llamadas de seguimiento), cotizaciones y propuestas (atención al cliente) y comunicación estratégica (boletines, cumpleaños, Navidad y otros).
3. Control de gestión: Incluye indicadores de gestión (macro y por cuenta-cliente).
Fuente Francisco Quevedo.