lunes, 23 de marzo de 2015

Next Best Action. Siguiente mejor acción de marketing


Dejamos en esta entrada un poco de lado la parte técnica y nos centramos más en algunas ideas de negocio.
Dentro del mundo del marketing y el CRM analítico hay conceptos clave que han ido surgiendo durante los últimos años y que resultan interesantes conocer, como 360-degree view of the customer,  customer lifetime value y el que tratamos ahora que es Next Best Action.

Hay muy buenas definiciones de NBA en la red, por ejemplo en wikipedia.

Buscando documentación para esta entrada yo he encontrado esta definición particularmente útil:

"best practices for proactively guiding and optimizing all offers, interactions, and experiences across all customer-facing channels, processes, and roles.".

Sin entrar a abordar términos como Customer Lifetime Value, digamos que dentro de una estrategia global de marketing, en una empresa orientada a las tomas de decisiones basadas en una analítica avanzada y no solo en el "gut feeling", es posible optimizar la calidad de la experiencia con el cliente a través de cualquier interacción a lo largo del ciclo de vida del cliente con la compañía.

Imaginemos por un momento, el caos que supondría no tener una política común de marketing, con diversos departamentos realizando acciones de marketing aisladas, sin interactuar con los demás, sin recoger el resultado de esas interacciones para alimentar nuestra "vista única del cliente".

¿Cómo se podría trabajar así en la era de google, amazon, etc.. y esperar sobrevivir?

Ejemplo: Venta de un producto de Fitness.

Centrándonos en un caso concreto para aclarar toda esta base teórica. Imaginemos un cliente al que le hemos vendido el típico producto de Fitness (Ver figura 1).
La transacción fue satisfactoria, el pago y la entrega se realizaron correctamente.
Incluso, al ser un producto de un coste superior al importe medio de nuestro negocio, podríamos haber contactado con él para hacerle un pequeño seguimiento de satisfacción de su compra.

Como hemos comentado en anteriores entradas, toda esa información debe quedar registrada lo más pronto posible, por ejemplo en un proceso automático nocturno diario, en nuestro repositorio analítico (customer signature), parte de nuestro CRM.

 Figura 1. Next Best Action para un cliente de Fitness.


De modo que abordamos ahora la cuestión clave de esta entrada: "¿Qué acciones tomamos a continuación con el cliente?"

Aclaramos nuevamente que la definición de qué es considerada una "acción" de cara al cliente debe ser consensuada dentro del marco de la estrategia global de marketing de la empresa, ejemplos habituales son (retención de clientes, recuperación de antiguos clientes, maximización de campañas de telemarketing outbound,...

La concreción de estas acciones se podrá llevar a cabo a través de:
sistemas de recomendaciones;
acciones automatizadas;
generación de ofertas personalizadas por segmentos;
generación de guiones de respuestas en función de la llamada que nos entra o que realizamos;
personalización de nuestro portal de comercio electrónico;


La ejecución de estas acciones debe ser llevada a cabo a través de un proceso que optimice la experiencia del cliente vía la realización de una analítica predictiva. 

Debemos crear una plataforma que orqueste a través de modelos las acciones de marketing a llevar a cabo tanto desde el punto de vista de la  analítica predictiva como de reglas de negocio.



Por último, yendo un paso más allá, tomando  prestada la idea del genial Chris Anderson en su famosa obra "Long Tail", una consecuencia lógica en el ciclo de vida del cliente es su evolución
de ser un usuario de un producto a uno de un servicio (Ver figura 2).  De algún modo "desmaterializar" las transacciones.

Lo que tiene sentido sí pensamos en la idea de tendencia a la personalización de la demanda de los clientes/usuarios de la que habla Anderson en su obra.

¿Ofrecemos al cliente de un banco de abdominales otro gadget? Bien, y después de adquirir x gadgets, ¿cómo puede este cliente volver a requerir/aceptar una experiencia que sienta como propia y totalmente personalizada con nosotros?

De hecho, aquí reside una de la claves de acciones de telemarketing outbound.
¿Cuando llamamos a un cliente para ofrecerle un nuevo producto, basado en su histórico de compras con nosotros y su comportamiento de compra, no será tan importante la gestión de la operadora, guiada y personalizada gracias a los modelos de predicción analítica, como la naturaleza del producto/oferta realizada(en función de los ingresos, rentabilidad, aumento del CLV,..)?

¿Deberíamos enfocar las gestiones entonces simplemente como acciones de una operadora de call center o más bien como las de una asesora de belleza, cuidado personal,...?


Figura 2. Next Best Action (servicios) para un cliente de Fitness.

Saludos.

miércoles, 18 de marzo de 2015

Planificación o budget allocation

Basándome en el patrón de PowerPivot Dax creado por Marco Russo y Alberto Ferrari, disponible en su web http://www.daxpatterns.com/budget-patterns/ he implementado este modelado para realizar una planificación de las ventas de los siguientes tres meses.

El resultado final es algo de este estilo de la imagen que muestro a continuación.
Básicamente he adaptado los cálculos hechos por Ferrari y Russo para mi negocio. Como hago siempre, he cambiado las cifras y ocultado los detalles más sensibles.


Además del cálculo del budget o cantidad presupuestada, el importe real y la variabilidad por encima o debajo, he añadido un par de sencillos cálculos extra:

Porcentaje de la venta por familia sobre el total:

PercentageOnFamily_Canal24h :=
SUM ( vw_VentasCANAL24H[ImporteTotal] )
    CALCULATE (
        SUM ( vw_VentasCANAL24H[ImporteTotal] ),
        ALL ( vw_MaestroProductos[Familia] )
    )


Porcentaje de la venta por categoría sobre el total de la familia:

PercentageOnCategory_Canal24 :=
SUM ( vw_VentasCANAL24H[ImporteTotal] )
    CALCULATE (
        SUM ( vw_VentasCANAL24H[ImporteTotal] ),
        ALL ( vw_MaestroProductos[categoria] )
    )


La clave de la funcionalidad está en la elaboración de una tabla Budget, que yo alimento con un proceso mensual donde cargo para cada familia de producto, categoria, año, trimestre y mes la cantidad que pretendemos presupuestar.

El cálculo, hecho con un procedimiento almacenado con T-SQL, proyecta los importes previstos facturar en función de una media ponderada entre lo facturado el trimestre previo a la proyección y los inmediatos últimos 15 días (por la naturaleza de el negocio en cuestión los cambios son a muy corto plazo). Como vemos nada muy sofisticado.

Además, se da otra restricción, hay categorías de productos que se descontinúan por diversos motivos:
se hicieron testeos con ellos y no superaron los rangos mínimos de rentabilidad;
no se van a emitir durante una temporada por rotura de stock;
se descontinúan definitivamente;
etc...

Para recoger esto en nuestro modelo, añadimos una tabla extra que recoge todas las categorías de productos "baneados" donde se configuran para que fuerce a que estas categorias no tengan budget, como podemos ver en el extracto de query debajo donde se configura:





De modo que ahora la cifra que proyectamos de venta basada en meses anteriores aunque hayan incluido estas categorías no se añadirá cantidad que presupuestar.

Saludos.