El tema más recurrente en casi todas las áreas de negocios probablemente es Big Data. Sin duda, la cantidad de datos disponibles sigue aumentando de forma exponencial cada año, y si bien una estructura tradicional de “Fuente – Data Warehouse – Data mart – Cubo – BI” permite estructurar esa información, está limitada en dos frentes de altísima importancia:
- Datos: si permite acceder a los datos agregados en un cubo, pierde la visión de detalles, e impide el descubrimiento de las excepciones que muchas veces explican las diferencias entre regiones, etc. Mientras este nivel de información permite seguir KPI importantes, no permite a los analistas buscar las raíces de los éxitos o pérdidas, generando solo una porción del valor que está en las fuentes de información.
- Conocimiento: solo permite responder a las preguntas directas que hacemos, en unos casos explorando correlaciones, pero faltan estudios de causalidad y desarrollo de modelos multivariados.
Si el problema de datos se puede solucionar de forma puramente tecnológica con QlikView, Microsoft PowerPivot, SAP HANA, o tecnologías de computación distribuida como Apache Hadoop (o mejor QFS), el segundo problema requiere un cambio de paradigma frente a los datos.
La solución a este problema va mucho más allá de elegir unas aplicaciones tecnológicas, y las implementaciones exitosas se hacen cambiando la forma de pensar en términos de datos. Una solución se encuentra en la aplicación sistemática de métodos de Ingeniería de Mercados.
La Ingeniería de Mercados, concepto desarrollado por los profesores Lilien y Rangaswamy en Pennsylvania State University, consiste en desarrollar modelos matemáticos predictivos, apoyados en software de última generación para analizar, planear e implementar tácticas y estrategias de mercadeo, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones más efectivas, basadas en más información, y en menos tiempo.
Sin embargo, tiene un componente tecnológico evidente: sin capacidad de procesar los datos no se pueden desarrollar modelos robustos. Pero sobre todo se trata de poder aplicar las técnicas apropiadas a cada problema, intentando mejorar la penetración de una marca, la frecuencia de compra de sus clientes, y la rentabilidad de sus operaciones.
Éstas aplicaciones se hacen gracias a la mezcla de expertos en estadística, en minería de datos, en matemáticas y optimización, en programación, en organización de datos y en ETL, y sobre todo la participación de expertos en mercadeo y operaciones. Esa mezcla de pericia permite tener un impacto tremendo en las operaciones.
La Ingeniería de Mercados toca muchos temas más allá de la minería de datos, pero no es por coincidencia, que el primer paso hacia un organización que capitalice sus datos es la creación de equipos de minería de datos. Esas técnicas permiten mejorar la tasa de éxito de varias acciones, por ejemplo:
- Capturar nuevos clientes: en este caso se trata de priorizar los esfuerzos de venta. Es común lograr el 70% de los mejores prospectos con solo el 10% del esfuerzo.
- Maximizar campañas de mercadeo: existen pocas oportunidades de contacto con clientes, y es necesario aprovecharlas para vender el producto con más rentabilidad (combinando las más altas probabilidades de compra, con los de más alto margen). En varias industrias, es común doblar esa conversión y pasar de un 2% a más de 4% de conversión por campaña.
- Maximizar la frecuencia de compra: en retail, una campaña muy exitosa de cupones puede tener un éxito entre un 30-40% (equivalente a una visita en el supermercado en las dos semanas siguiendo la entrega de los cupones). Usando modelos predictivos esa tasa paso al 71%, con campañas cada dos semanas.
- Índice de pérdida de clientes: sin usar modelos, no existe forma de contactar a clientes que están a punto de cancelar un contrato. Un modelo decente es capaz de predecir entre el 15% y el 20% de los clientes que están por retirarse, mientras un modelo excelente alcanza un 50% de predicción.
Esas aplicaciones son solo unas de las varias formas en cual la Ingeniería de Mercados puede ayudarlos a dedicar su tiempo en cosas geniales!