Anticiparse al cliente camaleónico
Técnicas de inteligencia artificial ayudan a descubrir el comportamiento de cada consumidor y ofrecerle un trato a medida, lo que mejora las herramientas de segmentación clásica que no permiten analizar a este tipo de cliente complejo
Se ha hablado mucho sobre el 'cliente camaleónico' o del 'cliente complejo' que reacciona de forma distinta, en función del momento en el que se encuentra. ¿Cómo podemos conocer el comportamiento de cada uno de nuestros clientes en función de su situación en la que se encuentra? ¿Dos individuos que pertenecen al mismo segmento tienden a actuar igual?
Si tuviésemos una única tienda y estuviésemos todo el día en contacto con los clientes, al cabo de unos meses seríamos capaces de anticiparnos a sus preferencias y ofrecerles un trato 'a medida'.
Pero desde el momento que el número de tiendas aumenta y se multiplica el número de clientes de nuestra base de datos, el reto es poder construir y mantener relaciones regulares con cada uno de ellos.
En la técnica de segmentación clásica, el concepto entre similitud de individuos ha sido considerado como uno de los principales requisitos a la hora de construir segmentos. No obstante, usando técnicas de inteligencia artificial, y en concreto lógica difusa, aparece un nuevo concepto: el grado de adecuación. El grado de adecuación es el término que describe en qué grado un mismo cliente pertenece a uno u otro segmento. Veamos un ejemplo:
Imaginemos a Carmen, nacida en Barcelona, ingeniera, 40 años de edad, casada, 3 hijos y que trabaja full time.
Mediante la segmentación clásica, Carmen estaría o en el segmento de amas de casa o en el segmento de mujeres modernas, pero desde un punto de vista estadístico no puede estar en los dos segmentos a la vez. ¿No creéis que Carmen, con la información que tenemos, habrá momentos que adoptará un rol más cercano a ama de casa y otros días un rol de mujer sin tiempo?
Las citadas técnicas nos permiten responder a esta pregunta y saber en qué grado Carmen pertenece a cada segmento.
Tal como vemos en la figura, Carmen estará asignada en el segmento amas de casa con un grado de adecuación de 0,8, al segmento mujer sin tiempo con un grado de adecuación de 0,9 y al segmento de jubilados con un grado de adecuación de 0,0. Si tuviéramos que asignarla en un único segmento, Carmen formaría parte del segmento mujer sin tiempo, puesto que es el que ha conseguido el máximo grado de adecuación, pero no siempre se comporta como tal. En otras ocasiones, Carmen es una ama de casa, pero prácticamente nunca actúa como lo hacen los jubilados que vienen a comprar en nuestra tienda.
Es por ello que, si queremos definir el público objetivo de comunicación de una acción de marketing y decidimos que nos dirigiremos a amas de casa, Carmen, posiblemente, también reciba la promoción.
El propósito de estas herramientas es ofrecer al profesional experto la posibilidad de usar la información de cada cliente para orientar sus acciones de marketing. Será él/ella quien decidirá si dirigirse a los individuos ubicados en un único segmento o también a los que no estando en el mismo tienen, a veces, un comportamiento similar.
Hace aproximadamente dos años que se está desarrollando un proyecto de investigación relacionado con todas estas técnicas anteriormente mencionadas.
Una de las partes del proyecto tuvo como objetivo conocer cuáles eran los clientes actuales que comprarían online una vez la cadena abriera el supermercado virtual; quién continuaría comprando mayoritariamente en las tiendas físicas y quién usaría los dos supermercados, en función de su situación. Al igual que nos pasaba con Carmen, en este caso, un mismo cliente puede tener un grado de adecuación elevado al segmento compra online y también elevado a la clase compra offline.
www.esade.edu
El exceso de información
æpermil;rase una vez, hace ya algunos años la mayoría de las empresas se esforzaban para proveerse de herramientas y de sistemas que les permitieran conseguir información y guardarla como el más valioso de los tesoros.Actualmente, son muchas las empresas que se enfrentan a un exceso de información y que redirigen parte importante de sus recursos en invertir en tecnologías que les ayuden a convertir las montañas de datos que acumulan día a día en conocimiento útil. Actualmente la mayoría de las herramientas que pueden conseguir este proceso de transformación de datos están basadas en técnicas de data mining. Uno de los objetivos de la investigación que se está llevando a cabo entre Esade, la Universidad Politécnica de Catalunya y Supermercados Pujo, SA, es el de ofrecer a la empresa una herramienta basada en técnicas de inteligencia artificial que les permita anticipar el comportamiento de compra de cada cliente.