Modelado del Comportamiento del Cliente

¿Cuál es el Comportamiento de los Clientes de Modelado?

El modelado de comportamiento del cliente se define como la creación de una construcción matemática para representar los comportamientos comunes observados entre grupos particulares de clientes con el fin de predecir cómo se comportarán los clientes similares en circunstancias similares.

Los modelos de comportamiento del cliente generalmente se basan en la minería de datos de clientes, y cada modelo está diseñado para responder una pregunta en un momento dado. Por ejemplo, un modelo de cliente se puede usar para predecir lo que un grupo particular de clientes hará en respuesta a una acción de marketing en particular. Si el modelo es sólido y el vendedor sigue las recomendaciones que generó, entonces el vendedor observará que la mayoría de los clientes del grupo respondieron según lo previsto por el modelo.

La dificultad de Modelar el comportamiento del cliente

Desafortunadamente, la creación de modelos de comportamiento del cliente suele ser una tarea difícil y costosa. Esto se debe a que los expertos en análisis de clientes inteligentes y experimentados que saben cómo hacerlo son caros y difíciles de encontrar, y porque las técnicas matemáticas que necesitan usar son complejas y arriesgadas.

Además, incluso una vez que se ha construido un modelo de comportamiento del cliente, es difícil manipularlo para los fines del vendedor, es decir, para determinar exactamente qué acciones de marketing tomar para cada cliente o grupo de clientes.

Finalmente, a pesar de su complejidad matemática, la mayoría de los modelos de clientes son en realidad relativamente simples. Debido a esta necesidad, la mayoría de los modelos de comportamiento del cliente ignoran tantos factores pertinentes que las predicciones que generan generalmente no son muy confiables.

Análisis del Comportamiento del Cliente: El enfoque RFM

Muchos modelos de comportamiento de los clientes se basan en un análisis de Actualidad, Frecuencia y Valor Monetario (RFM). Esto significa que los clientes que han gastado dinero en un negocio recientemente tienen más probabilidades que otros de gastar de nuevo, que los clientes que gastan dinero con más frecuencia en un negocio tienen más probabilidades que otros de gastar de nuevo y que los clientes que han gastado más dinero en un negocio tienen más probabilidades que otros de gastar de nuevo.

RFM es popular porque es fácil de entender por vendedores y gerentes de negocios, no requiere software especializado y es válido para clientes en casi todos los negocios e industrias.

Desafortunadamente, RFM por sí sola no ofrece el nivel de precisión que requieren los profesionales de marketing. En primer lugar, los modelos de RFM solo describen lo que un cliente ha hecho en el pasado y no pueden predecir con precisión los comportamientos futuros. En segundo lugar, los modelos RFM miran a los clientes en un momento determinado y no tienen en cuenta cómo se ha comportado el cliente en el pasado ni en qué etapa del ciclo de vida se encuentra actualmente. Este segundo punto es crítico porque el modelado preciso del cliente es muy débil a menos que se analice el comportamiento del cliente a lo largo del tiempo.

Un mejor enfoque para el modelado del comportamiento del cliente

Optimove presenta métodos de modelado del comportamiento del cliente que son mucho más avanzados y efectivos que los métodos convencionales. Al combinar una serie de tecnologías en un sistema integrado de bucle cerrado, los especialistas en marketing disfrutan de un análisis de comportamiento de los clientes altamente preciso en una aplicación fácil de usar.

Optimove logra un modelo predictivo de comportamiento del cliente líder en el mercado con la combinación de las siguientes capacidades:

1. Segmentar a los clientes en grupos pequeños y dirigirse a clientes individuales en función de comportamientos reales, en lugar de codificar de forma rígida cualquier noción o suposición preconcebida de lo que hace que los clientes sean similares entre sí, y en lugar de solo mirar datos agregados/promediados que ocultan hechos importantes sobre clientes individuales
2. Rastrear a los clientes y cómo se mueven entre diferentes segmentos a lo largo del tiempo (p. ej., segmentación dinámica), incluido el contexto del ciclo de vida del cliente y el análisis de cohortes, en lugar de solo determinar en qué segmentos se encuentran los clientes ahora sin tener en cuenta cómo llegaron allí
3. Predecir con precisión los comportamientos futuros de los clientes (p. ej. usar técnicas de modelado predictivo del comportamiento del cliente, en lugar de simplemente mirar en el espejo retrovisor de datos históricos
4. Usar cálculos avanzados para determinar el valor de vida útil del cliente (LTV) de cada cliente y basar las decisiones en él, en lugar de mirar solo los ingresos a corto plazo que un cliente puede aportar a la empresa
5. Saber, en base a métricas objetivas, exactamente qué acciones de marketing hacer ahora, para cada cliente, con el cliente-en lugar de tratar de averiguar qué hacer basado en un panel de control o un montón de informes.
6. Emplear tecnologías de aprendizaje automático de marketing que pueden revelar información y hacer recomendaciones para mejorar el marketing de clientes que es poco probable que los especialistas en marketing humanos detecten por sí solos.

Una forma de pensar en la diferencia entre los enfoques convencionales y el enfoque Optimove es que el primero es como una instantánea del cliente, mientras que el segundo es una animación del cliente. La vista animada del cliente es mucho más reveladora, lo que permite predicciones de comportamiento del cliente mucho más precisas.

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