Esta es una historia real: cansado de relaciones fallidas, decidí que ya tenía bastante con el método de encuentros al azar (el llamado destino) y opté por probar un algoritmo de coincidencias. Verás, soy un científico de alma, mucho más racional que emocional -de ahí el gran número de relaciones fallidas. Así que recopilé toda la información que consideré necesaria, ya sea de fuentes online como fuera de línea:
- Edad / Tamaño / Peso
- Hábitos de gasto
- Nº de maridos / novios anteriores
- Nº de maridos / novios actuales
- Hijos? Sí / No
- Preferencias literarias
- Deportes practicados
Y así sucesivamente. Incluso agregué signos zodiacales al caldero. Algunos podrían argumentar que eso no es muy científico, pero cuando estás explorando los datos para concretar un modelado, no debes descartar posibles correlaciones sin evidencias de su inutilidad.
Combiné pues los datos de novias pasadas y nuevas candidatas. Simultáneamente, ponderé mis expectativas e intenté establecer mis posibilidades reales. Al fin y al cabo el producto es lo que es, y uno debe permanecer fiel a sí mismo, ¿no?
Para entonces, el mercado objetivo (modelo matemático) estaba tomando forma, por lo que ya era hora de un test A/B con un par de campañas para grupos de clientas pre-seleccionadas. Los resultados fueron alentadores, ya que los segmentos mas interesantes volvían a consumir el producto una y otra vez. El siguiente paso fue poner el foco en pocos segmentos perfectamente definidos, lanzando una operación de marketing dirigida por láser. Eureka! Fue un éxito, y todo lo que tenía que hacer era seleccionar a la clienta más rentable y mantenerla contenta.
Este es el resultado final:
Bueno, el producto puede no ser exactamente el que yo había diseñado en los planos, pero como cualquier persona involucrada en la manufactura puede confirmar, un proceso de fabricación sin fallas no existe. La culpa es de la madre, por supuesto.
Aún así, ella es mi mayor logro hasta la fecha: un bebé generado por datos.
Quién compra qué, cuándo, cómo
En mis artículos anteriores relacionados con precios dinámicos >> y administración de ingresos >> mencioné varias veces la tal segmentación, dando por hecho que mi gran audiencia (¡Hola, María! ¡Hola, Pedro!) sabía exactamente de lo que estaba hablando. De hecho, ellos lo sabían, pero descubrí que todavía estaban atrapados en la clasificación de clientes de la vieja escuela, basada en la demografía. Claro, la edad y el sexo siguen siendo relevantes a la hora de definir la identidad del comprador, pero hoy en día, teniendo en cuenta la gran cantidad de datos disponibles, prefiero seguir la ruta de las líneas aéreas y cadenas hoteleras al categorizar a mis clientes por su rentabilidad.
Si hubiese querido proporcionar un orden lógico a mis artículos, en primer lugar debería haber escrito uno sobre la segmentación, ya que es el material principal para la gestión adecuada de los ingresos. Sin embargo, no suena tan sexy y de alta tecnología como los precios dinámicos o RM, pero sin duda de la segmentación se deriva todo lo demás: ¡conoce a tu cliente!
Si quieres abandonar el método antiguo, debes preguntarte (o más bien, preguntarle a tus datos) lo siguiente:
- ¿Quiénes son mis compradores?
- ¿Qué canal prefieren? (cómo y dónde están reservando)
- ¿Cuál es su comportamiento de compra?
- ¿Cuál es su destino / hotel / aerolínea / tour / servicios favoritos?
- ¿Cuántas veces comparan antes de comprar?
- Y más importante: ¿Cuánto gané con ellos y cómo debería afectar a mi estrategia de fijación de precios?
Para responder a todo eso, usar hojas de cálculo es factible; pero utilizar un sistema de análisis automatizado como REVVA es lo inteligente, porque podrás combinar en el análisis tu CRM así como herramientas de automatización de marketing, para empezar.
Segmentar por datos
Esto es muy parecido a uno de esos algoritmos de citas en línea, en realidad. Con la segmentación basada en datos, entre otras cosas, podrás:
- Diseñar e implementar campañas de mercadotecnia con precisión: ¿los millennials repentinamente buscaron dos destinos específicos en fechas concretas? Se está organizando algo allí, algo de lo que no estás al corriente. Despierta, descubre qué está pasando y promociona un paquete hecho a medida a través de Pinterest, Instagram o lo que sea el palabro/canal de moda para ese segmento.
- Predecir demanda: de acuerdo a lo anterior, puedes anticiparte al mercado comprobando no solo tus sistemas de reservas sino también datos externos (como las redes sociales). No es broma!
- Personalización extrema, por lo tanto, lealtad. Lee aquí >> cómo lo hicieron para la aerolínea Emirates a una escala bastante grande.
- Aplica el precio correcto: recuerdas lo que mencionamos sobre precios dinámicos >>? Los segmentos más ricos o ansiosos están dispuestos a pagar más; ajusta las tarifas en consecuencia, para maximizar los beneficios de los períodos (o servicios) con alta demanda.
- Crear demanda: combina los dos últimos elementos e incluso podrás dirigir a los clientes hacia donde te parezca más adecuado. Una vez más, no es broma: las aerolíneas y las cadenas hoteleras lo han estado haciendo durante años al analizar la información de sus clientes.
Por supuesto, todo eso se puede lograr con un sistema como REVVA, y es menos complicado de lo que puede parecer al principio. Te cuento que ya estamos un paso adelante, usando algoritmos de aprendizaje automático (inteligencia artificial) para predecir qué comprará cada segmento: tipo de viaje, destino, con o sin niños … y funciona. Increíble, no? Grupos como Hotelbeds, Expedia y TUI llevan tiempo trabajando en eso mismo, seguramente ya se están beneficiando de los resultados de estos experimentos con datos.
¿Por qué no podrías hacerlo tú también? Ya está a tu alcance…
Para los fanáticos del análisis: estas son predicciones para segmentación de clúster por rentabilidad, utilizando un modelo de aprendizaje automático no supervisado.
Vamos pues: abandona tus insatisfactorias relaciones y permite que la gran cantidad de datos ocultos o sin usar en tu organización te ayuden a encontrar a tus partners comerciales ideales, vivir feliz con ellos… ¡y hasta concebir bebés generados por algoritmos!
Gracias por leer
Marcello Bresin