Este documento discute el papel de las redes sociales en la comunicación con los clientes. Explica que las redes sociales ya no son una moda, sino un cambio fundamental en la forma en que las personas se comunican. También destaca que las empresas deben escuchar a sus clientes en las redes sociales para comprender sus necesidades y mejorar sus productos y servicios. Además, sugiere que el análisis de texto de comentarios y opiniones de clientes puede ayudar a las empresas a identificar áreas de mejora y predecir el riesgo de abandono de

2. Las Bases de Datos
en los tiempos de
Facebook
El papel de las redes sociales
en la comunicación con el cliente
Adolfo Kvitca
Director Soluciones Predictivas
SPSS Argentina SA
Copyright SPSS Argentina SA. Todos los derechos reservados.

3. ¿Son las redes sociales una moda?
Mas del 50% de la población mundial tiene menos de 30 años
96% de ellos son miembros de una red social
El trafico semanal de Facebook supera al de Google
Facebook creció 200 millones de usuarios en menos de un año
Si Facebook fuera un país, seria el 3ro en tamaño
La herramienta de búsqueda mas utilizada en el mundo es YouTube
Hay mas de 200 millones de Blogs
El segmento de mujeres entre 55 y 65 años es el de mayor crecimiento en Facebook
La generación Y y Z consideran que el e-mail “fué”
24 de los 25 diarios mas importantes experimentaron disminución de su circulación
Solo 18% de las campañas tradicionales de TV generar un ROI positivo
En la última navidad, la venta de Kindle eBooks superó la venta de libros de papel

4. ¿Son las redes sociales una moda?
34% de los bloggers escriben opiniones acerca de productos y marcas
25% de los resultados al búscar las 20 principales marcas, son links a contenidos generados
por usuarios
78% de los consumidores creen mas en las recomendaciones de sus pares que en los
avisos
50% del trafico de internet móvil de UK es para Facebook. La gente actualiza los datos en
todo momento y lugar… imagine lo que significa una mala experiencia como cliente
No buscamos mas noticias, productos o servicios… ellos nos encuentran a nosotros.
Las compañías exitosas en redes sociales: escuchan primero y venden después
Le gusta lo que dicen en la web sobre tu marca y productos? Mejor que si!
No tenemos la opción de intervenir o no en las Redes Sociales… la pregunta es: ¿cuán bien
lo haremos?
El ROI de intervenir en Redes Sociales consiste en que su empresa todavía exista en 5 años
Las redes sociales no son una moda, constituyen una cambio
fundamental en la manera en que nos comunicamos

5. También en Argentina

6. También en Argentina

7. Las empresas quieren conocer lo que
piensan sus clientes…

8. También en Argentina?

9. Esto es suficiente?
Anuncios basados en Perfiles
Estadísticamente, los amigos tienden a
comportarse igual, comparten intereses.
Si alguien hace click en un anuncio, la
gente en su lista de contactos tiene tres o
cuatro veces más probabilidades que la
media para hacer clic en él.
Pero en Facebook
la gente NO mira
los avisos...

10. Esto es suficiente?
Avisos asociados a la búsqueda
Facebook Google
Impressions 225,875 15,386
Clicks 178 688
CTR 0.08% 4.47%
Pages per visit 1.22 1.61
Bounce rate 82.84% 67.21%
Average time on site 13 sec 42 sec
Conversion Rate 11.76% 22.26%
Los usuarios están
interesados en el
resultado!

11. Como aprovechar
el focus group mas
grande del mundo

12. Tip #1
Hable el lenguaje del consumidor
¿TV o Televisión?

13. Tip #2
Examine Blogs y Redes Sociales
Y entienda que valoran sus clientes
para armar su anuncios

14. Tip #3
Mejore su site
WEB Analytics & Mining
•Qué actividades son realizadas con
mas frecuencia?
•Encuentran lo que buscan?
•Cuál es la primer actividad, cual la
ultima?
•Que combinación de actividades
terminan en compra?
•Como puedo clasificar al usuario en
función de las actividades que realiza?
•Como se si esta mirando o va a
comprar?
•Etc

15. Tip #4
Cree una experiencia personalizada
Banners, Pagina de Entrada, etc
Cross Selling
WebMining!!!

16. Tip #5
Arme su propia red social
• Redireccione a los nuevos clientes a conocer la cuenta que tiene su empresa en
las red social
– Ofrecer, a quienes acaban de hacer su compra, un futuro descuento si se hace “amigo” de su red
• Concéntrese en la construcción de una comunidad
– El truco es generar el deseo de “volver”. Eso significa que se debe interactuar con nuevos
contenidos, ofertas exclusivas, consejos e información que de otra manera no podrían conseguir
• Juegue su juego
– Es cierto que debe tratar bien a todos sus clientes, pero eso no significa que debe tratar a todos por
igual. Invite a probar los productos y que cuenten los resultados que han obtenido.
– Es una oportunidad para mejorar la fidelidad, la repetibilidad y crear “fans”. Los clientes que han
dedicado tiempo para hacerse seguidor de su empresa o recibir ofertas o descuentos exclusivos de
sus productos pueden ser muy buenos “recomendadores” y activar el “boca a boca”

17. Tip #6
Ayude a la gente a expresarse
A la gente le gusta opinar…
¿Porque no ayudarlos? ¿Y ayudar a su negocio?

18. Si no lo hace…
Otros lo harán!

19. Tip #7
Genere una Experiencia Satisfactoria
Customer Experience Management (CEM)
• Principios Básicos:
– Oferta transparente
– Comunicaciones Relevantes
– Experiencia satisfactoria en todos los puntos de interacción
– Valor del Incentivo
• Claves:
– Disciplina
CEM no es sobre la creación de lemas como "este es el año del cliente." Tiene que ser
un conjunto de actividades permanentes y bien establecidas
– El aumento de la lealtad
CEM no se trata de una creencia altruista que los clientes deben ser tratados mejor.
Tiene que estar vinculado a comportamientos de los consumidores mas rentables a
largo plazo
– Expectativas
CEM debe ser construido desde la perspectiva de los clientes

20. Cada interacción es una oportunidad…
At every customer interaction with a company, there is at least one "moment of
truth" an interaction that can disproportionately positively or negatively affect
the customer experience.

21. Cada interacción es una oportunidad…
At banks, emotionally charged interactions (e.g., receiving financial advice and
negotiating mortgages as opposed to buying travelers’ checks) can have dramatic
impacts on the organization’s bottom line
87% 72%
Source: Survey of 2,229 large banks customers - McKinsey - “The moment of Truth in Customer Service”

22. Tip #8
Hágalo constantemente
1. Hable el lenguaje del consumidor
2. Examine Blogs y Redes Sociales
3. Mejore su site
4. Cree una experiencia personalizada
5. Arme su propia red social
6. Ayude a la gente a expresarse
7. Genere una experiencia satisfactoria

23. Data Mining

24. Que saben las empresas de sus Clientes
Datos descriptivos Datos de Comportamiento
- Atributos - Historia de pago
- Caracteristicas demograficas - Historia de uso
- Datos geograficos - Transacciones
- Fecha de alta

25. La información se utiliza para…
Adquirir, Potenciar y Retener
a los mejores clientes
Adquisición Crecimiento Fuga
Mayor Aun mas
Ganancia Ganancia
Ganancia
Ganancia
Menor Costo
Costo
Tiempo
Aumentado el nivel de Respuesta
Maximizando el Cross-Sell y Up-Sell
Extendiendo la relación lo más posible

26. Data Mining
Permite predecir la respuesta esperada, lo que permite seleccionar el target en
forma optima y realizar ofertas diferenciadas

27. Data Mining
Pero luego de recibir la oferta…
estos clientes hablan con otros clientes
y con NO clientes también!

28. Data Mining & Redes Sociales
La información de redes sociales mejora los modelos predictivos

29. Los clientes tienen
mucho para decir

30. Las empresas quieren conocer lo que
piensan sus clientes…

31. Pero…
¿escuchan realmente?
En una encuesta realizada a clientes que
interrumpieron el uso de un servicio o producto:
– 74% atención al cliente
– 25% precio
– 14% funcionalidad del producto/servicio
La misma encuesta realizada a los gerentes de
dichas empresas:
– 63% precio
– 36% funcionalidad del producto/servicio
– 22% atención al cliente

32. Situación Actual de las
Actividades Orientadas al Cliente
• Análisis actitudinal = Investigación de Mercado
– Rara vez supera las encuestas anuales de satisfacción de clientes.
– Los datos no se almacenan centralmente y aprovechados por todos.
– No hay conexión con sistemas operacionales
• Análisis comportamental = CRM analítico
– Incluye reporting, bi y data mining
– Enfocado en sistemas operacionales
• Base de datos de clientes
• Base de datos transaccional

33. Fuentes de Opiniones
disponibles para las empresas
• Encuestas
80%
• CRMs y SFAs
• Internet

34. Encuesta rápida
• ¿Que porcentaje de compañías recaban información
de sus clientes (encuestas/reclamos)?
– 95%
• ¿Que porcentaje comunica los resultados a sus
empleados?
– 50%
• ¿Que porcentaje aplica la información obtenida para
mejorar sus procesos de negocio?
– 10%

35. El uso de las opiniones
95% 95% de las empresas
realizan encuestas
50% comunica a sus
empleados los resultados
de las mismas
50%
30% toman decisiones en
función de los resultados
30% 10% implementan
cambios y mejoras
10% 5%
5% informan a los
Collect Alert Uses Deploy Tell clientes estos cambios
Feedback Staff Insight and Customers
Improve

36. Las opiniones tienen valor de negocio
• A las personas les gusta dar su opinión
• Su empresa ya dispone de un gran abanico
de iniciativas para capturar las opiniones de
sus clientes
• Y este conocimiento permite mejorar la
operatoria y la calidad de los productos
ofrecidos.
¿Como calificaría el tratamiento recibido por su
Pero entonces... Obra Social? Malo, Regular, Bueno o Excelente?
¿Por qué el feedback de los clientes no es parte central de las
actividades de CRM de algunas organizaciones?

37. Fuentes de Opiniones
disponibles para las empresas
• Encuestas:
– Preguntas Abiertas
• CRMs y SFAs
– Comentarios
– e-mails 80%
• Internet
– Chat
– Blogs + Foros
– Páginas Web

38. El análisis de Textos

39. El análisis de Textos
El cliente no está contento con el teléfono cel - quiere cambiar a Claro
Extracción de
Palabras Extracción de
Expresiones
Extracción de
Cliente Entidades Extracción de
Cliente No Contento Relaciones
No Telefono Celular
Contento Cambiar
Telefono Claro
Celular Cliente -> CRM
Cambiar Claro -> Telco (no color)
Claro Telefono Celular -> Telco
No Contento
Cambiar
Cliente -> Telefono Celular -> Insatisfecho (Negativo)
Cambiar a (Negative) -> Claro (Competencia)

40. ¿Cómo trabajan estas herramientas?
2º
1º Extraer
Importar
ODBC Datos NO
estructurados Tipos
Dimensions
(.mdd) Términos
Conjunto Patrones
de datos Text Analysis 3º
SPSS
(.sav)
Categorizar
Datos
MS Excel estructuradas Categorías
(.xls)
SPSS
(.sav)
4º
MS Excel
(.xls)
Exportar

41. Principales Aplicaciones
• Capturar conceptos a partir de encuestas
– Evitar influenciar al encuestado y sesgar los resultados (“crear nuestra propia realidad”).
– Capturar respuestas alternativas importantes.

42. Ejemplo: Encuestas
Objetivo:
Entender el mercado para mejorar los productos y
desarrollar un programa de fidelidad
Se realizó una investigación de mercado sobre compradores actuales y
potenciales (aplicando Text Analysis):
–Estilo de vida: encuesta a 2000 personas al año, preguntando sobre intereses, valores,
percepciones y comportamiento de compra sobre productos cosméticos
–Test de uso: los clientes expresan en sus propias palabras su opinión y experiencia luego
de una demostración del producto
–Entrevistas a vendedores: se solicita la opinión a los vendedores sobre los estilos de
compra, necesidades y percepciones de los compradores
Resultados:
• Se utilizó la información obtenida para mejorar los productos, envases e instrucciones
• Seidentificó diferencias entre clientes nuevos y existentes para desarrollar un
programa de fidelidad efectivo

43. Ejemplo: Encuestas
Panel de
Categorías
Panel de Datos
Panel de
Resultados
Extraídos

44. Ejemplo: Encuestas
textura
ofertas envase
colores ofertas
nuevos materiales – buen
precio suavidad

45. Principales Aplicaciones
• Capturar conceptos a partir de encuestas
– Evitar influenciar al encuestado y sesgar los resultados (“crear nuestra propia realidad”).
– Capturar respuestas alternativas importantes.
• Analizar Comentarios
– Clasificar los motivos de queja.
– Implementar controles de calidad. Detectar areas de mejora.
– Predecir fallas de componentes.
– Predecir clientes en riesgo de “abandono” y sus motivos.

46. Ejemplo: Analizar Comentarios
Objetivo:
Detectar los clientes con riesgo de dejar el servicio
para implementar acciones de retención.
• Se analiza los comentarios, quejas y reclamos de los call centers
• Y se combina con información de consumo y atributos del
clientes
• Se correlaciona dichas características con la propensión a dejar
el servicio
Resultados:
•Se detectaron nuevas áreas con problemas
•Se implemento un programa de retención
•Se redujo la tasa de fuga en un 30%

47. Ejemplo: Analizar Comentarios

48. Ejemplo: Analizar Comentarios

49. Ejemplo: Analizar Comentarios

50. Ejemplo: Analizar Comentarios
Lineas Gruesas = Relaciones mas fuertes
CHURN
Soporte técnico
Cambio de plan
Nuevo tel. ASAP At. al cliente
Nuevo tel.
Handset
Sucursal más cercana
Centro de ayuda
Tarifa por minuto Manager ASAP

51. Ejemplo: Analizar Comentarios

52. Principales Aplicaciones
• Capturar conceptos a partir de encuestas
– Evitar influenciar al encuestado y sesgar los resultados (“crear nuestra propia realidad”).
– Capturar respuestas alternativas importantes.
• Analizar Comentarios
– Clasificar los motivos de queja.
– Implementar controles de calidad. Detectar areas de mejora.
– Predecir fallas de componentes.
– Predecir clientes en riesgo de “abandono” y sus motivos.
• Extraer opiniones de la Web
– Imagen y Posicionamiento de marca
– Análisis de Competencia

53. Ejemplo: Extraer opiniones de la Web
Objetivo:
Entender lo que opinan los usuarios sobre el hotel
Hilton y sus principales competidores
• Se analizaron las opiniones de los usuarios del foro, realizados entre Agosto
de 2005 y Julio de 2006
• Se limitó el análisis a los hoteles Hilton, Hyatt, InterContinental, Marriott y
Starwood
Resultados:
Se obtuvo información sobre la percepción general de los usuarios sobre el
hotel, su reacción frente a promociones específicas propias y de la
competencia y la identificación áreas problemáticas.

54. Ejemplo: Extraer opiniones de la Web
Informacion sobre Plan de acción
Percepción general Administrar imagen
Vos mismo
Indicación de las áreas problemática Corregir Problemas
Grado de Fidelidad Conocer el share
Tus clientes
Miembro de Programas Especiales Vincular con datos de Encuestas
Percepción general Convertir clientes insatisfechos
Reacción frente a Promociones Tus competidores Explotar debilidades
Mejorar Promociones

55. Ejemplo: Extraer opiniones de la Web
¿De que hablan principalmente los usuarios?
Temas descubiertos por SPSS Text Analysis
• Precios: Dónde y cómo obtener buenos precios
• Experiencias: Experiencias (positivas y negativas)
respecto a su estadía en los hoteles.
• Noches: Noches libres obtenidas con los programas
de fidelidad
• Propiedad/Hotel: Apariencia física e instalaciones.
• Habitación: Condición de las habitaciones del hotel
• Upgrades: Como reciben upgrades a suites
• Check-In/Reservas: Comentarios sobre el proceso
de reservas y el de check-in
• Promociones: Información acerca de promociones
especiales
• Bonos/Puntos: Discusión acerca de distintas
maneras de ganar más o utilizar los puntos del hotel
ganados a través de los programas de fidelidad.
Índice de Satisfacción: una medida de la razón entre
comentarios positivos y negativos

56. Ejemplo: Extraer opiniones de la Web
Comparar Índices de Satisfacción entre marcas
• El Índice de Satisfacción puede usarse para comparar el sentimiento alrededor de los temas
discutidos frecuentemente entre diferentes marcas.
• En este ejemplo, las discusiones acerca de la “cama” generalmente son más negativas en el foro
del Hilton que en el de Starwood.

57. Ejemplo: Extraer opiniones de la Web
Detección de usuarios “formadores de opinión”

58. ¿Qué dicen los expertos?
“Text Analysis will emerge as the hot area in customer relationship management
by 2006 and will revolutionize customer service strategies by 2008”
Gartner
“Before, we’d have to choose: do we want qualitative research or
quantitative? With SPSS we are not having to make that decision because
they can offer the combination.”
Nucleus Research

59. CONCLUSIONES

60. Una visión 360 del cliente
Datos de Interacción Datos Actitudinales
- Ofertas - Opiniones
- Reclamos - Preferencias
- Notas - Necesidades
- Navegación en Web - Deseos
- Redes Sociales
Datos descriptivos Datos de Comportamiento
- Atributos - Historia de pago
- Caracteristicas demograficas - Historia de uso
- Datos geograficos - Transacciones
- Fecha de alta

61. El circulo virtuoso
Analizar y predecir
la oferta correcta y
el momento en el
cual realizarla
Tener un mejor
entendimiento de las
necesidades del
cliente y su red
social
Entregar ofertas
personalizadas
considerando
necesidades expresadas

62. Conclusiones
Las redes sociales no son una moda, constituyen una cambio
fundamental en la manera en que nos comunicamos
Internet es el focus group mas grande del mundo
El Data Mining permite optimizar las campañas definiendo
segmentos objetivos de manera optima y realizando ofertas
personalizadas.
El Data Mining utiliza informacion demografica, de comportamiento,
de interaccion, de redes y actitudinal
Es posible analizar los textos de encuestas, quejas, blogs, redes, etc.
Construir una red social propia y ayudar a los usuarios a expresarse,
nos da la posibilidad de mejorar los productos y servicios, gracias a
una escucha activa del cliente.
Por otra parte amplía el impacto del “marketing boca a boca” (Word
of Mouth) y también lo hace medible y rentabilizable.

63. Los clientes tienen mucho para decir...
Ahora puede escucharlos!!!

64. Desayunos AMDIA 2010
Gracias !!!
Adolfo Kvitca
Director de Soluciones Predictivas
PREGUNTAS
SPSS Argentina SA
akvitca@spss.com.ar