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Optimización de Campañas
Datos
- Demográficos
- Tenencia
- Utilización
- Pagos
- Uso de canales
- Quejas
- Encuestas
- …
Monitoreo de
Resultados
Realizar una oferta a los
clientes que aplican
Generar Candidatos
Clientes
12435
56437
59235
45276
Campañas de Marketing (Segmentación)
Clientes
Filtrar
Aplicar Exclusiones
tiempo
Las campañas son costosas, muchos clientes no responden
A
Respuesta
Problema
A
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RIGHT PERSON
Solución:
Predecir quienes van a responder a una oferta de un producto
Tecnología:
Data Mining
Beneficios típicos:
Reducción de costos del 25%-40%
Respuesta
El modelo permite ordenar las cuentas de
acuerdo a la probabilidad de respuesta
50%
70%
90%
80%
No solo bajar los costos…
Esto permite realizar acciones diferenciadas:
limites, incentivos, precios, canal, etc distintos
segun el nivel de respuesta esperado
Y aumentar la Respuesta!
Datos
- Demográficos
- Tenencia
- Utilización
- Pagos
- Uso de canales
- Quejas
- Encuestas
- …
Modelos Predictivos
Probabilidad de
Respuesta
Realizar una oferta a los
clientes con mayor
propensión a aceptarla
Generar Scores
Cliente Score
12435 0.22
56437 0.13
59235 0.02
45276 0.05
Campañas de Marketing (Data Mining)
Clientes
Monitoreo de
Resultados
RIGHT OFFER
RIGHT CHANNEL
RIGHT TIME
RIGHT PERSON
• Propensiones de cada cliente
• Rentabilidad de cada producto
• Costo y Efectividad del canal
• Restricciones de contacto
• Objetivos mínimos de venta
• Capacidad de cada canal
• Limitaciones de presupuesto
La promesa del Marketing
tiempo
A B C
Foco en la Campaña y no en el Cliente
La respuesta a las campañas incrementa drasticamente la carga
del call center y las sucursales en forma despareja.
A?
Problema
tiempo
RIGHT TIME
Solución:
Elegir los clientes que tengan mas propensión en cada momento
Tecnología:
Data Mining y Optimizacion
Beneficios típicos:
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distintos canales
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?
Problema
RIGHT CHANNEL
Solución:
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Tecnología:
Data Mining (por canal) y optimización
Beneficios típicos:
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?
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Se satura al cliente con ofertas. Los distintos departamentos se disputan los
clientes. Se pierden oportunidades.
Se prioriza las campañas y luego se asignan los clientes.
En las llamadas entrantes no se hace ofertas. En la Web la oferta es distinta.
No se tiene en cuenta la contribución del producto.
Problema
OPTIMIZACION
100 120 134
P1 P2 P3
A 40 50 60
B 35 40 50
C 20 39 20
P1 P2 P3
A 40 50 60
B 35 40 50
C 20 39 20
P1 P2 P3
A 40 50 60
B 35 40 50
C 20 39 20
P1 P2 P3
A 40 50 60
B 35 40 50
C 20 39 20
Oferta Renta Score
Renta
Esperada
430$ 9.3% 40
714$ 4.9% 35
606$ 3.3% 20
Cada Canal tiene distinta capacidad
Existe un Presupuesto Limitado
Cada Producto tiene objetivos mínimos de venta
Cada campaña tiene un tamaño mínimo para ser rentable
Las restricciones de contacto son diferentes para cada canal
%? $?
%? $?
%? $?
?
?
?
42
87
A
B
C
Productos
Datos y
Modelos
A
A
B
C
B
C
A B C
Seleccionar la mejor campaña,
el mejor momento, la mejor oferta,
y el mejor canal, para cada cliente.
Ejecutar Campañas
en cada Canal
RIGHT OFFER (SALIENTE)
Asignacion optima considerando
limitaciones de presupuesto,
capacidad de cada canal,
objetivos mínimos de conversion,
restricciones de periodicidad, etc
Solución:
Seleccionar el mejor producto para cada cliente
Tecnología:
Data Mining (por producto) y Optimización
Beneficios típicos:
Automatización de todas las acciones. Beneficio de un 50% a 100%.
15
Marketing Tradicional
Centrado en el Producto
Encuentra los mejores clientes para cada producto
Solo Canales Salientes
 Correo
 Telemarketing
 Email
Customer Centric Marketing
Centrado en el Cliente
Encuentra los mejores productos para cada Cliente
Canales Salientes y Entrantes (Real Time)
A B C
• Correo
• Telemarketing
• Email
• WEB
• Call Center
• Sucursales
• ATM
• Mobile
A
Tendencia en Marketing
Cross-sell?
<context data>
<customer data>
Oferta
¿Aplica
a este
caso?
Margen
Probabilida
d de
Respuesta
Valor
Esperad
o
A No
B Yes 90 54% 49
C Yes 85 62% 64CC
Inbound Outbound
Percepción Apropiada Conveniente
Respuesta 30% 5%
RIGHT OFFER (ENTRANTE)
Datos
- Demográficos
- Tenencia
- Utilización
- Pagos
- Uso de canales
- Quejas
- Encuestas
- …
Múltiples
Modelos Predictivos
Probabilidad de
Respuesta
Realizar una oferta a los
clientes con mayor
beneficio
Generar Scores
Cada producto tiene
diferente Ganancia
Cliente Scores
12435 0.22 0.31 0.11
56437 0.13 0.04 0.28
59235 0.02 0.17 0.14
45276 0.05 0.01 0.09
Campañas de Marketing (Customer Centric)
Clientes Múltiples Canales
Inbound & Outbound
Diferentes Costos
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OPTIMIZAR
Monitoreo de
Resultados
Ejemplo Banca
Desarrollaron un modelo de Cross Selling para prestamos en 3 semanas
Duplicaron la tasa de respuesta de la campaña
Inmediatamente comenzaron a realizar modelos para el resto de los
productos y etapas del ciclo de vida del cliente (aprox. 30 campañas)
Ofertas en todos los Canales
Ejemplo Banca
 Propensiones de cada cliente
 Rentabilidad de cada producto
 Costo y Efectividad del canal
 Restricciones de contacto
 Objetivos mínimos de venta
 Capacidad de cada canal
 Limitaciones de presupuesto
Considerando
Ejemplo Banca
 Definieron la estrategia comercial centrada en el cliente (no en el producto)
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Pero luego de recibir la oferta…
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estos clientes hablan con otros clientes

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Optimización de campañas

  • 2. Datos - Demográficos - Tenencia - Utilización - Pagos - Uso de canales - Quejas - Encuestas - … Monitoreo de Resultados Realizar una oferta a los clientes que aplican Generar Candidatos Clientes 12435 56437 59235 45276 Campañas de Marketing (Segmentación) Clientes Filtrar Aplicar Exclusiones
  • 3. tiempo Las campañas son costosas, muchos clientes no responden A Respuesta Problema
  • 4. A tiempo RIGHT PERSON Solución: Predecir quienes van a responder a una oferta de un producto Tecnología: Data Mining Beneficios típicos: Reducción de costos del 25%-40% Respuesta
  • 5. El modelo permite ordenar las cuentas de acuerdo a la probabilidad de respuesta 50% 70% 90% 80% No solo bajar los costos… Esto permite realizar acciones diferenciadas: limites, incentivos, precios, canal, etc distintos segun el nivel de respuesta esperado Y aumentar la Respuesta!
  • 6. Datos - Demográficos - Tenencia - Utilización - Pagos - Uso de canales - Quejas - Encuestas - … Modelos Predictivos Probabilidad de Respuesta Realizar una oferta a los clientes con mayor propensión a aceptarla Generar Scores Cliente Score 12435 0.22 56437 0.13 59235 0.02 45276 0.05 Campañas de Marketing (Data Mining) Clientes Monitoreo de Resultados
  • 7. RIGHT OFFER RIGHT CHANNEL RIGHT TIME RIGHT PERSON • Propensiones de cada cliente • Rentabilidad de cada producto • Costo y Efectividad del canal • Restricciones de contacto • Objetivos mínimos de venta • Capacidad de cada canal • Limitaciones de presupuesto La promesa del Marketing
  • 8. tiempo A B C Foco en la Campaña y no en el Cliente La respuesta a las campañas incrementa drasticamente la carga del call center y las sucursales en forma despareja. A? Problema
  • 9. tiempo RIGHT TIME Solución: Elegir los clientes que tengan mas propensión en cada momento Tecnología: Data Mining y Optimizacion Beneficios típicos: Mejor aprovechamiento de los recursos. Aumento de la respuesta de un 30%-50%.
  • 10. Cada individuo tiene preferencia (manifiesta o teorica) a ser contactado por distintos canales El costo de cada canal es muy diferente ? Problema
  • 11. RIGHT CHANNEL Solución: Seleccionar el mejor canal para cada cliente Tecnología: Data Mining (por canal) y optimización Beneficios típicos: Mayor tasa de respuesta. Menores Costos. ?
  • 12. tiempo Campañas superpuestas. Se satura al cliente con ofertas. Los distintos departamentos se disputan los clientes. Se pierden oportunidades. Se prioriza las campañas y luego se asignan los clientes. En las llamadas entrantes no se hace ofertas. En la Web la oferta es distinta. No se tiene en cuenta la contribución del producto. Problema
  • 13. OPTIMIZACION 100 120 134 P1 P2 P3 A 40 50 60 B 35 40 50 C 20 39 20 P1 P2 P3 A 40 50 60 B 35 40 50 C 20 39 20 P1 P2 P3 A 40 50 60 B 35 40 50 C 20 39 20 P1 P2 P3 A 40 50 60 B 35 40 50 C 20 39 20 Oferta Renta Score Renta Esperada 430$ 9.3% 40 714$ 4.9% 35 606$ 3.3% 20 Cada Canal tiene distinta capacidad Existe un Presupuesto Limitado Cada Producto tiene objetivos mínimos de venta Cada campaña tiene un tamaño mínimo para ser rentable Las restricciones de contacto son diferentes para cada canal
  • 14. %? $? %? $? %? $? ? ? ? 42 87 A B C Productos Datos y Modelos A A B C B C A B C Seleccionar la mejor campaña, el mejor momento, la mejor oferta, y el mejor canal, para cada cliente. Ejecutar Campañas en cada Canal RIGHT OFFER (SALIENTE) Asignacion optima considerando limitaciones de presupuesto, capacidad de cada canal, objetivos mínimos de conversion, restricciones de periodicidad, etc Solución: Seleccionar el mejor producto para cada cliente Tecnología: Data Mining (por producto) y Optimización Beneficios típicos: Automatización de todas las acciones. Beneficio de un 50% a 100%.
  • 15. 15 Marketing Tradicional Centrado en el Producto Encuentra los mejores clientes para cada producto Solo Canales Salientes  Correo  Telemarketing  Email Customer Centric Marketing Centrado en el Cliente Encuentra los mejores productos para cada Cliente Canales Salientes y Entrantes (Real Time) A B C • Correo • Telemarketing • Email • WEB • Call Center • Sucursales • ATM • Mobile A Tendencia en Marketing
  • 16. Cross-sell? <context data> <customer data> Oferta ¿Aplica a este caso? Margen Probabilida d de Respuesta Valor Esperad o A No B Yes 90 54% 49 C Yes 85 62% 64CC Inbound Outbound Percepción Apropiada Conveniente Respuesta 30% 5% RIGHT OFFER (ENTRANTE)
  • 17. Datos - Demográficos - Tenencia - Utilización - Pagos - Uso de canales - Quejas - Encuestas - … Múltiples Modelos Predictivos Probabilidad de Respuesta Realizar una oferta a los clientes con mayor beneficio Generar Scores Cada producto tiene diferente Ganancia Cliente Scores 12435 0.22 0.31 0.11 56437 0.13 0.04 0.28 59235 0.02 0.17 0.14 45276 0.05 0.01 0.09 Campañas de Marketing (Customer Centric) Clientes Múltiples Canales Inbound & Outbound Diferentes Costos Diferente Efectividad Diferentes Mensajes Restricciones de Contacto Objetivos mínimos de venta Capacidad de cada canal Limitaciones de presupuesto OPTIMIZAR Monitoreo de Resultados
  • 18. Ejemplo Banca Desarrollaron un modelo de Cross Selling para prestamos en 3 semanas Duplicaron la tasa de respuesta de la campaña Inmediatamente comenzaron a realizar modelos para el resto de los productos y etapas del ciclo de vida del cliente (aprox. 30 campañas)
  • 19. Ofertas en todos los Canales Ejemplo Banca
  • 20.  Propensiones de cada cliente  Rentabilidad de cada producto  Costo y Efectividad del canal  Restricciones de contacto  Objetivos mínimos de venta  Capacidad de cada canal  Limitaciones de presupuesto Considerando Ejemplo Banca  Definieron la estrategia comercial centrada en el cliente (no en el producto)  La acción optima significó una mejora en la rentabilidad del 40%
  • 21. Redes Sociales Pero luego de recibir la oferta… y con NO clientes también! estos clientes hablan con otros clientes

Notas del editor

  1. In the past, FBTO used to do a limited number of bulk mailings. There were a number of drawbacks: Expensive Not timely Call center load. a large campaign generated a peak load in the call center. FBTO prefers to handle these calls in house and not to outsource these, because FBTO’s own agents are better equipped to close deals. This requires FBTO to train and maintain have a large pool of agents, to handle these peaks.
  2. Copyright 2003-4, SPSS Inc.
  3. 16