Ciencia de datos e investigación aplicada

Sinnetic colaboró con un destacado retailer en México, desarrollando un modelo de segmentación para optimizar estrategias de marketing personalizadas. La diferenciación clave reside en que la segmentación se fundamenta en el comportamiento de compra y las necesidades psicológicas de los clientes, trascendiendo el análisis exclusivo de las transacciones con tarjetas de crédito. El proyecto involucró a expertos de diversas áreas, incluyendo investigadores cuantitativos y cualitativos tradicionales, especialistas en machine learning e inteligencia artificial por parte de Sinnetic, así como a los equipos de tarjetas de crédito, datos y marketing del retailer. El distribuidor se orientaba hacia una transformación organizacional importante La estrategia global del retailer se orientaba hacia la transformación en una organización impulsada por datos y centrada en el cliente. Un componente esencial de esta estrategia era establecer la segmentación de clientes como el núcleo de sus operaciones, lo que facilitaría una comprensión profunda de cada cliente, tanto a nivel individual como de comprador, identificando patrones de transacción y optimizando la comunicación de marketing y las promociones dirigidas. Sinnetic ya había realizado previamente un estudio clásico de Uso y Actitudes (U&A) con segmentación de compradores para el cliente, lo cual había resultado útil para la organización. En dicho estudio, se emplearon algoritmos genéticos para derivar segmentos de usuarios, así como un algoritmo para clasificar a participantes en futuras investigaciones. Desafío 1: Replicar una segmentación clásica de estudio tradicional en la base de datos de tarjeta habientes del cliente. Integramos algoritmos cuantitativos, machine learning y modelos predictivos. El retailer buscaba utilizar la segmentación para implementar estrategias de marketing personalizadas dirigidas a los usuarios de su tarjeta de crédito. Esto implicó la necesidad de migrar de una segmentación basada en la investigación de mercado tradicional de compradores generales a una segmentación robusta de los titulares de tarjetas de crédito de la tienda. Para abordar este desafío, se recurrió al análisis predictivo avanzado y al aprendizaje automático. Los segmentos de los titulares de tarjetas de crédito se extrapolaron mediante una primera etapa de muestreo de datos transaccionales y la realización de encuestas de forma estratificada y multietapas. Con la información transaccional y construyó un modelo predictivo y una vez que el modelo demostró estabilidad, se aplicó a toda la base de datos y se les asignó un arquetipo predicho con un alto nivel de confianza, permitiendo la clasificación del 100% de los usuarios. Adicionalmente, se desarrolló una herramienta analítica para examinar el patrón de transacciones de cada grupo, la tendencia histórica por categoría y las ventas predictivas por segmento, lo que facilitó la generación de recomendaciones de ventas cruzadas. El cliente recibió el código final que le permite replicar esa segmentación en sus bases internas y realizar la analítica pertinente. Desafío 2: Profundización en las Características Sociales y Psicológicas de cada grupo La organización también expresó el deseo de profundizar en las características sociales y psicológicas de cada segmento de clientes. Esto requirió dar vida a estos segmentos, haciéndolos comprensibles y relevantes para todos los departamentos dentro del retailer. Para lograrlo, se implementaron enfoques cualitativos y antropológicos. Reclutamos gracias al algoritmo creado inicialmente para la clasificación de los segmentos, y desarrollamos entrevistas en casa y en tienda con participantes de cada segmento. Resultó una presentación completa integrando información cualitativa y cuantitativa desde comportamiento y transacciones, así como la entrega de videos ilustrativos para cada grupo. Resultados finales Actualmente, el modelo desarrollado es utilizado por el departamento de marketing y datos del cliente, así como por sus agencias de publicidad y medios. Como resultado, todas las campañas creativas y promocionales se dirigen ahora a los segmentos identificados. El retailer ha experimentado una mejora significativa en la calidad del tráfico hacia sus campañas y un aumento en la tasa de conversión. Este caso de éxito subraya la importancia de la colaboración multidisciplinaria y la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de datos y aprendizaje automático, complementadas con una comprensión profunda de los aspectos psicológicos y sociales de los consumidores, para lograr una segmentación de clientes efectiva y estrategias de marketing personalizadas en el sector retail.

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Estrategias de marketing precisas con segmentación innovadora

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