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Administración efectiva de campañas de marketing
En 2003 Neck & Neck, cadena de ropa infantil que diseña, produce y distribuye ropa para niños de 0 a 14 años, puso en marcha un club de fidelización de clientes. Con una base comercial de 22,000 contactos a nivel internacional, se hizo patente la necesidad de conocer bien a los compradores y explotar los datos disponibles para dirigirse a los mismos de la manera más personalizada posible incrementando, a la vez, la rentabilidad de estas acciones.
En palabras de Julio Quiñones, Director de Inteligencia de Negocios de Neck & Neck, “El área de BI surge de la reflexión de la compañía de lo importante que es haber creado un club de fidelización en 2003, tener un crecimiento explosivo y la necesidad de administrar gran cantidad de información. Gracias a IBM® SPSS® Modeler contactamos con nuestros clientes por medio del canal que ellos prefieren y les enviamos el producto ideal, adecuado al sexo o a la edad de los niños, además de ofertas promocionales puntales personalizadas.” El Club Neck & Neck ofrece una serie de ventajas a sus afiliados: cheques por valor de 5 euros por cada 100 gastados, además del envío personalizado de catálogos. Para compras superiores a 500 euros, los cheques ascienden hasta el 10% del total de la compra, y además, los interesados se benefician de rebajas antes del periodo oficial.
Para Iradia Sampol, Account Manager de SPSS, “Al ser una empresa de retail, estaba claro que un proceso entero de minería de datos podía ofrecer una alta rentabilidad en la resolución de problemas, como en la administración de envío de catálogos y la fijación de quiénes son esos mejores clientes para conseguir el mayor número de respuestas positivas a promociones puntuales con el menor costo para la empresa”.
En definitiva, la empresa Neck & Neck deseaba reducir gastos y rentabilizar los envíos para una campaña de marketing, al igual que emplear los datos existentes para la reactivación de la clientela que compra una temporada y deja de adquirir sus productos la siguiente.
Internalización del conocimiento
“Teníamos que incorporar herramientas que nos dieran soporte para la toma de decisiones de administración de modelos internos, como el problema de la administración de los datos del club de fidelización. Nuestra base de datos crecía exponencialmente y nuestro problema principal era ser muy óptimos en los envíos de catálogos”, afirma Julio Quiñones.
En Neck & Neck se plantearon la necesidad de administrar un modelo de propensión que indicara a qué clientes enviar catálogos, que mejorara los modelos de segmentación y que ofreciera herramientas para tomar decisiones de administración de clientes. Se valoraron diferentes alternativas, y aunque en primer momento comenzaron a trabajar con consultorías “es más rápido no depender de terceras personas e internalizar los procesos”, incide Julio.
“Además, esto permite tener más autonomía y ahorrar dinero, porque los servicios contratados con consultoras son más costosos, además de la indudable ventaja de realizar estos procesos en casa y formando a nuestros propios equipos”. Y en 2006 comenzaron a seleccionar proveedores tecnológicos con el beneplácito del equipo directivo.
Neck & Neck se decantó por SPSS por varios motivos: “Encontramos que es un referencia en el mercado, no es difícil de atender, hay mucho soporte en Madrid, donde incluso cuenta con oficina, es fácil de aprender y cuenta con un presupuesto asequible que nos permite crecer mediante la adquisición de módulos adicionales. La implementación fue sencilla y se llevó a cabo en menos de seis meses desde que SPSS contactó con nosotros para entender nuestras necesidades hasta que hicimos pruebas y vimos la funcionalidad de la herramienta”. Se instaló una solución de usuario único ampliable por módulos y con la opción de contratar la versión basada en servidores.
El siguiente reto era contar con el conocimiento para explorar bien esa herramienta. En Neck & Neck no dudaron en incorporar programas intensivos de formación interna de base y modelización avanzada para que quedara el conocimiento dentro de compañía. “Ante todo, no queríamos cometer el error de tener tecnología interesante y no saber usarla. En definitiva, nos centramos en que la gente supiera utilizarlo y no hiciera falta que cada uno tuviera que aprender a utilizarlo por su cuenta. No tenemos mucho tiempo y es importante poder exportar modelos creados en cada país”.
¿Por qué Modeler?
Modeler es la herramienta líder para minería de datos de SPSS para “escarbar” en los datos. Para Ana María Molina, Marketing Manager de SPSS, “Hoy en día hay muchas empresas que capturan una gran cantidad de datos, pero si no los usan adecuadamente de nada sirve este esfuerzo”.
Para Julio Quiñones, “Cuando empiezas a hacer análisis de modelos tienes poco tiempo. Éramos conscientes de ser una PYME que acababa de incorporar todas las capacidades de una consultora e internalizarlas sin querer aumentar el número de personas. Para ello necesitábamos un software sencillo y adaptado a nosotros que, sobre todo, nos ayudara con la minería de datos.
¿Para qué? Por ejemplo, para escoger a nuestros mejores clientes para envío de catálogos.”
Otra problemática de Neck & Neck era encontrar las variables ideales para establecer el modelo de quiénes son esos mejores clientes: “puedes perder mucho tiempo buscando variables ideales (rentabilidad, utilidad de compra, capacidad de compra, antigüedad). SPSS es de gran ayuda porque nos indica si mejoran o no el modelo esas variables que hemos escogido. Cuando empezamos a hacer la modelización con la consultoría sabíamos que establecían dos variables que les ayudaban a escoger a esos mejores clientes: la segmentación por tipologías de familias (con muchos, pocos, edad niños) y la actividad del clientes (dormido, activo, baja). Con SPSS aprendimos a encontrar esas variables ideales nosotros mismos, como la rentabilidad del cliente y Modeler nos ayuda a establecer el grado de importancia de las mismas dentro del modelo.
En definitiva, Modeler ayuda a mejorar el modelo y a encontrar equilibrio entre predicción y rentabilidad del negocio”.
El otro problema de negocio de Neck & Neck que Modeler ha ayudado a solucionar es la existencia de una bolsa de clientes que una temporada compran y no vuelven. Es decir, un problema de reactivación de clientes. Y para solventarlo hay que definir a qué clientes deben dirigirse para reactivar su consumo. En Neck & Neck habían hecho con anterioridad pruebas con acciones promocionales y contaban con históricos de datos. A estos clientes, una vez establecidos, se les ofrecía un beneficio especial durante un periodo determinado con el fin de atraer a los que no compraron en tres meses. Y funcionaba, pero era necesario acotar mejor cuáles eran los clientes que presentaban mayores probabilidades de ofrecer una respuesta positiva.
“SPSS nos ayudó a definir las variables de los clientes (qué hace un clientes que no ha comprado en tres meses regrese con más probabilidad). Para ello analizamos la edad de los niños (cuanto menor, más posibilidad de compra), el recorrido del cliente con nosotros (compra acumulada o rentabilidad) con diferentes variables, etc.
Modeler proporciona la posibilidad de ver cómo mejora el modelo en cuanto a predicción y ajuste según vas añadiendo elementos. Hemos ido incorporando otra serie de variables que nos han ido ajustando más (número, edad de niños, antigüedad de la última compra, importe, rentabilidad..). Y SPSS nos permite saber si ese modelo con determinadas variables es mejor que el anterior”. Y Modeler al ser escalable, permite además no tener limitación del número de datos, casos y variables. El rendimiento de la herramienta es directamente proporcional a la potencia del equipo informático.
Beneficios
“Tras seis meses de implementación me reuní con el equipo directivo para mostrar campañas en toda la temporada y compararlas con las de hace un año. Y vimos que el resultado de la campaña fue que, con un menor número de catálogos y promociones enviadas se logró un mejor porcentaje de respuesta y un incremento de la compra media”, afirma Quiñones. La comparativa de las campañas es muy destacable: antes de instalar Modeler en Neck & Neck y con ayuda de la consultora se lograba entre un 15 y 20% de tasa de respuesta a la campaña.
Actualmente, y realizando un número significativamente más bajo de envíos, se logra una tasa de respuesta de entre un 20 y 25%. Esto equivale a una rentabilidad enorme teniendo en cuenta que la compra media por cliente está situada entre 100 y 120 euros. Si de 90,000 clientes impactados se consigue una tasa de respuesta de entre un 20 y un 25%, se descubre por qué con una única campaña se retornó los costos de la inversión y la formación.
Planes a futuro
“Queda claro que en nuestro crecimiento contaremos con SPSS e iremos ampliando módulos e incluso la licencia para lograr un sistema basado en un servidor”, afirma Julio. Modeler tiene una serie de opciones con alternativas de segmentación para ir mejorando las gestiones y el modelo de negocio. “Queda por desarrollar el análisis de venta cruzada secuencial para ir analizando y modelizando aquello que los clientes compran en diferentes eventos; como vienen por temporada dos o tres veces, van generando una cadena de compras. La idea es generar por tipología de clientes esa cadena de compras y ofrecerle la siguiente compra tras analizar por qué un producto lleva a la adquisición del siguiente.” Y para ello no dudan en que adquirirán módulos adicionales.
Recomendaciones
Para Julio, “Al tomar una decisión que requiere este tipo de inversión es imprescindible mostrar resultados, ir adquiriendo la tecnología según el crecimiento de la empresa y, lo más importante, tener en mente el estándar de mercado: debe ser una herramienta fácil de aprender, y se debe ofrecer capacitación para que el mayor número posible de empleados pueda beneficiarse de ella.”
