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Métricas de marketing intelligence: midiendo y evaluando para mejorar el marketing

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Sesión de métricas de Marketing Intelligence impartida en Octubre de 2015 en el marco del Programa de Big Data y Business Intelligence de la Universidad de Deusto (detalle aquí http://bit.ly/1PhIVgJ).

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Métricas de marketing intelligence: midiendo y evaluando para mejorar el marketing

  1. 1. Programa Big Data y Business Intelligence M3.1. Business Analytics M3.1.03.5. Métricas de Marketing Intelligence David Ruiz Uceta y Alex Rayón Jerez druiz@smartup.es y alex.rayon@deusto.es 25 de Septiembre de 2015 Bilbao
  2. 2. Guión de la sesión 2
  3. 3. 3
  4. 4. 4
  5. 5. Tabla de contenidos El marketing Método del caso Métricas e indicadores Ciclo de Business Intelligence Data-driven marketing Aplicaciones de Marketing Intelligence 5
  6. 6. Tabla de contenidos El marketing Método del caso Métricas e indicadores Ciclo de Business Intelligence Data-driven marketing Aplicaciones de Marketing Intelligence 6
  7. 7. El marketing ¿Qué es? Marketing = Mercado + Oferta 7
  8. 8. El marketing ¿Qué es? (II) 8 Mercado RAE: “7. m. Conjunto de consumidores capaces de comprar un producto o servicio.” Oferta RAE: “6. f. Econ. Conjunto de bienes o mercancías que se presentan en el mercado con un precio concreto y en un momento determinado.”
  9. 9. El marketing ¿Qué es? (II) 9 Fuente: http://www.profesionalesmarketing.es/2015/02/marketing-online-para-hoteles-5-claves-para-posicionar-tu-hotel-en-internet/
  10. 10. El marketing ¿Qué es? (III) 10 En la era de Internet, dentro del mundo del marketing, el usuario tiene el poder Búsquedas Recomendaciones Quién, qué, cómo, cuándo, cuánto, etc. Fuente: http://moisesnaim.com/es/books/el-fin-del-poder/
  11. 11. El marketing ¿Qué es? (IV) 11 El marketing no es solo publicidad La publicidad es el impacto para llegar al mercado No tiene el valor añadido de la experiencia, del contenido, etc. Fuente: http://www.revistasumma.com/la-publicidad-que-quieren-que-veamos-sin-darnos-cuenta/
  12. 12. El marketing Drivers of Big Data 12
  13. 13. El marketing Economía digital 13 En la actividad digital, todo genera un dato Tarjetas de crédito Teléfonos móviles Redes sociales Proveedores de Internet Tarjeta de fidelización de mercado ... Fuente: http://www.privacidadlogica.es/2012/05/31/modelo-de-informe-sobre-sistema-de-control-horario-basado-en- huella-digital/
  14. 14. El marketing Economía digital (II) 14
  15. 15. El marketing La importancia del dato 15 En la economía digital, captar datos de clientes es cada vez más crítico De 1º Vender 2º Capturar el dato A 1º Capturar el dato 2º vender
  16. 16. El marketing La importancia del dato (II) 16 Estrategia de venta directa: nuevo enfoque 1-2) Gestionar audiencia1-2) Capturar datos 3) Convertir a ventas
  17. 17. El marketing La importancia del dato (III) 17 1) Gestionar audiencia Fijar público objetivo Identificar espacios digitales donde encontrarlos Crear espacios propios para captar datos y crear la Base de Datos Definir líneas editoriales y métodos de captación
  18. 18. El marketing La importancia del dato (IV) 18 2) Captar datos Creación landing page para captar dato Pedir datos necesarios y clasificarlos Realizar seguimiento
  19. 19. El marketing La importancia del dato (V) 19 3) Convertir a venta Segmentación de usuarios Personalización de la oferta Planificar acciones Realizar seguimiento
  20. 20. El marketing Evolución: Las Tres Olas 20
  21. 21. El marketing Nueva coyuntura 21
  22. 22. El marketing Nueva coyuntura (II) 22 Las marcas ya no se anuncian, se relacionan
  23. 23. El marketing Nueva coyuntura (III) 23 Fuente: http://www.slideshare.net/FranciscoEgeaCastejn/omnichannel-commerce-v1-29975328?qid=a49aadc2-7032-4304-b96b-145ffb0e2dae&v=default&b=&from_search=20
  24. 24. El marketing De multicanal a omnicanal 24
  25. 25. El marketing Aproximación digital 25
  26. 26. El marketing Aproximación digital: Datos estructuras y no estructurados 26
  27. 27. El marketing Aproximación digital: Mayor número de variables 27
  28. 28. El marketing Aproximación digital: Proceso casi en tiempo real 28 Event-Based Marketing
  29. 29. El marketing Aproximación digital: Mayor profundidad de datos 29
  30. 30. El marketing Estructura organizativa 30 Para que esto funcione... Fuente: http://blogs.icemd.com/blog-customer-centric-customer-experience/tag/estrategia-omnicanal/page/2/
  31. 31. El marketing Estructura organizativa (II) 31
  32. 32. El marketing Customer Journey 32
  33. 33. El marketing Findability 33
  34. 34. El marketing Soportes digitales 34
  35. 35. El marketing Soportes digitales (II) 35
  36. 36. El marketing Puntos de contacto y experiencia de usuario 36
  37. 37. Tabla de contenidos El marketing Método del caso Métricas e indicadores Ciclo de Business Intelligence Data-driven marketing Aplicaciones de Marketing Intelligence 37
  38. 38. Método del caso 38 Definición del problema Criterios Decisión Plan de acción Evaluar alternativas Generar alternativas SíntesisSíntomas Análisis 1 2 3 4 5 7 6
  39. 39. Método del caso 39 Fuente: http://www.brandemia.org/magazine Analytics www.tiendaosborne.es Nuevo informe personalizado 20150101-20150921
  40. 40. Método del caso 1) Definición del problema 40 Definición de objetivos Necesidad de información Antecedentes Nuevas oportunidades Mejora toma de decisiones … Datos disponibles Alcance
  41. 41. Método del caso 1) Definición del problema (II) 41 Modelo de datos Transacción Cliente Promoción Producto/Servicio Proveedor Tienda Web Analytics Identidad digital Social Media Analytics Lead Tarjeta fidelización - Atributos personales - online/offline - localización - tamaño - secciones - fecha apertura ... referencias Empleado - id - precio - categoría - tamaño - marca - fecha introducción - fecha retiro - estado ... - fecha - hora - medio de pago - día/mes/mes del año ... - fecha inicio - fecha fin ... Grupo Acción marketing visita Categoría Tiempo
  42. 42. Método del caso 1) Definición del problema (III) 42 Modelo de datos
  43. 43. Método del caso 1) Definición del problema (IV) 43 Estudiar datos tiene dos objetivos principales Informar ¿Qué ha ocurrido? Predecir ¿Qué podría ocurrir?
  44. 44. Método del caso 1) Definición del problema (V) 44 Modelo de datos
  45. 45. Método del caso 1) Definición del problema (VI) 45 Planteamos cinco problemas 1.Relación entre CAC y Margen Unitario 2.Predecir cifra de ventas a partir de la cantidad y grupo de promoción 3.¿Qué productos son comprados a una determinada hora del día? 4.¿Qué compras siguen un patrón parecido? 5.Reducir a dos dimensiones la matriz de datos Artículo Alex
  46. 46. Método del caso 1) Definición del problema (VII) 46 Categorías de problemas Problemas Predictivos (supervisados) Descriptivos (no supervisados) Clasificación Regresión Análisis correlacional Agrupamiento Reglas asociación
  47. 47. Método del caso 1) Definición del problema (VIII) 47 Categorías de problemas Fuente: https://wiki.smu.edu.sg/is101_2012/Week_12_(G3)
  48. 48. Método del caso 1) Definición del problema (IX) 48
  49. 49. Método del caso 1) Definición del problema (X) 49 Para estudiar la correlación Se escogen dos o más variables entre las que se hipotetizar una relación causal Se pone a prueba mediante técnicas estadísticas (test chi2, etc.) ¿Cómo identificar qué variables son las que explican (son independientes)? Por los métodos de control Método experimental
  50. 50. Uso de datos en el mundo del marketing Customer profiling: hábitos, necesidades, valor, potencial → Know Your Customer (KYC) Customer Intelligence: targeting, modelos de cliente (ciclo de vida relacional y existenciales), modelos de producto (propensiones), segmentación, análisis del Valor Cliente (Customer Lifetime Value), análisis patrones de compra (Market Basket Analysis), métrica RFM (Recency, Frequency, Monetary), etc. Estrategias omnicanal y de Social CRM: Método del caso 1) Definición del problema (XI) 50
  51. 51. Uso de datos en el mundo del marketing Brand Intelligence: valor de una marca, influencia de la marca en la oferta y demanda, valoración de marca, etc. Marketing experiencial: Customer Experience Management, Customer journey, Indicadores de Experiencia de Cliente (NPS, etc.) Del marketing masivo al marketing one2one: Event-based marketing, marketing en tiempo real (retargeting), retargeting personalizado (Right Offer, Right PersoN), estrategias de cross y Método del caso 1) Definición del problema (XII) 51
  52. 52. Uso de datos en el mundo del marketing Inbound marketing: engagement con contenidos, capturando datos de touchpoints, relación con clientes, etc. Social Media Intelligence: Social Business, Social Media Analytics, análisis de medios sociales y conversión, etc. Geomarketing: Sistemas de Información Geográfica (GIS) Producto: nichos de mercado, nuevos productos y Método del caso 1) Definición del problema (XIII) 52
  53. 53. Uso de datos en el mundo del marketing Fidelización de clientes: programas de fidelización, técnicas de fidelización (endógena y exógena) Marketing ROI & optimización del presupuesto de marketing: CLV vs. CAC, modelos de atribución, modelo analítico de atribución, evaluación de las acciones, campañas, segmentos y audiencias, optimización de la inversión etc. Método del caso 1) Definición del problema (XIV) 53
  54. 54. Método del caso 2) Análisis 54 Necesidad de información Entidad/entidades Conceptos medibles Atributos Métricas Indicadores → KPIs Ejemplo
  55. 55. Método del caso 3) Síntesis 55 Resumen de indicadores Categoría de indicadores Mercado Oferta Producto Acciones de marketing Cuadro de Mando Integral
  56. 56. Método del caso 4) Generar alternativas 56 Oportunidades de mejora Experimentos orientados a la mejora de resultados Para los cuatro problemas planteados, vamos a construir: Clasificación/clusterización Modelo de regresión Reglas de asociación Análisis de Componentes Principales
  57. 57. Método del caso 5) Evaluar alternativas 57 Fuente: http://globalo2.es/satisfaccion-clientes/
  58. 58. Método del caso 6) Decisión 58 Toma de la decisión considerando KPIs Fuente: https://actitudinternacionaluca.wordpress.com/author/intacuca/page/9/
  59. 59. Método del caso 7) Plan de acción 59Fuente: http://www.sedputumayo.gov.co/sedputumayo/SITIO/site/index.php?option=com_k2&view=item&id=679:plan-de-acci%C3%B3n-secretaria-de-educaci%C3%B3n-departamental-a%C3%B1o-2014
  60. 60. Tabla de contenidos El marketing Método del caso Métricas e indicadores Ciclo de Business Intelligence Data-driven marketing Aplicaciones de Marketing Intelligence 60
  61. 61. Métricas Introducción Beneficios de la medición/evaluación Analizar, comprender (los atributos de un ente) Controlar (la calidad del producto, etc.) Predecir (el tiempo y coste de un proyecto) Mejorar (la calidad de un servicio, proceso, etc.) Conceptos medibles (factores) Calidad, calidad de uso, productividad, coste, eficiencia de una acción, etc. 61
  62. 62. Métricas Introducción (II) “Metrics are welcome when they are clearly needed and easy to collect and understand” (Pfleeger) “Indicators are ultimately the foundation for interpretation of information needs and decision-making” 62
  63. 63. Métricas Utilidades Medición objetiva antes que subjetiva Especificar en el mundo formal, la correspondencia de un atributo del mundo empírico Servir de base a métodos cuantitativos de evaluación o predicción La métrica no puede interpretar por sí sola un concepto medible → necesitamos indicadores 63
  64. 64. Métricas Métodos de evaluación Categorías Testing Inspección Consulta (inquiry) Modelo analítico Simulación Los métodos y técnicas a aplicar son Cuantitativos vs. cualitativos 64
  65. 65. Métricas Conceptos asociados a métricas 65 Entidad Atributo Concepto medible Modelo conceptual Métrica (Medición, medida) Método Escala y unidad
  66. 66. Métricas Entidad 66 Un objeto que va a ser caracterizado mediante la medición de sus atributos Puede ser física -tangible- o abstracta -intangible- Objetos de interés para el marketing: Servicio Producto Acción Campaña
  67. 67. Métricas Atributo 67 Propiedad mensurable, física o abstracta, de una entidad Puede ser interno o externo de la entidad El atributo se puede medir (cuantificar) por medio de una métrica directa o indirecta
  68. 68. Métricas Concepto medible 68 Una relación abstracta entre atributos de una o más entidades, y una necesidad de información Fuente: https://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_medida
  69. 69. Métricas Modelo conceptual 69 El conjunto de subconceptos y las relaciones entre ellos, que sirven de base para una posterior evaluación o estimación Ejemplo: características y sus relaciones que proveen las bases para modelar la calidad Una característica puede estar conformada por subcaracterísticas y atributos
  70. 70. Métricas Modelo conceptual (II) 70
  71. 71. Métricas Métrica 71 El método de medición definido y la escala de medición (ISO 14598-1:1999) Medición Actividad que usa la definición de la métrica para producir el valor de una medida Medida Número o categoría asignada a un atributo de una entidad mediante una medición (ISO 14598-1:1999)
  72. 72. Métricas Métrica (II) 72 Es la correspondencia de un dominio empírico (mundo real) a un mundo formal, matemático La medida incluye el valor numérico o nominal asignado al atributo de un ente por medio de dicha correspondencia (Fenton)
  73. 73. Métricas Métrica (III) 73 Juan es más alto que María si y sólo si M(Juan) > M(María)
  74. 74. Métricas Métrica (IV) 74 Pueden ser Métricas directas Una métrica de un atributo que no depende de ninguna métrica de otro atributo Métricas indirectas Una métrica de un atributo que se deriva de una o más métricas de otros atributos Se formaliza por medio de una función de medición (fórmula, ecuación) Función de medición: un algoritmo o cálculo que permite combinar dos o más métricas
  75. 75. Métricas Método 75 Secuencia lógica de operaciones y potenciales heurísticas, expresadas de forma genérica, que permite la realización de una descripción de actividad El tipo de método de medición va a depender de la naturaleza de las operaciones utilizadas para cuantificar el atributo Subjetivo: cuando la cuantificación supone un juicio realizado por un ser humano.
  76. 76. Métricas Escala 76 Un conjunto de valores con propiedades definidas (ISO 14598-1) Escala numérica (continua o discreta) Escala categórica Tipos de escala Nominal Ordinal Intervalo
  77. 77. Métricas Escala (II) 77
  78. 78. Métricas Ejemplo 78 Necesidad de información Evaluar la confianza de los enlaces en una web Entidad Website Concepto medible Confiabilidad de los enlaces Atributos
  79. 79. Métricas Ejemplo (II) 79 Métrica posible 1 #IBL Unidad: enlace Escala: numérica, enteros Tipo de escala: absoluta Tipo de método de medición: objetivo Métrica posible 2 %IBL = (#IBL/#TL) * 100 Unidad: normalizada a porcentaje
  80. 80. Métricas Indicador 80 El método de cálculo y la escala definidos, además del modelo y criterios de decisión con el fin de proveer una evaluación o estimación de un concepto medible con respecto a una necesidad de información Las métricas no pueden interpretar por sí solas un concepto medible Se necesitan indicadores
  81. 81. Métricas Indicador (II) 81 Criterio de decisión “Thresholds, targets or patterns used to determine the need for action or further investigation, or to describe the level of confidence in a given results” (ISO 15939) Ejemplo No satisfactorio: de 0 a 40 Marginal: entre 40 y 60 Satisfactorio: más de 60
  82. 82. Métricas Indicador (III) 82
  83. 83. Métricas Estrategia medición: claves
  84. 84. Métricas Estrategia medición: Esquema
  85. 85. Métricas Estrategia medición: Elementos ¿Qué necesitamos para llevar a cabo esta estrategia? Conocimientos del negocio Objetivos de negocio Estrategias de marketing digital Formación analítica digital Conocimientos técnicos
  86. 86. Métricas Estrategia medición: Objetivos eCommerce Cualificación de leads Engagement Compromiso y fidelización
  87. 87. Métricas Estrategia medición: Objetivos (II)
  88. 88. Métricas Estrategia medición: Objetivos (III)
  89. 89. Métricas Estrategia medición: Objetivos (IV)
  90. 90. Ventas Ventas por hora, día, semanales, mensuales, trimestrales y anuales Compra media (ticket medio de venta) Margen medio Ratio conversión ventas respecto a usuarios % Carritos abandonados % de nuevos pedidos respecto pedidos de usuarios recurrentes Métricas Estrategia medición: KPI
  91. 91. eCommerce Unique visitors Total visits Page views New visitors New customers Total orders per day, week, month Time on site per visit Page views per visit Métricas Estrategia medición: KPI (II)
  92. 92. Marketing Site traffic Unique visitors vs. returning visitors Time on site Page views per visit Traffic source Newsletter subscribers Chat sessions initiated Facebook, Twitter, or Pinterest followers or fans Métricas Estrategia medición: KPI (III)
  93. 93. Customer service Customer service email count Customer service phone call count Customer service chat count Average resolution time etc. Ahora veamos como pintar este cuadro... Métricas Estrategia medición: KPI (IV)
  94. 94. Tabla de contenidos El marketing Método del caso Métricas e indicadores Ciclo de Business Intelligence Data-driven marketing Aplicaciones de Marketing Intelligence 94
  95. 95. Ciclo Business Intelligence Introducción Entendiendo el problema a resolver Saber plantear las preguntas correctas Identificando los problemas Pensamiento creativo y crítico Definiendo las métricas de negocio Aplicación de técnicas Los modelos analíticos: relación entre variables Modelización del problema: Modelos descriptivos (segmentación de consumidores, cesta de la compra, etc.) y predictivos (predicción de abandonos o fugas, pasos por taller,...) Visualización de resultados para aportar valor al negocio 95
  96. 96. Ciclo Business Intelligence Entendiendo el problema a resolver Entendiendo el problema a resolver Saber plantear las preguntas correctas Identificando los problemas Pensamiento creativo y crítico Definiendo las métricas de negocio Aplicación de técnicas Los modelos analíticos: relación entre variables Modelización del problema: Modelos descriptivos (segmentación de consumidores, cesta de la compra, etc.) y predictivos (predicción de abandonos o fugas, pasos por taller,...) Visualización de resultados para aportar valor al negocio 96
  97. 97. Ciclo Business Intelligence Entendiendo el problema a resolver (II) 97 No obtiene respuestas quién posee los datos, sino quien sabe hacer las preguntas Una disciplina que tiene un objetivo a medio plazo La herramienta de la estrategia y de la dirección Busca dar respuestas a preguntas concretas y formuladas a priori analizando datos Fuente: http://www.xiskya.com/2012/12/21/una-pregunta-poderosa-por-favor/
  98. 98. Ciclo Business Intelligence Entendiendo el problema a resolver (III) 98 Por contra, Big Data, básicamente consiste en analizar masivamente datos "a ver si sale algo" Esto último tiene problemas obvios Me pueden salir correlaciones o relaciones espúreas o sin fundamento ni sentido (si analizamos la aparición del cambio climático y la desaparición de los piratas, la correlación es muy alta, y su sentido ninguno) Un campo que permite aprovechar el dato a corto plazo buscando patrones, inferencias, etc., entre los datos, sin ningún objetivo a priori concreto
  99. 99. Ciclo Business Intelligence Entendiendo el problema a resolver (IV) 99
  100. 100. Tabla de contenidos El marketing Método del caso Métricas e indicadores Ciclo de Business Intelligence Data-driven marketing Aplicaciones de Marketing Intelligence 100
  101. 101. Data-driven marketing Ganar más dinero 101 Marketing intelligence La idea es analizar la parte más transaccional (de compra - venta) con las acciones de marketing Con este dúo, sacamos acciones de marketing con objetivos, personalizado e hipersegmentado Fuente: http://www.boats.com/boat-content/2010/page/152/
  102. 102. Data-driven marketing Ganar más dinero (II) 102 Se trata de analizar los datos: Contextuales de una compra → momento, lugar, composición de la cesta de la compra Lo enmarcamos en perspectiva → frecuencia, tiempo entre última compra, etc. Analizamos el cliente → si lo hace con tarjeta de fidelización, edad y perfil sociodemográfico, si viene incentivado por un descuento, etc. Y el canal por el que entra → online -tienda online, landing page, redes sociales, etc- u offline … y preguntarnos cosas como...
  103. 103. Data-driven marketing Ganar más dinero (III) 103 Segmento y perfil de cliente que más compra a una hora determinada y en un lugar concreto Fuente: http://es.slideshare.net/Elife2009/perfil-del-consumidor-de-bebidas-alcohlicas-en-mxico
  104. 104. Data-driven marketing Ganar más dinero (IV) 104 Quién (influenciadores) o qué (drivers de compra) influye más en la decisión de compra de un cliente → drivers
  105. 105. Data-driven marketing Ganar más dinero (V) 105 Qué relación de productos permite modelizar el perfil de cliente
  106. 106. Data-driven marketing Ganar más dinero (VI) 106 ¿Cuál es la estructura de mi marca? Fuente: http://www.scielo.org.co/scielo.php?pid=S0120-48232007000200008&script=sci_arttext
  107. 107. Data-driven marketing Ganar más dinero (VII) 107 Reglas de asociación de productos como "Si compra foie, también adquiere vino crianza", y así enfocar el cross- selling o up-selling en tienda o en promociones, product placement, gestión de inventarios, etc. Expresión de la forma X → Y {pañales} → {cerveza} {cerveza} → {pañales} {pan, leche} → {huevos} {pan} → {leche, huevos} Fuente: http://noticias.buscopisocasa.com/category/alimentacion-2/
  108. 108. Data-driven marketing Ganar más dinero (VIII) 108 MROI: Marketing Return on Investment McKinsey review: “An integrated analytics approach could save up to 15-20% total budget” Source: http://www.thecmosite.com/author.asp?section_id=1137&doc_id=234474
  109. 109. Data-driven marketing Ganar más dinero (IX) 109 Clusterizar clientes y productos Source: http://inside-bigdata.com/2013/12/18/tech-tip-power-pitfalls-clustering/ Source: http://www.cs.bilkent.edu.tr/~saksoy/research.html
  110. 110. Data-driven marketing Ganar más dinero (X) 110 ¿Cómo están relacionados mis clientes? Análisis de Redes Sociales (ARS) Source: http://rs.resalliance.org/2010/11/03/reading-list-using-social-network-analysis-sna-in-social-ecological-studies/
  111. 111. Data-driven marketing Ganar más dinero (XI) 111 ¿Cómo generar lealtad y preferencia hacia mi producto?
  112. 112. Data-driven marketing Ganar más dinero (XII) 112 Customer Experience Fuente: https://www.karelgeenen.nl/15/hoe-kan-de-customer-journey-jou-helpen-bij-je-online-strategie/
  113. 113. Data-driven marketing Ganar más dinero (XIII) 113 Lead generation, Nurturing and Scoring Fuente: http://www.responsewise.com/email-marketing/use-lead-scoring-nurturing-to-plug-sales-funnel-leaks/
  114. 114. Data-driven marketing Ganar más dinero (XIV) 114 Fuente: http://my-inner-voice.blogspot.com/2011/08/net-promoter-score-for-four-cloud-iaas.html
  115. 115. Data-driven marketing Ganar más dinero (XV) 115 Fuente: http://www.slideshare.net/saurabhsawhney/customer-experience-management-cem
  116. 116. Data-driven marketing Ganar más dinero (XVI) 116 Recency Cuán reciente es la última compra del cliente Frequency Con cuánta frecuencia compra el cliente Monetary Cuánto gasta el cliente Esta técnica de análisis está basada en el axioma de marketing de que el 80% del negocio procede del 20% de los clientes
  117. 117. Data-driven marketing Ganar más dinero (XVII) 117 Fuente: http://www.emailmonday.com/customer-lifetime-value-calculation-email-marketing
  118. 118. Data-driven marketing Maturity model 118
  119. 119. Data-driven marketing Maturity model (II) 119
  120. 120. Data-driven marketing Maturity model (III) 120 Fuente: https://wiki.smu.edu.sg/is101_2012/Week_12_(G3)
  121. 121. Data-driven marketing Aumentando el valor Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf
  122. 122. Data-driven marketing Visión única del cliente Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf
  123. 123. Data-driven marketing Matriz de estrategias con clientes Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf
  124. 124. Data-driven marketing Marketing digital y Big Data/Business Intelligence Landing page - GIS - Segmentación - Dashboard Cadena de valor del dato en acciones de captación directa BBDD Business Intelligence SEO Performance marketing Social Media
  125. 125. Data-driven marketing Conozca sus clientes y aumente sus ventas
  126. 126. Tabla de contenidos El marketing Método del caso Métricas e indicadores Ciclo de Business Intelligence Data-driven marketing Aplicaciones de Marketing Intelligence 126
  127. 127. Experiencias Big Data Customer Intelligence
  128. 128. Experiencias Big Data Retención de clientes
  129. 129. Experiencias Big Data Estrategias omnicanal
  130. 130. Experiencias Big Data Estrategias omnicanal (II)
  131. 131. Experiencias Big Data Geomarketing
  132. 132. Experiencias Big Data CLV vs. CAC
  133. 133. Experiencias Big Data Mantener un diálogo a lo largo del Ciclo de Vida del Cliente
  134. 134. Copyright (c) 2015 University of Deusto This work (but the quoted images, whose rights are reserved to their owners*) is licensed under the Creative Commons “Attribution-ShareAlike” License. To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ David Ruiz Uceta y Alex Rayón Jerez Septiembre 2015
  135. 135. Programa Big Data y Business Intelligence M3.1. Business Analytics M3.1.03.5. Métricas de Marketing Intelligence David Ruiz Uceta y Alex Rayón Jerez druiz@smartup.es y alex.rayon@deusto.es 25 de Septiembre de 2015 Bilbao

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