Optimización de Campañas
Datos
- Demográficos
- Tenencia
- Utilización
- Pagos
- Uso de canales
- Quejas
- Encuestas
- …
Monitoreo de
Resultados
Re...
tiempo
Las campañas son costosas, muchos clientes no responden
A
Respuesta
Problema
A
tiempo
RIGHT PERSON
Solución:
Predecir quienes van a responder a una oferta de un producto
Tecnología:
Data Mining
Benef...
El modelo permite ordenar las cuentas de
acuerdo a la probabilidad de respuesta
50%
70%
90%
80%
No solo bajar los costos…
...
Datos
- Demográficos
- Tenencia
- Utilización
- Pagos
- Uso de canales
- Quejas
- Encuestas
- …
Modelos Predictivos
Probab...
RIGHT OFFER
RIGHT CHANNEL
RIGHT TIME
RIGHT PERSON
• Propensiones de cada cliente
• Rentabilidad de cada producto
• Costo y...
tiempo
A B C
Foco en la Campaña y no en el Cliente
La respuesta a las campañas incrementa drasticamente la carga
del call ...
tiempo
RIGHT TIME
Solución:
Elegir los clientes que tengan mas propensión en cada momento
Tecnología:
Data Mining y Optimi...
Cada individuo tiene preferencia (manifiesta o teorica) a ser contactado por
distintos canales
El costo de cada canal es m...
RIGHT CHANNEL
Solución:
Seleccionar el mejor canal para cada cliente
Tecnología:
Data Mining (por canal) y optimización
Be...
tiempo
Campañas superpuestas.
Se satura al cliente con ofertas. Los distintos departamentos se disputan los
clientes. Se p...
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...
%? $?
%? $?
%? $?
?
?
?
42
87
A
B
C
Productos
Datos y
Modelos
A
A
B
C
B
C
A B C
Seleccionar la mejor campaña,
el mejor mom...
15
Marketing Tradicional
Centrado en el Producto
Encuentra los mejores clientes para cada producto
Solo Canales Saliente...
Cross-sell?
<context data>
<customer data>
Oferta
¿Aplica
a este
caso?
Margen
Probabilida
d de
Respuesta
Valor
Esperad
o
A...
Datos
- Demográficos
- Tenencia
- Utilización
- Pagos
- Uso de canales
- Quejas
- Encuestas
- …
Múltiples
Modelos Predicti...
Ejemplo Banca
Desarrollaron un modelo de Cross Selling para prestamos en 3 semanas
Duplicaron la tasa de respuesta de la...
Ofertas en todos los Canales
Ejemplo Banca
 Propensiones de cada cliente
 Rentabilidad de cada producto
 Costo y Efectividad del canal
 Restricciones de contacto...
Redes Sociales
Pero luego de recibir la oferta…
y con NO clientes también!
estos clientes hablan con otros clientes
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Optimización de campañas

948 views

Published on

Presentación de Adolfo Kvitca en AMDIA INTERGA 2010

0 Comments
1 Like
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
948
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
101
Actions
Shares
0
Downloads
17
Comments
0
Likes
1
Embeds 0
No embeds

No notes for slide
  • 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.
  • Copyright 2003-4, SPSS Inc.
  • 16
  • Optimización de campañas

    1. 1. Optimización de Campañas
    2. 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. 3. tiempo Las campañas son costosas, muchos clientes no responden A Respuesta Problema
    4. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 10. Cada individuo tiene preferencia (manifiesta o teorica) a ser contactado por distintos canales El costo de cada canal es muy diferente ? Problema
    11. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 19. Ofertas en todos los Canales Ejemplo Banca
    20. 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. 21. Redes Sociales Pero luego de recibir la oferta… y con NO clientes también! estos clientes hablan con otros clientes

    ×