Innovación bajo incertidumbre

Antes de construir cualquier modelo de predicción para marketing es necesario realizar ciertos análisis descriptivos previos.

La clave de todo esta en la base de clientes que poseamos, en la robustez y completitud de esta.

Explorando un poco no tardaremos mucho en encontrar patrones de comportamiento del consumidor o cliente.

Existen varias alternativas para sacar conclusiones primarias una de ellas comparar nuestros resultados con los datos de mercado, analizar nuestra participación en el etc.  

Los segmentos de clientes apareceran solos al combinar estos detalles en función del objetivo de nuestras acciones de marketing.

En resumen algunos pasos que debemos seguir:

• Explorar en nuestras bases de clientes, buscando los mas rentables en una primera instancia.
• Luego determinar que caracteristicas comparten, que compran, con que frecuencia lo hacen, a que promociones respondieron en el pasado.
• Luego mediante herramientas analíticas, estadísticas o de datamining elaborar un listado con los clientes existentes y otra con los potenciales.
• Luego diseñar estrategias de marketing adecuadas para lograr nuestros objetivos comerciales.

Luego que acumulemos historia sobre varias campañas, nuestro paso siguiente es el de modelado de predicción. Es decir tratar de predecir la respuesta a futuras campañas,para ello debemos contruir una base de datos con una estructura que soporte el modelamiento, es decir ubicar a aquellos clientes que respondieron favorablemente pero también a los que no lo hicieron, no sirve solo tomar un mundo de clientes. Para modelar debemos considerar ambos mundos.

Con este modelo podemos lograr rentabilizar y enfocar nuestros recursos tanto humanos, tecnologicos y economicos en clientes que realmente responderan de manera satisfactoria.

Un punto importante a considerar es que todo modelo posee un nivel de error de otra forma no necesitariamos de él, dado que estaríamos en un escenario de certidumbre.