Por Cristián Figueroa S.
Ingeniero Consultor del Departamento de Business Intelligence SONDA S.A.
Profesor Departamento de Ingeniería Eléctrica Universidad de Chile
A menudo, las empresas de distintos rubros, como retail, salud, turismo, banca, servicios, telecomunicaciones y gobierno, son capaces de coleccionar importantes datos en forma estructurada gracias a la tecnología, logrando desarrollar un Data Warehouse Corporativo de acuerdo a los objetivos que se han establecido para su negocio.
A pesar de esto, no resulta extraño ver que muchas empresas realizan esfuerzos errados por rentabilizar a sus clientes sin analizar la información recopilada sobre la composición real de sus respectivas carteras. Esto, los puede llevar a tomar resoluciones equivocadas, perjudicando el desempeño de su negocio. Es por ello, que se propone utilizar herramientas de Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI), las que tras su aplicación ayudan en la toma de decisiones y en consecuencia a rentabilizar exitosamente la masa heterogénea de consumidores.
Hoy, al utilizar herramientas de BI –como la minería de datos (Data Mining)- las compañías pueden mejorar sus oportunidades de negocio, al conocer de mejor forma los gustos y preferencias de los consumidores y la calidad de los productos o servicios que comercializan, adelantándose a lo que los clientes esperan recibir. Esto conlleva inevitablemente a una positiva evolución en el manejo de la relación con el cliente.
En la aplicación de las herramientas de BI se siguen seis pasos, los que se relacionan con el entendimiento del problema; la comprensión de los datos; la preparación de los mismos; el modelado, la evaluación y la implantación. Cabe mencionar que hoy se ha desarrollado una novedosa aplicación basada en data mining que utiliza redes neuronales artificiales, tanto supervisadas como no supervisadas, para segmentar y luego clasificar un conjunto de clientes, basándose en indicadores de fidelización.
Una de las más fructíferas experiencias al aplicar este diseño, se ha registrado con una compañía de retail chilena, la cual estaba realizando inagotables esfuerzos por rentabilizar a sus clientes, sin la claridad necesaria para lograrlo. Utilizarlo le permitió conocer su cartera, al informarse que –por ejemplo- cerca del 20% de ella poseía rasgos de lealtad en su comportamiento de compra.
Asimismo, gracias a las propiedades que ofrecen las redes neuronales artificiales para explorar los datos y conocerlos en distintos niveles de profundidad, fue posible averiguar que este 20% de clientes estaba conformado por un 13% de dueñas de casas que efectuaban compras en líneas de importancia para la compañía, que son compulsivas a la hora de comprar y que procesan montos altos. Además, un 3% demostró tener mucho más poder adquisitivo que el grupo anterior, pero con las demás características semejantes y otro 3%, que probablemente también eran dueñas de casas, resultaron menos compulsivas a la hora de comprar en la tienda.
A su vez, se mostró que en la cartera de clientes hay un grupo de no fieles, otro de improbables y otro con una tendencia potencial de llegar a ser fieles. Con estos resultados, la compañía ha podido rentabilizar esta información, iniciando acciones de comunicación y promoción, mientras que los consumidores se ven beneficiados mediante la mejor satisfacción de sus necesidades.
Estas cifras no son los únicos avales que validan la aplicación de herramientas de BI en proyectos de conocimiento de consumidores, sino que también lo hace el mundo científico. De hecho, el destacado investigador en Redes Neuronales Artificiales y Data Mining, Jacek M. Zurada, ratificó esta aplicación de segmentación por fidelización para CRM Analítico utilizando procesos de BI. Esta fórmula, junto con la solución para detectar fraudes y abusos, que fue presentada a la comunidad de profesionales e investigadores en la conferencia internacional en Data Mining el año pasado en Las Vegas, Estados Unidos, fueron una clara señal de la evolución que Chile está experimentando en el uso de herramientas de Business Intelligence, destacando que entre las múltiples industrias que se podrían ver beneficiadas con tales aplicaciones, estaría el turismo.
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