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Algoritmos Predictivos.

Actualizado: 4 ene

VOL. 0035 – FLORIDA, LUNES, OCT 9, 2023





Juan F. Arjona Harry

President & CEO Strategee


En el marketing actual, no puede concebirse la generación de estrategias, tácticas y campañas, que no tengan como base el análisis matemático de la conducta de compra del consumidor/comprador.


Pasaron los tiempos en los cuales, con criterios simples de segmentación, la compañía emitía boletines, enviado correo electrónicos, diseñaba promociones, diseñaba tácticas de cross-selling enviadas a toda su base de datos.


Por diversas razones, entre las que se cuentan:


1. Mayor efectividad en cuanto a tasas de redención.


2. Mejor planificación del supply chain.


3. Mayor precisión en la asignación de recursos de inversión de mercadeo para cada segmento y cliente.


4. Mejor precisión en cuanto a las métricas vinculadas a cada estrategia, táctica y campaña.


5. Mayor probabilidad de edificación de Equity para la marca.


6. Mejor desempeño en las alianzas con proveedores y compañías aliadas con las cuales trabajar para el cross-selling o las promociones.


7. Mayor marketing revenue.


Es vital que el marketing considere hoy una fuerte vinculación con una plataforma matemática robusta en cuanto a modelación, que permita el logro de los anteriores objetivos en su ejecución. Cuando se trabaja con la base de datos, existen decenas de rastros o curvas trazables sobre la conducta de compra de los clientes y/o consumidores, que van conformando por sí mismas ciclos que se iteran, que al analizarlos de forma detenida mediante la formulación de un Algoritmo Interpretativo, permite advertir que probablemente esa conducta de compra podría volverse a repetir de nuevo, en este caso, la decisión de compra podría ser impactada hasta ser modificada con la acción de marketing promocional o la táctica de cross-selling indicada como con suficiente poder estimulacional para que se transforme en decisión de compra.


La posibilidad que hoy ofrece el avance tecnológico de los desarrollos de software, debe estar acompañada de la formulación matemática que permita leer la iteración transaccional en la DWH, hasta la conformación o validación algorítmica, de tal forma que con la adición de características basadas en las reglas de decisión de compra (compensatorias y no compensatorias), más una adición propia de variables externas macroeconómicas, se pueda diseñar con precisión el Algoritmo Predictivo que posibilite la extracción de una sección de registros de la bodega de datos de la compañía y sobre ella, desplegar el poder estimulacional indicado de una táctica de cross-selling o de una táctica promocional, en la que pueda advertirse una mayor probabilidad de éxito en su ejecución.


Esto es lo que hoy exige el contexto actual. Trabajar con los métodos generalistas anteriores, en los cuales se podía de forma indiscriminada implementar acciones de estimulación táctica de la demanda, ya pasaron; hoy ya no existen dentro de un modelo de marketing que cada vez más debe buscar la optimización de la inversión como regla base de su management.


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1 Comment


Muy buena información, sobre el modelo actual del marketing.

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