All posts by : Admin GBA

El estudio multivariado es una técnica de análisis estadístico que se utiliza para evaluar la relación entre múltiples variables en un conjunto de datos. En el contexto del marketing, esta técnica se utiliza para analizar cómo diferentes variables, como los datos demográficos del consumidor, los comportamientos de compra y las preferencias del consumidor, se relacionan entre sí y cómo pueden influir en las decisiones de marketing.

Se utilizan técnicas estadísticas avanzadas para analizar grandes conjuntos de datos y detectar patrones y relaciones entre las variables. El objetivo del estudio multivariado es identificar patrones y tendencias en los datos que puedan utilizarse para tomar decisiones informadas sobre estrategias de marketing y comunicación.

El estudio multivariado para aumentar el conocimiento del cliente

Al utilizar técnicas de análisis multivariado, los especialistas en marketing pueden identificar las variables que tienen la mayor influencia en el comportamiento del consumidor y en las decisiones de compra. Para este cliente sin duda se presentaba como la acción optima hay implementar.

Nuestro cliente nos presentó una zona geográfica bastante deprimida de una ciudad importante con graves problemas de movilidad, seguridad y espacio público. Allí quería construir un centro comercial por lo que se necesitaba saber cuál era la oferta adecuada en cantidad para las diferentes categorías de productos y servicios. Todo en un lapso de tiempo a partir del año 2018 hasta el año 2030.

El cliente

Un grupo económico que dentro de sus negocios más importantes tiene el inmobiliario y la construcción de centros comerciales.

El problema para solucionar

La complejidad radicaba en que, debido a las obras de infraestructura del gobierno regional y el P. O. T (Plan de Ordenamiento Territorial). Esta zona pasaría de ser la última en potencial de consumo hasta evolucionar en los siguientes 20 años y llegar a ser uno de los lugares más icónicos y emblemáticos de la ciudad. Además de ser la más interesante desde el punto de vista de potencial de consumo.

Algunas de las preguntas que nuestro cliente quería que le ayudáramos a responder eran: ¿cuántos locales deberían abrirse?, ¿de qué categorías?, ¿de qué marcas?, ¿cómo demostraríamos a esas marcas la evolución de la zona para que se interesaran en el centro comercial?, ¿cuántos clientes potenciales tendríamos para todos y cada uno de los comercios en los próximos 20 años?, ¿cómo nos impactarían los actuales centros comerciales de la ciudad? y ¿cómo se transformarían las zonas comerciales aledañas al centro comercial?, entre muchas otras.

Solución GBA Smart Marketing®: Estudio Multivariado

Para responder a este imponente reto de negocio consideramos que la solución era conocer al consumidor de la zona. En los diferentes momentos del tiempo y desde diferentes dimensiones de información. Comenzando por entender los principales datos macroeconómicos de la zona, de la ciudad y de la región para los años 2020, 2025, y 2030.

Después realizamos diferentes análisis sociodemográficos para entender cómo cambiaría la población y su composición etaria y de género a lo largo del tiempo. Analizamos también el comportamiento de consumo de todas y cada una de las categorías y lo comparamos con la oferta comercial de la ciudad.

Incorporamos al análisis el transporte público y su evolución, así como la cobertura actual y futura de la infraestructura vial. Sus ampliaciones y estaciones de transporte público junto con el tráfico peatonal y vehicular de la ciudad. Además de tres municipios cercanos desde donde llegaban diariamente más de 600.000 personas por diferentes motivos (laborales, estudiantiles, entre otros).

Con estos insumos logramos construir isócronas en diferentes momentos y horas del día para los años mencionados, lo que nos permitió entender los cambios del área de servicio del futuro centro comercial.

Consideramos de mucho valor caracterizar la población flotante por motivos turísticos y laborales que llegaba a la ciudad. No solo de los municipios cercanos, sino también de otras ciudades del país e incluso de otros países. De igual forma, incorporamos información empresarial para ver el impacto de las poblaciones empresariales en el consumo actual y futuro de la zona.

Finalmente, a partir de la suite de soluciones de Smart Analytics by GBA Smart Marketing® realizamos la segmentación de la población en ocho grupos. Cada uno de ellos conformado por cuatro subsegmentos. A partir de dicho conocimiento, determinamos la oferta ideal por categorías, cada una con hasta tres opciones de marcas que se ajustaban a los hábitos de consumo de cada grupo.

El resultado:

• • Con la segmentación de los consumidores de GBA Smart Marketing® nuestro cliente estableció una clave de lectura sintética de perfiles sociodemográficos y de comportamiento de los hogares, ingreso y categorías de consumo.
  • El análisis del área de servicio, competidores y POIS (Points of interest) permitió saber qué categorías tenían mayor demanda y cuáles no.
  • Los cambios de la zona de servicio, a partir de la evolución de la infraestructura vial y las condiciones de seguridad. Permitieron dimensionar el tamaño de la población objetivo en cada uno de los momentos del tiempo.

De este modo, entendemos que el estudio multivariado se utiliza para identificar los factores que tienen la mayor influencia en la satisfacción del cliente, como la calidad del producto, el precio, el servicio al cliente y la marca. Al comprender los factores que influyen en la satisfacción del cliente, las empresas pueden tomar medidas para mejorar la experiencia del cliente y aumentar la lealtad del cliente.

Para GBA Smart Marketing®, el valor e interpretación de los datos tiene un rol primordial en el desarrollo e innovación de nuestro portafolio de soluciones a la medida para cada uno de nuestros clientes.

.

Contáctenos para mayor información de nuestros servicios.

La calidad de datos se refiere a la capacidad de los datos para cumplir con los requisitos y expectativas de los usuarios y para apoyar la toma de decisiones efectiva. Esto incluye la verificación de la exactitud, integridad y coherencia de los datos, así como la eliminación de datos duplicados o incorrectos.

En esta oportunidad les compartiremos como nuestro cliente, luego de un proceso de transformación digital, logró consolidar la información de Facturación, CRM, Cobranzas y S.A.C de todos sus consumidores. Era clave que toda esa información se ubicara en un solo repositorio de datos con una única estructura y formato que permitiera un acceso práctico para el uso de todas las áreas.

Calidad de datos y conocimiento del cliente 

La calidad de los datos se refiere a la medida en que los datos son precisos, completos, consistentes, relevantes y actualizados para su uso previsto.

La calidad de datos también se relaciona con la gestión de datos, que incluye la recopilación, almacenamiento, procesamiento y análisis de datos. Una buena gestión de datos puede ayudar a mejorar la calidad de los datos, asegurando que los datos estén limpios, organizados y accesibles.

Nuestro cliente: una importante compañía comercializadora de Electricidad

El propósito: se había determinado que existía la necesidad de tener una base de datos única que cumpliera con las mejores practicas de calidad de datos, era necesario garantizar: Existencia, Validez, Consistencia, Integridad, Precisión, Relevancia. La base de datos tenia siete campos de información y la nueva base de datos debía contemplar hasta catorce campos de información que le permitirían tener la capacidad de contactar a sus consumidores por cualquier canal de comunicación.

La solución GBA: Smart Data & Holistic Data Quality

Smart Data: Construimos para nuestro cliente una base de datos llamada GOLDEN RECORD en la cual, integramos todas las fuentes de datos (online/offline). Sugerimos un nuevo lay out compuesto de más de cuarenta campos de información. Que permitiría no solo mejorar la calidad de la información existente sino aumentar el conocimiento del cliente final. Luego de realizar los procesos de calidad de datos se aplicaron los procesos de enriquecimiento y complemento de información para todos los campos de información vacíos.

Para los documentos de identidad se realizó la validación de identidad en personas naturales y jurídicas garantizando la veracidad de cada dato. Finalmente, al tener una base de datos limpia, completa y veraz se realizó el enriquecimiento de información en línea con la ley de protección de datos personales de Colombia.

Smart Analytics & Smart Geo: Utilizando información transaccional del cliente y apoyados en el Attribute Set by GBA Smart Marketing® agregamos a la base de datos una marca de segmento por valor de cliente (RFM). Y una marca de segmento sociodemográfico con más de cuarenta atributos de ingresos, gastos, ubicación, ciclo de vida, entre otros.

Finalmente, se dispuso para el cliente una base de datos que alimenta el CRM y mantiene la calidad de la información actual. Así como la nueva información que es recolectada diariamente no solo de actuales consumidores sino de nuevos.

Smart Contact: Con una base de datos de calidad se diagnosticaron en ese momento:

• • Contactabilidad actual vs Potencial.
  • Multicanalidad actual vs Potencial.
  • Permisos (Ley de protección de datos personales).

Se planificaron campañas para aumentar la multicanalidad así como para obtener y actualizar los permisos de Ley 1581 de 2012 (Régimen General de Protección de Datos Personales) así como la Ley Estatutaria 1266 de 2008 HABEAS DATA que nos permitirían más adelante realizar todo tipo de campañas.

El negocio de nuestro cliente, encontró oportunidades en:

1. 1. Identificación de clientes con alta -alta y media-alta propensión de compra de otros productos y servicios.
   2. Oportunidades de atención diferenciada partir del ticket promedio de los actuales clientes.
   3. Identificación de los prospectos industriales y comerciales con alto potencial de consumo.

Resultados

El 9,11% de los ID´s (Cédulas, Rut, C,E) eran inconsistentes con la información almacenada, por ello:

• • Se complementaron nombres y/o apellidos para el 63,44% de los registros.
  • Se detectaron emails errados en el 13,44% de los registros.
  • Se complementaron y corrigieron datos en los campos de dirección física, teléfono físico y celulares para el 91,22% de la base de datos.
  • 3,11% de la base de datos era de personas fallecidas.
  • Se geocodificó el 95,66% de la base de datos.
  • Se agregaron campos con información de RRSS para el 24,66% de la base de datos.
  • 18,76% de los registros estaban duplicados lo cual significaba para el cliente un desperdicio en su presupuesto de marketing del 4,55% así como un desgaste importante para la marca.

Una buena gestión de datos mejora la calidad de los datos, asegurando que los datos estén limpios, organizados y accesibles.

En resumen, la calidad de los datos es esencial para garantizar que los datos sean confiables y útiles para su uso previsto, lo que a su vez puede mejorar la eficacia y eficiencia de las organizaciones en la toma de decisiones.

Para GBA Smart Marketing®, el valor e interpretación de los datos tiene un rol primordial en el desarrollo e innovación de nuestro portafolio de soluciones a la medida para cada uno de nuestros clientes.

Contáctenos para mayor información de nuestros servicios.

Pese a que en Colombia todos los trabajadores están obligados a cotizar al sistema de seguridad social, en 2018 el 35% de los empleados de entidades privadas y el 67% de los trabajadores por cuenta propia no cotizaba para su pensión. Esto, en parte, debido a que el 44% de los colombianos tiene ingresos menores al salario mínimo y, por ende, la contribución mínima al sistema representa un porcentaje muy alto de su ingreso. Al no contar con un ingreso suficiente, muchos trabajadores colombianos no cuentan con un mecanismo automático para ahorrar para su vejez.

Para mejorar la cobertura de esta población, el gobierno colombiano creó en 2015 el programa de ahorro previsional voluntario Beneficios Económicos Periódicos (BEPS). Al diseñar la intervención, en junio de 2018, BEPS contaba con 1.107.383 vinculados, de los cuales 352.192 (31,8%) habían ahorrado al menos una vez en el programa. Además, solo el 19% de quienes ahorraban lo hacían constantemente: o habían ahorrado en 2017 al menos 147.500 pesos colombianos (aprox. 115 dólares PPP), o habían hecho más de seis aportes en ese año, requerimientos para acceder a un seguro de vida subsidiado por el programa en 2018.

Desde esta perspectiva planteamos la implementación de Single Customer View (SCV) o vista única del cliente en español para que nos permitiera crear una vista completa de cada cliente. Integrando toda la información relevante sobre su comportamiento y actividad a lo largo de su ciclo de vida como cliente.

El cliente

Desde el laboratorio de ahorro para el retiro BID, el Banco Interamericano de Desarrollo nos solicitó desarrollar varios procesos. Tales como, mejorar los resultados de la vinculación de nuevos ahorradores, incrementar la recencia del ahorro, incrementar la frecuencia de las transacciones de ahorro y mejorar el valor ahorrado promedio de cada transacción. Se trataba de los 1,3 M de vinculados al programa BEPS de Colpensiones (Beneficios Económicos Periódicos).

El programa consiste en ofrecer a las personas un mecanismo de ahorro voluntario para la vejez, en su mayoría, los vinculados deben ser personas de niveles socio-económicos bajos con un ingreso menor a 1SMMLV (Un Salario mínimo Legal Vigente). Para el momento del piloto, la cartera de vinculados tenía un 68,20 % de no ahorradores y el 31,80% era considerado ahorrador. Se trata de poblaciones poco o nada bancarizadas, subempleados y empleados informales principalmente.

El punto de enfoque

El BID requería conocer de forma integral a sus ahorradores, así como las causas por las que otras personas vinculadas al programa no ahorraban; esto con el fin de incentivar el ahorro de la manera más eficiente en ambos grupos.

Existen múltiples razones que limitan el ahorro voluntario de largo plazo en poblaciones de bajos ingresos. Por un lado, una baja experiencia con el sector financiero y el desconocimiento del programa (lo que en algunos casos lleva a la desconfianza). Pueden llevar a que muchas personas prefieran ahorrar en instrumentos financieros que les sean más familiares, como la inversión en su casa, aunque los retornos de estas inversiones puedan ser más bajos y volátiles.

Por otro lado, los sesgos psicológicos, entre los que se destaca la falta de atención, disminuyen la disposición individual a ahorrar.

Se ha identificado que los individuos no tienen una imagen de su propia vejez, especialmente poblaciones jóvenes no la consideran; existen unas condiciones del ciclo de vida que facilitan que este imaginario aparezca, por lo que estas variables cobran relevancia en el análisis y acercamiento a los potenciales ahorradores.

Con la finalidad tanto de motivar a vinculados al programa BEPS que no ahorraban (inactivos) a comenzar a hacerlo, como de promover que quienes sí ahorraban (activos) lo hicieran más, se planteó una estrategia de campañas de incentivo al ahorro ejecutada a través de diferentes canales entre los que se podrían mencionar mensajes de texto y llamadas telefónicas de alto contacto, en segmentos escogidos por análisis de datos masivos (big data) con media y alta propensión a ahorrar.

Retos del Proyecto

Baja contactabilidad y la imposibilidad de construir multicanalidad en dichos grupos, poblacionales que, en su mayoría, cambiaban su número móvil y dirección física entre dos y tres veces al año.

Además, debíamos tener en cuenta un presupuesto limitado y la presencia de usuarios en más de 1.100 municipios a nivel nacional. Lo cual aumentaba considerablemente los costos de cualquier acción comercial presencial que se quisiera proponer.

Solución GBA Smart Marketing®:

Vista única del cliente vinculado. (SCV) / Single Customer View

La tarea era incrementar el número de transacciones anuales, el promedio ahorrado en cada una de ellas, y lograr que quienes no ahorraban, retomaran el hábito nuevamente. Sin embargo, teníamos poco conocimiento del vinculado, razón por la cual todas las campañas eran segmentadas de forma tradicional y sus canales de comunicación se limitaban al uso su Contact Center y mensajes SMS.

Realizamos un proceso de calidad de datos a la información recibida por parte de la entidad con el fin de detectar información desactualizada y/o inconsistente. Después actualizamos, complementamos y normalizamos las direcciones físicas de los clientes ahorradores y no ahorradores, lo que nos permitió geocodificar el 95% de la base de datos.

A partir de la información transaccional, sociodemográfica y atributos construidos por GBA Smart Marketing® para el proyecto. Entre los que se destacan el score de propensión de ahorro, estimador de ingresos y score de riesgo de crédito. Logramos segmentar al 100% de los ahorradores y no ahorradores con más de 51 características para cada uno.

Con el conocimiento adquirido, planificamos y ejecutamos campañas de marketing diferenciadas, por más canales, con mensajes y frecuencias adecuadas para cada grupo, maximizando el retorno de la inversión en mercadeo (ROMI).

Para estudiar el impacto de las campañas, se asignaron aleatoriamente 24.000 vinculados del programa para el piloto, creando un grupo de tratamiento y un grupo de control; cada uno de los cuales se constituyó con 6.000 vinculados activos y 6 000 inactivos. Ya que los participantes fueron seleccionados aleatoriamente, fue posible evaluar el impacto de la campaña de llamadas en el total de vinculados.

El resultado:

• • Aumentamos el valor ahorrado en 9,47 %; la transacción promedio en 4,11% en el primer bimestre de implementación; el número de transacciones histórico pasando de 3,31 transacciones/año a 5,22 transacciones/año y la tasa de actualización de datos de contacto en 17,03%.
  • Identificamos y corregimos el 17,21% de la base de datos de vinculados que presentaba inconsistencias en la información registrada, lo cual afectaba el resultado de todas las acciones de marketing.
  • Implementamos al menos 51 nuevas características descriptivas que incrementaron, de manera importante, el conocimiento del vinculado.
  • Ubicamos las zonas de concentración de personas no vinculadas con mayor propensión de ahorro para que el área comercial de la entidad realizara un trabajo de vinculación más eficiente a través de sus brigadas presenciales con gestores asesores.
  • Al automatizar el journey del vinculado, incrementamos el número de campañas realizadas y optimizamos su velocidad de gestión.
  • Excluimos de la gestión de marketing al 11,70% de la cartera de vinculados a quienes no tenían posibilidades reales de ahorro.
  • Entre los vinculados activos, los asignados al grupo de tratamiento tuvieron una probabilidad 14% más alta (18,41 pp vs. 16,14 pp del grupo de control) de realizar aportes en un mes y ahorraron un 9,4% más por mes (aprox. 2,34 dólares vs. 2,13 dólares del grupo de control). Así, entre los vinculados activos el tratamiento generó 1,6 dólares de ahorro por cada dólar invertido.
  • En los vinculados inactivos, si bien los asignados al grupo de tratamiento tuvieron una probabilidad 41% más alta (0,86 pp vs 0,61 pp del grupo de control) de realizar aportes en un mes y ahorraron un 46,9% más por mes (0,13 dólares vs 0,09 dólares del grupo de control), las diferencias que encontramos no son significativas. Es decir, en los vinculados inactivos el tratamiento no generó incremento de ahorro de manera significativa.

Conclusiones

Las campañas de llamadas de alto contacto en grupos seleccionados, con técnicas de analítica y de acuerdo con su potencial de ahorro, incrementan el ahorro de trabajadores independientes y de bajos ingresos, como los vinculados al programa BEPS en Colombia. Sin embargo, su efectividad depende de si estos trabajadores ya han ahorrado de manera voluntaria.

Entre aquellos que ya habían ahorrado, el tratamiento generó 1,6 dólares de ahorro por cada dólar invertido. Entre aquellos que todavía no habían ahorrado, el tratamiento no generó ahorro de manera significativa.

Un factor determinante de la costo-efectividad en este caso es el precio de las llamadas. La focalización en vinculados con un alto potencial de ahorro permite minimizar el costo de las llamadas mientras maximiza el impacto potencial. El potencial de ahorro, sin embargo, se estimó con base en el ahorro voluntario sin intervención.

El conocimiento del cliente a través del uso de variables no convencionales, o que van más allá de datos demográficos, permite generar campañas personalizadas que involucran tanto la diferenciación en el mensaje como en el canal y el destinatario, maximizando el beneficio obtenido con la inversión. El ahorro siempre es posible si se basa en educación financiera y asesoría personalizada basada en un imaginario alineado con las características del producto financiero.

Las organizaciones pueden ahorrar dinero y mejorar sus indicadores con una inversión fuerte al inicio para mejorar sus bases de datos y procesos de cara al cliente, pero con una operación más económica a medio y largo plazo sustentada en la actualización de los perfiles mediante la observación de su reacción a las campañas, sus cambios por el ciclo de vida, eventos emergentes y evolución económica.

Para GBA Smart Marketing®, el valor e interpretación de los datos tiene un rol primordial en el desarrollo e innovación de nuestro portafolio de soluciones a la medida para cada uno de nuestros clientes.

Contáctenos para mayor información de nuestros servicios.