Enriquecimiento de datos de clientes

La riqueza de datos sobre nuestros clientes determina la calidad de la segmentación, y por tanto el éxito de la estrategia de marketing personalizado. Buenos datos, buena segmentación, marketing eficiente. Pero ¿cómo podemos saber más sobre los clientes?

Enriquecimiento de datos de clientes, ¿me lo explicas?

A menudo es complicado para los ejecutivos de marketing «visualizar» en qué consiste el enriquecimiento. De manera general, se trata de agregar a cada cliente, en la base de datos de clientes,  campos relevantes que provienen de fuentes externas, datos públicos, datos abiertos, datos agregados, directorios online, redes sociales…

Los indicadores más usados para enriquecer clientes son la renta, gasto estimado en la categoría, género, edad, probabilidad de tener hijos. acceso a puntos de venta propios o de la competencia, estilos de vida e intereses, para particulares. En el caso de empresas, desde facturación, tamaño, solvencia, crecimiento a eventos como nombramientos, OPAs, alianzas.

En definitiva, el enriquecimiento de clientes habilita la segmentación relevante y el marketing personalizado, de acuerdo al esquema:  datos enriquecidos -> cualificación de leads -> segmentación -> personalización de oferta.

¿Necesito enriquecer datos de mis clientes?

La segmentación comportamental es un standard y está madura en grandes empresas de muchos sectores. Banca, seguros, distribución y, por supuesto, todo tipo de servicios online ya clasifican sus clientes en función de su relación con la empresa. Sin embargo, una estrategia de segmentación completa exige una visión más completa, 360º del cliente:

• Sociodemográficos: sabiendo edad, sexo, renta, si tiene hijos estimaremos hábitos y necesidades complementarias, posicionamiento de marcas y productos más afines -unimos la segmentación comportamental con estudios de mercado cuantitativos y cualitativos-
• Gasto en categoría: un buen estimador del gasto total en la categoría del consumidor es clave para la estimación de la cuota de cliente, ¿qué parte de su gasto en la categoría hace conmigo? La cual es básica, a su vez, para elaborar indicadores cuantitativos de vinculación y fidelidad. Un cliente con un gasto alto puede no ser fiel ni estar altamente vinculado, si su gasto en la categoría es muy superior.
• Ubicación respecto a puntos de venta: cada vez toma más importancia en grandes empresas con estrategias de comercialización omnicanal ambiciosas, ya que, al conocer si el cliente tiene acceso a puntos de venta física, y su distancia a puntos de distribución/recogida, podemos estimar su propensión a compra online, y a mismo tiempo estimar coste logístico personalizado. Esto último abre la puerta al pricing dinámico de entrega y optimización extrema de logística de última milla, dos campos con gran potencial de optimización vía analítica de datos

¿Cómo puedo enriquecer clientes?

Hay muchas maneras, como se ha apuntado arriba. Os propongo una clasificación por tipo de cliente y tipo de datos.

Métodos de enriquecimiento de clientes por tipo de cliente, B2B vs B2C

• En el ámbito B2B existe mucha información estructurada para enriquecer clientes -bases de datos públicas y privadas- sobre tipo de actividad, volumen de negocio, implantación, solvencia y relaciones societarias de empresas. Además, hay fuentes de información no estructurada, como medios de comunicación online, blogs, redes sociales donde información muy relevante convive con el «ruido». Con dedicación, tecnología robusta con grandes volúmenes de datos y técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) es posible separar la señal del ruido y estructurar esta información en bases de datos, generando indicadores de gran valor sobre las entidades (empresas). El enriquecimiento de empresas presenta además la ventaja de quedar fuera del ámbito de leyes y reglamentos de protección de datos personales.
• En B2C podríamos agrupar las fuentes en dos grandes tipos:
  • Enriquecimiento geográfico. A partir del principio de la geodemografía que enuncia que «grupos humanos similiares habitan el mismo espacio, o espacios contiguos», y siempre que contemos con indicadores fiables, con alta precisión espacial, podemos estimar características sociodemográficas de un cliente a partir de dónde vive, o incluso por dónde se mueve -por motivo laboral, ocio…-. Esto requiere capacidades de geocodificación, para convertir direcciones postales en coordenadas.
  • Enriquecimiento por cruce con redes sociales virtuales y otra actividad online. Es una gran oportunidad y una realidad a día de hoy, pero presenta importantes conflictos con la privacidad y la protección de datos personales

A día de hoy, el enriquecimiento geográfico en B2C es el tipo de enriquecimiento de clientes más común, y está pasando de ser una rareza a algo sistemático en muchos sectores, al final del post podéis ver un caso.

¿Y de dónde salen estos datos? los orígenes pueden ser muchos, algunos de los principales:

• open data, datos de origen o componente pública, administrativa, puesta a disposición de ciudadanos y empresas
• las propias empresas, vía second party y third party data -reutilización de los datos generados por el negocio, debidamente anonimizados-, como datos de movilidad de operadores de telefonía, o de transacciones de tarjetas de servicios financieros
• empresas especialistas que elaboran modelos propios con las fuentes anteriores, como es el caso nuestro caso, con el sistema de indicadores microterritoriales para enriquecimiento de clientes microtarget

Aplicaciones del enriquecimiento de clientes

Algunos casos de aplicación de este enriquecimiento de clientes son:

• Banca:  renta y tipo de vivienda suelen tener buena capacidad predictiva en modelización de bajas
• Seguros: además de modelización de bajas, cálculo de riesgos personalizado -naturales, robo, kilómetros de vehículos según tipo de zona…-
• Retail: como se ha mencionado, permite estimar la cuota de cliente
• E-commerce: además de estimación de cuota, acceso a red de puntos de recogida, pricing dinámico de portes
• B2B: búsqueda de gemelos, solvencia y rating…
• Energía renovable distribuida: el potencial de generación de electricidad fotovoltaica se estima a partir de datos de catastro de metros cuadrados de terrado, orientación, tipo de cubierta, tipología de edificio -unifamiliar, colectivo-. La propensión a autoproducción fotovoltaica se estima por medio de renta, edad, formación
• Hoteles y turismo: segmentación estratégica de hoteles, análisis de flujos de turistas en función de sus características inferidas

Caso de enriquecimiento de datos de clientes

Venta directa y online de precocinados, incrementando la tasa de repetición de compra

Mediante campañas de captación muy ventajosas y agresivas, la marca logra ganar muchos nuevos clientes. Sin embargo, poco más de la mitad de ellos hacen un segundo pedido. Geocodificando y enriqueciendo los clientes,  aprendemos que, solo con que viva en una vivienda unifamiliar, la probabilidad de que repita crece del 52% al 58%. Si además vive en un municipio pequeño, se incrementa al 70%. y si el la primera compra, en promoción, superó los 42€, la probabilidad de repetir crece casi hasta el 85%.

De este modo, gracias al enriquecimiento de datos mejoramos enormemente la segmentación, con un conocimiento directamente aplicable en acciones de marketing en dos puntos críticos de relación con cliente:

• En el segundo pedido, al conocer la probabilidad de conversión en función de las variables descritas, mediante promos personalizadas
• En la captación, dirigiendo los esfuerzos a los tipos de clientes y zonas con mayor tasa de repetición. O, lo que es lo mismo, renunciando a captar clientes que no repetirán

Enriquecimiento de puntos de venta

Mencionamos el enriquecimiento de ubicaciones de establecimientos como un caso peculiar del enriquecimiento del cliente. Estos puntos de venta pueden constituir la red comercial, en empresas de distribución o servicios financieros, o el propio cliente intermedio, para gran consumo, fabricantes en sectores varios o distribución mayorista. En este sentido tiene mucha relación con la segmentación de clientes B2B, donde cada establecimiento constituye un cliente, y su capacidad de demanda depende fuertemente de su entorno -la demanda a la que, a su vez, el punto de venta atiende-.

El enriquecimiento de establecimientos consistiría en «pegarle» los datos de su área de influencia, idealmente calculada mediante isocronas -a pie, en coche, bicicleta…-. Estos datos idealmente incluirán todos los tipos de demanda -residencial, laboral, de paso, turística…- y la intensidad competitiva.

Al hacerse de manera automática, es posible generar de manera sistemática estas áreas de influencia para, por ejemplo, todas las tiendas de nuestra enseña más todas las de la competencia más una serie de potenciales ubicaciones. Los beneficios de este enriquecimiento de puntos de venta son claros:

• Expansión óptima, elección de ubicaciones ideal para nuevos puntos de venta
• Valoración de la calidad de las ubicaciones actuales, estrategia de red
• Benchmark de ubicaciones frente a competencia, ¿quién ha decidido mejor?
• Cobertura de oferta, ¿qué población tiene accceso a uno de nuestros puntos de venta? Es de gran valor especialmente para ubicación óptima de equipamientos públicos

Nuestra API de enriquecimiento permite precisamente esto, enriquecer puntos de venta simplemente a partir de una tabla con coordenadas o direcciones postales -la propia API geocodifica-. Puedes testarla en este formulario de test de API de enriquecimiento.

Finalmente, si te interesa conocer nuestros microdatos espaciales para enriquecimiento de clientes, puedes pedirnos acceso a demos o una demostración de aplicaciones y casos. Como siempre, gracias por leer hasta aquí. Tu opinión, crítica, sugerencia siempre es bienvenida.