Identificación y cualificación de clientes. listas y bases de datos

1. Las listas.

2. Base de datos.

3. La selección de nuestros mejores clientes actuales y futuros.

4. Data Mining. Cómo obtener oro a través de la explotación delos datos.

5. La privacidad: un derecho del cliente que debe ser respetadoy valorado.

Identificación ycualificación declientes. Listas ybases de datos

Josep Alet

Copia de uso privadoEste texto forma parte de la obra Marketing directo e interactivodel autor Josep Alet.

© Josep Alet

© De esta edición: Esic Editorial, Avda. de Valdenigrales, s/n. 28223 Pozuelo de Alarcón (Madrid)Tel. 91 452 41 00 - Fax 91 352 85 34www.esic.es

ISBN: 978-84-7356-522-6Depósito Legal: M-51.762-2007

Queda prohibida toda la reproducción de la obra o partes de la misma por cualquier medio sin la preceptiva autorización previa.

Identificación ycualificación de clientes.Listas y bases de datos

Josep Alet

1. Las listas … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 8

2. Base de datos … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 15

3. La selección de nuestros mejores clientes actuales y futuros … … … … … … … 22

4. Data Mining. Cómo obtener oro a través de la explotación de los datos … … … 31

5. La privacidad: un derecho del cliente que debe ser respetado y valorado … … 36

Índice

7Este texto forma parte de la obra Marketing directo e interactivo del autor Josep Alet

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La estrategia de la empresa se concreta en un plan de marketing desarrolladocon la utilización de las distintas variables que, dirigidas sobre un público obje-tivo preciso, podrá conseguir unos resultados deseados.

En marketing directo e interactivo es prioritaria la selección de personas oempresas sobre las que se realizarán las campañas de marketing. Además, elresultado de las campañas y el mismo contacto o relación que se establezca pro-porcionarán una gran cantidad de información, que se plasmará en una base dedatos de los clientes o prospectos, la cual podrá ser explotada en el desarrollo deuna relación futura. Por eso, comenzamos por las listas y bases de datos antes deavanzar más en el desarrollo de las webs eficaces y la captación de clientes.

Sin duda alguna, la base de datos aporta la gran diferencia entre la publicidady el marketing directo. Es en el mercado privado donde podemos promover nue-vas ventas, ofrecer nuevos canales de distribución con el comercio electrónico ola venta por catálogo, probar nuevos productos, iniciar nuevas empresas, consti-tuir un vínculo, crear una lealtad vitalicia o colocar productos complementarios.

Se ha dado tal importancia a la base de datos como medio indispensable parael marketing directo, que en muchos casos se habla de marketing de base dedatos. Como se comenta a menudo, la base de datos es el corazón del marketingdirecto, aunque no por ello debamos caer en el planteamiento erróneo de con-fundir un medio con el sistema.

Sin embargo, vamos a realizar una introducción primeramente a las listascomo personas identificadas potenciales que luego pueden pasar a formar partede una base de datos y sirven en la primera fase de la identificación de clientespotenciales de mayor interés.

1. Las listas

A) Concepto de lista

Se trata de una serie de nombres con información adicional significativa,registrada conjuntamente. La lista es un componente clave en cualquier plan depublicidad directa, hasta el punto de valorarse como el factor más importante.Como se dice normalmente, cualquier mailing o emailing, por mal realizado queesté, si se envía a la lista adecuada, puede producir buenos resultados, mientrasque el mejor mailing enviado a una lista equivocada será un fracaso. Las listaspueden ser vistas como segmentos de mercado, base de las transacciones que seproducen en éste.

Los datos individuales son recogidos y tratados de forma conjunta para elanálisis y evaluación de la información. El objetivo es tanto identificar a losmejores clientes dentro de nuestra propia lista como conseguir los mejores nue-vos clientes por listas externas que se consideren más apropiadas.

Las listas son un activo fundamental (y en muchos casos el más importante)para la empresa. Se deprecia como otros activos por razones tan claras como lamuerte de las personas y empresas, su traslado, cambios progresivos con lamaduración de las personas, cambios de intereses, ambiciones, preferencias ycambios de situación económica. Es necesario, por tanto, un mantenimientoconstante de las listas para tener una comunicación relevante y sin desperdicio.

B) Tipos de listas

Existen tres tipos de listas: listas de respuesta, listas compiladas (dentro delas listas externas) y listas propias. Las consideraremos por separado.

1. Listas de respuesta

También llamadas listas de compradores o listas de participantes o de sus-criptores de newsletters. Recogen los nombres de las personas que han contesta-do previamente a una oferta de marketing directo. Tal vez sean suscriptores,solicitantes de regalo o información, compradores, donantes, miembros. Puedenser cualificados por todo tipo suscripciones a artículos, intereses y áreas.

Tienen en común el haber demostrado una predisposición a responder a unaoferta específica de marketing directo.

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2. Listas compiladas

Son relaciones de personas o empresas que tienen alguna característica ointerés común. Se pueden obtener de una variedad de fuentes, como los directo-rios (páginas amarillas, Who’s who), titulados de facultades y escuelas, cámarasde comercio, listas de asociados.

Describen igualmente segmentos de mercado, pero no han sido generadas através de respuestas a ofertas de marketing directo. Estas listas pueden ser intere-santes para una amplia gama de productos y negocios, aportando informacióngeodemográfica o psicográfica y, en general, aquella que no está disponible en lis-tas de respuesta, aunque sin información específica sobre idoneidad de respuesta.

En España existen pocas listas disponibles; entre ellas están disponibles algu-nas listas de colegios y asociaciones profesionales y clubes. Dentro del ámbitoempresarial, existe amplia información del sector de actividad (aunque no siem-pre actualizada), volumen de ventas, número de empleados y algún otro indica-dor relevante de perfil de empresa.

Mención especial por su interés merecen las listas de personas que acaban detomar importantes decisiones en su vida, pues son más propensas a realizarotros cambios, lo cual las hace especialmente valiosas. Un ejemplo pueden serlas listas de parejas recién casadas y la de nuevos residentes, muy útiles paraempresas de equipamiento del hogar o bricolaje. Por otro lado, la lista de reciénnacidos o nuevas mamás es valiosa para empresas de alimentación infantil oartículos para bebés en general y de productos asociados a cambios en la etapade vida de los hogares.

Así, por ejemplo, en el caso de un análisis de los lectores-anunciantes de larevista Segundamano, constatamos que en momentos clave de compra-ventacon los clientes de automóvil, vivienda o productos informáticos se obteníanprobabilidades de compra hasta 19 veces superior a la de una población generalsin cualificar.

3. Lista propia

La lista interna está compuesta de clientes (activos e inactivos) y clientespotenciales obtenidos a través de los esfuerzos de la propia empresa: solicitantesde información, de regalo o de visita o catálogo, o nombres aportados por clien-tes como idóneos para la empresa.

Es la lista más importante y valiosa, resultado de todas las transacciones dela empresa, que acaban siendo recogidas en las listas. Además de obtener con


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ella las acciones de marketing más rentables, tenemos un potencial de explota-ción, bien por alquiler o bien por el intercambio con listas que sean afines a lade la empresa.

La lista de clientes es la variable disponible más importante para conseguirun buen resultado. Lo que en realidad cuenta es saber a quién te diriges, cómoes, dónde vive, qué ha comprado, cuándo y dónde, qué le gusta e interesa.Entonces se puede adaptar la oferta a cada tipo de cliente, saber a quién se ha deenviar e incluso la rentabilidad más probable que se puede obtener.

Los resultados en la lista propia de clientes son de 3 a 30 veces superiores alos obtenidos respecto al público en general, pudiendo obtener perfectamenteuna respuesta de un 1% sobre prospectos hasta un 10% en la lista de clientes,consiguiendo un 20% en el segmento de los mejores clientes.

Tal como hemos comentado hace un momento, es muy importante tener encuenta el principio de afinidad, que vincula la oferta con la lista a la que laenviamos. Así, está comprobado que las listas que funcionan bien para unaempresa suelen tener un alto nivel de correspondencia con su fichero de clien-tes. Esto es lógico si pensamos que unas listas externas que ofrecen un mercadoadecuado para nosotros, han de tener un cierto solape con nuestra base de clien-tes. Con varias pruebas podrá deducirse la probabilidad de éxito o porcentaje derespuesta esperado con una lista a partir del porcentaje de personas comunesentre la lista externa y el fichero de clientes. El porcentaje mínimo de referenciavendrá determinado por el grado de penetración que tenga la empresa en el seg-mento específico de mercado que ofrece la lista externa.

C) Fuentes de listas

1. El alquiler o intercambio de listas es habitual en el caso de productosmuy especializados y con dificultad de poder utilizar listas de prospectos de for-ma rentable. El intercambio de listas está muy extendido en países como Esta-dos Unidos. Un ejemplo es el que realizaban las conocidas revistas Time yNewsweek que, aun siendo directos competidores, han constatado que es renta-ble la operación de intercambio de sus listas, aunque, evidentemente, lo circuns-criben a suscriptores perdidos.

Este resultado se constató en campañas cruzadas entre clientes de empresascompetidoras de un mismo grupo. Aun compitiendo directamente en la mismacategoría de productos, la respuesta de uno no iba en detrimento de la otra com-pañía y se creaba un grupo importante de clientes comunes que tenían un gastocon el grupo superior al individual de cada empresa en sus mejores clientes.

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El precio del alquiler gira normalmente en torno a los 0,15 euros, llegando amás de 0,30 euros cuando se trata de clubes de personas muy cualificadas porperfil específico de personas u ocupaciones o clientes de alguna empresa.

El gran desarrollo del intercambio o alquiler de listas lo he comprobado amenudo, por ejemplo, cuando me suscribí hace años a la revista empresarialnorteamericana Fortune. Inmediatamente, en el plazo de un mes, recibí ofertasde suscripción a dos periódicos económicos norteamericanos y uno inglés, tresrevistas empresariales y dos de información general norteamericanas, dos librosespecializados en dirección de empresas, una oferta de inscripción a una confe-rencia estratégica europea, una oferta de compra de libros empresariales porcorreo, otra oferta de participación a una lotería mundial y una tercera de inclu-sión como miembro en el club de una conocida compañía de aviación norteame-ricana. Es fácil comprobar la afinidad que existe entre las distintas ofertas, asícomo la alta probabilidad de respuesta por mi parte. Cómo no, dos nuevasempresas contaron conmigo en su base de clientes.


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FIGURA 3.1CAMPAÑA DE VINOSELECCIÓN SOBRE LOS REGISTRADOS

EN LA COMUNIDAD DE ICTnet

Observar cómo se especifica la procedencia y cómo la comunicación de ICTnet argumenta porqué lo hace y facilita darse de baja o limitar las comunicaciones recibidas.

En el caso de direcciones de email, la captación de direcciones se consigue através de acuerdos con empresas que publican un formulario de registro y expli-can las ventajas de darse de alta en el servicio, normalmente ofreciendo ventajasen función del perfil que presenta la persona para asegurar la fiabilidad y cali-dad de los datos entregados. Las ofertas y beneficios ofrecidos a los suscriptoresabarcan desde incentivos directos en compras hasta muestras o regalos, siemprecon la garantía de que sólo se dirigirán a las personas registradas para hacerlesllegar aquellas ofertas en las que se hayan mostrado interesados en un primermomento.

Entre las empresas existentes en España destacan www.consupermiso.com conunos 2 millones de direcciones disponibles y controlada por OJD, o www.canal-mail.com con más de 6 millones de registros en España y 25 millones en elmundo, o www.correodirect.com que, según indica, cuenta con más tres millo-nes en España.

En el uso de los datos recogidos específicamente por Internet es de aplica-ción la LSSI 34/20021, que indica cómo el receptor de cualquier comunicaciónvía email debe haber dado su expreso consentimiento para poder enviarle men-sajes a su buzón de correo electrónico, del tipo “Sí quiero recibir” o indicado enuna comunicación de respuesta inicial donde indica que acepta las comunicacio-nes de una empresa para unos objetivos específicos. Esto quiere decir que elgrado de interés con el que los clientes van a leer las comunicaciones es clara-mente superior a otras situaciones porque lo ha indicado así.

2. La compra de listas está muy restringida en España por la aplicación pri-meramente de la LORTAD1 y posteriormente, de forma más dura, con laLOPD2. Sólo pueden adquirirse registros que implican la cesión efectiva de labase de datos de una empresa en el caso de indicación expresa y explícita adeterminadas empresas que se indican. En este campo sólo existen empresasespecializadas en el negocio de las bases de datos a las que se puede acudir parabuscar personas con perfiles determinados pero con un número potencial gene-ralmente muy reducido. Aquí pueden salir ganando empresas que se asocian conproyectos sobre clientes potenciales de interés común, como los ya menciona-dos de recién nacidos o compradores de automóvil.

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1 La Ley 34/2002, de 11 de julio, de servicios de la Sociedad de la Información y de Comercio Electrónico 2 En España se aprobó en 1999 la Ley Orgánica de Protección de Datos de carácter personal (LOPD) y deobligatorio cumplimiento por los ficheros creados a partir de junio de 1999, que exige adoptar medidas deseguridad muy elevadas y completas y sustituye a la LORTAD existente hasta el momento. Se aplica encualquier operación y gestión de ficheros de personas y empresas, por lo que afecta a todos los capítulosde listas y bases de datos mencionados en este capítulo.

D) Evaluación de listas

A la hora de elegir una lista para alquilar o comprar, tenemos que realizaruna recopilación de información sobre múltiples aspectos que nos permitiránvalorar su rendimiento potencial, facilidad de uso o exactitud. Entre otros, losaspectos que se han de tener en cuenta son:

a) Cobertura de la lista, respecto a un territorio geográfico o país y númerode direcciones. Grado de duplicación dentro de ella.

b) Origen del fichero, según fecha de entrada y razón (compra, solicitud deinformación, visita, etc.).

c) Sistema de explotación de las direcciones con referencia a soporte, sis-tema de actualización y ordenación (alfabético, geográfico, D.N.I. uotros), además de información necesaria para enviar la comunicación aldestino.

d) Valor de la información contenida en el fichero. Depende de la exactitudde la información, el tiempo que hace que fue recogida y la forma de con-seguir los datos para su explotación. Es conveniente que se recoja lasiguiente información: fechas de operaciones de promoción y tipo recibi-das, devoluciones de correo, situación de pago, devoluciones de producto,tipo de pagos realizados, si son compradores de venta a distancia, cuánrecientes, la frecuencia y el importe de las compras.

e) Afinidad con nuestra lista propia, comparando perfiles con nuestros clien-tes.

f) Posibilidad de segmentación y realización de tests muestrales con análisisposterior, para poder valorar el interés en parte o en toda la lista, y para ase-gurarnos de no sufrir engaños por darnos una muestra especialmente rica.

El acuerdo a que se puede llegar para el uso de la lista es corriente que espe-cifique el coste de utilización en una fase posterior, para más de un envío, la for-ma de pago y el volumen que se ha de utilizar.

Se ha extendido el compromiso de entrega de direcciones efectivamente váli-das para cubrir los errores y devoluciones producidos, pero dado el coste decomunicación que se produce (excepto en el caso de emails) es convenienteintroducir una cláusula de anulación de las obligaciones de pago si la calidad dela lista no es la mínima exigible, lo cual se puede determinar por el porcentajede devoluciones, número de teléfonos o emails erróneos, que no tendría quesuperar normalmente el 5%.


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Por lo tanto, además de los criterios mencionados en este punto, es recomen-dable realizar un test o prueba piloto de los ficheros3 que sirva para comprobarsu calidad y potencial efectivo para una posterior selección definitiva y explota-ción ampliada.

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3 Los tests se tratan en profundidad dentro del capítulo 8 de este mismo libro.

MBNA como ejemplo de empresa que crece sobre bases de clientes de otras empresas

Una vía poco utilizada es crecer en base a las relaciones de clientes ya existen-tes con otras marcas, algo en lo que MBNA, ahora Bank of America, junto a sufilosofía de máxima orientación al cliente, es ejemplar. Posee un modelo basado enel marketing de afinidad, que significa el 55% de su captación en España, donde lamarca principal próxima a los clientes es la que facilita su suscripción. Por tanto,MBNA no hace prácticamente campañas de su marca, sino que se apoya en marcascon fuerte relación con sus clientes, desde la comprensión máxima de su filosofía,relación con el cliente e identidad principal, adaptando sus acciones de marketing ylos canales de comunicación en función de las preferencias del colectivo al que sedirige.

Durante más de dos décadas ha establecido relaciones de comarketing y marke-ting de afinidad con más de 5.000 organizaciones, incluyendo asociaciones profe-sionales, de más de 3,5 millones de estudiantes, con unos 4,5 millones de aficiona-dos a equipos deportivos y muchos otros grupos. Además MBNA se apalanca eninstituciones financieras que proveen oficinas de acceso a los clientes, con más de15.000 a nivel mundial, como ocurre con el Banco Cooperativo y el Banco Pastoren España.

Tarjeta Fundación Vicente Ferrer de

MBNA.

2. Base de datos

Hasta ahora hemos tratado las listas, las cuales recogen una serie de datosbásicos sobre personas físicas o jurídicas. Ahora bien, los datos alcanzan unvalor muy superior si se establecen relaciones entre ellos, al observar interrela-ciones que nos permitan sacar conclusiones aplicables a la valoración de loscomponentes, así como a realizar acciones de marketing directo.

Pasamos, entonces, a hablar de la base de datos, entendida como un conjuntode datos interrelacionados. Una base de datos es una agrupación de ficheros vin-culados, y es mucho más que una lista (conjunto de nombres y direcciones deuna única fuente). Sirve para aplicaciones múltiples, permitiendo una manipula-ción de los datos de forma adecuada y oportuna.

La base de datos recoge una vasta información que puede ser vinculada deforma conjunta. Ésta se obtiene de muchas fuentes y apoya un buen número deaplicaciones.

1. Creación de la base de datos.

a) Capturar, organizar y mantener los datos de marketing existentes. Se debenrecoger todos los datos que aporten información útil y conocimiento de nuestrosclientes actuales y futuros. Esto implica la formación de las personas de los distintosdepartamentos de la empresa que nos pueden aportar información válida, como sontelefonistas, recepcionistas y personal del departamento de reclamaciones, servicioal cliente y marketing, la red de ventas, la web, el email o los mismos distribuidores.

En cualquier caso, para la solicitud de datos a las personas deben cumplirselos puntos contemplados por la LOPD, concretados en:

• Existencia, finalidad y destinatario de la información; carácter obligato-rio/facultativo de respuestas.

• Consecuencias de obtención o negativa a suministrarlos; posibilidad deejercitar los derechos de acceso, rectificación cancelación y oposición.Identidad y dirección del responsable del tratamiento4.

• Cuando los datos no hayan sido suministrados por el interesado, deberá serinformado de su procedencia.


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4 Excepción: fuentes accesibles al público, funciones de la Administración, personas vinculadas por rela-ción negocial, laboral, administrativa o contrato y sean necesarios para mantener las relaciones o el con-trato de acuerdo con la finalidad del fichero.

Por lo general, la base de datos contiene:

– Información de clientes.

– Información de transacciones (pedidos, cambios, devoluciones).

– Información de productos.

– Información sobre medios de pago.

– Medios de compra (correo, teléfono, internet, tienda, distribuidor).

– Información sobre comunicaciones y promociones: origen y tipos.

– Información geodemográfica: dirección, edad, sexo, estado civil, profesión.

En ningún caso tenemos que desaprovechar la oportunidad de obtener informa-ción adicional, tanto de intención “no estoy interesado en este momento”, lo cualimplica que existe una posibilidad de conversión en un momento futuro) como desituación, consiguiendo información demográfica o psicográfica, y ayudando a laempresa a satisfacer las necesidades de forma más eficaz. De ahí la importancia delos cuestionarios o encuestas que permiten conocer a fondo a nuestros clientes: loque desean, lo que les gusta y lo que no les gusta de nosotros, nuestros puntos fuer-tes y débiles. Esta información servirá de marco a nuestra estrategia futura.

Los elementos que se recogen en una base de datos son presentados de formaresumida en la Figura 3.2, agrupados en bloques de nombre, dirección, informa-ciones generales de clientes e interacciones con clientes, tanto de la empresacomo de éstos.

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FIGURA 3.2ELEMENTOS RECOGIDOS EN UNA BASE DE DATOS

La aplicación en los distintos sectores varía en contenidos, estructura y apli-caciones, pero en cada uno de ellos la información sobre los clientes puede jugarun papel fundamental para obtener un mayor volumen de negocio y una ventajacompetitiva diferencial.

En una perspectiva general, el potencial de volumen de datos relevantes reco-gidos y su uso posterior es muy amplio y profundo. Una gran parte de los datosbásicos de los clientes son obtenibles a través de las operaciones normales detransacción con los clientes potenciales o actuales de la empresa, mientras queotros a través de los cuestionarios ad hoc o las encuestas de satisfacción puedenpermitir obtener información muy útil para la mejora de la gestión del negocio.


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FIGURA 3.3PANTALLA DE REGISTRO AL CORREO DE YAHOO ESPAÑA WWW.YAHOO.ES

Observar la selección de los datos mínimos para una cualificación posterior: sexo, fecha de naci-miento y código postal.

Asimismo, es útil conseguir información externa disponible para enriquecernuestro conocimiento de las personas que se encuentran en nuestra base dedatos, a través del perfil del grupo residencial, pueblo, zona geográfica donderesida, posesión de tarjetas de crédito, teléfono, etc.

Existen en España varias empresas que ofrecen programas de enriquecimien-to de la base de datos de los clientes, lo que permite un análisis por microzonasque incorpora habitualmente datos demográficos, socioeconómicos, infraestruc-turas y hábitos de compra. El cruce de la información propia de la empresa conla base de datos general por microzonas de referencia, facilita el conocimientomejor del perfil de los clientes y mejora la eficiencia del plan de prospección alseñalar las áreas potenciales más rentables de expansión.

a) Analizar e investigar variables básicas. Para ello existen programas espe-cíficos de explotación de los datos, entre los cuales destacan SAS y SPSS.

b) Desarrollo de un programa dirigido a un público objetivo que centrenuestros esfuerzos.

c) Ejecutar el programa.

d) Tratar las solicitudes, pedidos y seguimiento de los leads.

e) Captura de nuevos datos, integrándolos en la base de datos existente.

La base de datos de nuestros clientes es el activo más importante que pode-mos tener en la empresa. Es el mercado privado al que podemos promover nue-vas ventas, ofrecer nuevos canales de distribución, probar nuevos productos, ini-ciar nuevas empresas, crear un vínculo, una lealtad vitalicia o la colocación deproductos complementarios.

La base de datos es, como hemos visto, el origen y el resultado de nuestrasacciones. Con un planteamiento bien enfocado se puede entrar en una espiral deconocimiento, eficacia y crecimiento. La Figura 3.45 ilustra el avance progresivoque se puede obtener con la explotación adecuada de una base de datos.

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5 “Database Marketing for Competitive Adventage”, Merlin Stone and Robert Show. Long Range Plan-ning, Vol. 20, n. 2, págs. 12-20, 1987.

2. Calidad de la base de datos

La calidad de la información de la base de datos ha de cuidarse de formaespecial por la implicación directa que tiene sobre los resultados obtenidos. Lacalidad se asegura durante una serie de fases o procesos que vamos a ver inme-diatamente: introducción, deduplicación y actualización.

a) Introducción. La introducción de datos ha de hacerse de forma correcta,con total exactitud, para que la información no contenga errores que puedandestruir la fuerza de la personalización de los mensajes, que impidan que éstoslleguen al destinatario o que afecten negativamente a los resultados y conclusio-nes posteriores.

b) Normalización de la información, construyendo un fichero de nombres yapellidos que contengan la práctica totalidad, asignados a números que los iden-tifiquen. Por ejemplo, José puede aparecer igualmente como Pepe, Pepito,Josep, Joseba, Pep, Pito, o cualquiera de sus variantes con errores de introduc-ción. El ordenador los tratará con un solo código como un nombre, evitando losduplicados por este motivo. De la misma forma se realiza sobre los campos deinformación de dirección, teléfono y email para asegurar que los datos soncorrectos y comparables para su posterior integración.

c) Deduplicación. En una siguiente fase se ha de realizar un proceso periódi-co y sistemático de deduplicación, con la fusión y eliminación de duplicados


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FIGURA 3.4CÍRCULO DE ÉXITO CON BASE DE DATOS

(merge-purge), lo que evitará el desperdicio de mailings innecesarios y erroresen la valoración de los clientes.

d) Actualización de la información. La información tiene que estar al día, ypara ello se introducen las devoluciones de correos (lo que se denomina nixies)o emails, además de los teléfonos erróneos detectados . Es conveniente animar alos clientes a que nos indiquen cualquier cambio en la dirección o número deteléfono, o a que corrijan cualquier error que encuentren en sus datos.

Los datos actualizados son básicos para valorar correctamente a un cliente.Un cliente que cambia de dirección pierde una parte significativa de su valor aldividirse su historial de compra en dos fichas. Por ello no aplicaríamos un plancorrecto y, además, estaríamos realizando un envío doble de ofertas comerciales.

Por último, y no menos importante, la calidad es fundamental para que larelevancia del mensaje conseguida por la personalización no caiga en saco rotoy produzca, por el contrario, reacciones negativas por errores básicos en lainformación manejada del cliente. Una anécdota divertida ocurrió en este senti-do: un sacerdote llamó a su amigo, director de una empresa de venta por correo,comentándole indignado que cómo podía dirigir una comunicación personaliza-da a él como ¡comprador de ropa interior femenina...!

Todos los esfuerzos dirigidos a la mejora de la calidad del fichero son pocos,y más cuando, con el paso del tiempo, la información tiene más probabilidad decontener errores, por cambios de criterio, por el propio proceso, etc. Por todo locual, antes de utilizar cualquier lista de personas, se impone realizar una audito-ría a fondo de su calidad.

Con Renault se realizó en su momento un importante proyecto de normaliza-ción, deduplicación, selección de los mejores registros y de su enriquecimientoposterior teniendo en cuenta los datos personales, familiares, posesión históricade vehículos y cruce con tipologías Mosaic6 para asignar las tipologías Panora-mic propias de Renault, que servían de referencia de la potencialidad relativadel mercado y los vehículos más probables de venta junto a los valores e incen-tivos fundamentales para su compra.

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6 Tipologías de clientes que permite adscribir datos de perfiles característicos. Se pueden ver en detalleen http://www.experian.es/tipologias.pdf


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CONCEPTOS BÁSICOS

Data Warehouse

El gran almacén de datos denominado en su versión inglesa Data Warehouse esuna recopilación sistematizada de los datos generados dentro de una empresa, de for-ma integrada. Para ser útil debe recoger de forma fácilmente accesible cualquier con-tacto o transacción que se realice con clientes potenciales o actuales, visitas, solicitu-des de información, envíos de comunicación.

Debe recopilar, por tanto, los datos de las más diversas fuentes, con un sistema derecopilación, procesamiento y explotación al que se permita acceder para múltiplesaplicaciones y por todo tipo de usuarios.

Las inversiones en un Data Warehouse pueden suponer grandes cifras, pudiendollegar a superar los seis millones de inversión y hasta tres años de desarrollo; en con-creto, Iberdrola invirtió cerca de tres millones de euros y trece meses de desarrollo.Iberdrola trató así de obtener ventajas competitivas para la gestión del negocio, nosólo a través de la gestión sistematizada de tareas administrativas básicas, sino tam-bién de la información necesaria para desarrollar las líneas básicas de avance en lagestión de clientes que requieren de una atención personalizada superior.

En conferencias sobre Data Warehouse y explotación del conocimiento variasveces me han preguntado: ¿Pero estamos hablando de las bases de datos de siempre oes otra cosa muy distinta? Y mi explicación acaba en que es lo mismo pero distintoen perspectiva. Cuando hablamos de base de datos estamos refiriéndonos a recopilarinformación de interés para desarrollar aplicaciones específicas, mientras data ware-house tiene una visión más global de la empresa y trata de integrar la totalidad de lasoperaciones que se producen en su vida, con aplicaciones que permiten actuar de for-ma continuada y personal, sin necesitar de realizar procesos ad hoc para explotar lainformación deseada para un caso concreto.

El desarrollo de un data warehouse actualmente se realiza dentro del contextodenominado CRM (Customer Relationship Management), que pone el énfasis en laimportancia estratégica de la gestión de las relaciones con los clientes como obten-ción de una ventaja competitiva o como mínimo para la gestión eficaz del negocioclave de una empresa.

Data Mart

Data Mart es una parte del Data Warehouse adaptada en una función de la empre-sa, más especializada y accesible. Aun entendiéndose que puede ser desarrolladaindependientemente del Data Warehouse, debe considerar la necesidad de disponerde los datos de forma totalmente integrada para poder explotarlos de forma rápida,eficiente y segura, con la máxima capacidad de información potencial. Un Data Martsuele suponer una inversión que varía entre 15.000 y un millón de euros, con unaduración de desarrollo de unos seis meses.

3. La selección de nuestros mejores clientesactuales y futuros

¿Quién es el cliente? Es la primera pregunta que debe realizarse. Su respues-ta no se concreta en un solo tipo de cliente. Normalmente cualquier empresa tie-ne varios clientes: el consumidor final, el prescriptor y el canal de distribuciónson clientes típicos en cualquier empresa. Además la empresa puede definir sunegocio a partir del cuidado y atención a cualquiera de ellos como elementoprincipal. En el extremo de la balanza se situarían por un lado las empresas quevenden a la distribución con las marcas de esta última (las denominadas marcasde la distribución o blancas), y en el otro las que realizan una estrategia pura depull’ y orientan todos sus esfuerzos a la atracción del consumidor final, forzandoal apoyo del canal.

Para que podamos tener éxito en nuestra oferta comercial, tenemos que seg-mentar nuestros mercados objetivos con tanta precisión como podamos. Con latecnología informática podemos alcanzar a millones de clientes, tratándolos acada uno de ellos como si fuera el único. Al conocerlo con detalle, nos converti-remos en un amigo que puede llegar a saber tanto de su persona como ella mis-ma. Para esto debemos convencer a los clientes de que cuanto más les conozca-mos, mejor les podremos servir.

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Considerando la necesidad de la integración, igualmente se produce normalmentela separación física en un servidor independiente utilizado a nivel local por el grupode usuarios. Teniendo en cuenta la problemática de la escalabilidad de las aplicacio-nes y la razonabilidad en la gestión para las otras áreas de la empresa, es suficientepara garantizar su implicación general y la integración en un único data warehouse.

Es recomendable, en mi opinión, el inicio del data warehouse con una implanta-ción del Data Mart de marketing, definiendo los datos fundamentales a recoger,cómo asociarlos e integrarlos, cómo acceder de forma fácil y flexible, cómo se inte-rrelacionará con las otras áreas operativas y comerciales de la empresa para ofrecer larespuesta más ágil y eficaz a clientes desde almacén, producción, servicio al cliente,red de ventas o sistemas de pago.

Esta es una solución, por ejemplo, que adoptó Direct Seguros, para permitir avan-zar en el área de marketing que ampliara y perfeccionara su estrategia de marketingdirecto. El Data Mart es imprescindible para conseguir la integración de distintasbases de datos externas e internas, y ejecutar de forma ágil planes de contacto amedida de la relación del cliente según su pasado, su comportamiento promocional,su perfil actuarial y su potencial de ventas adicionales con rentabilidad.

Con la segmentación podemos conseguir:

a) Diseñar una oferta que responda de forma adecuada a las características ydeseos de un segmento concreto del mercado.

b) Dirigir la oferta existente a aquella parte del mercado que pueda ofrecermejor respuesta. Así obtendremos una reducción de costes o una mayoreficiencia en nuestra acción comercial.

Un ejemplo ilustrativo es la identificación de la fecha de vencimiento de lapóliza de un seguro que lleva a establecer un plan de contactos en torno a lafecha de renovación prevista y evitar la comunicación en periodos en que elcliente no tiene el mínimo interés por sentirse ya plenamente cubierto.

La segmentación bien realizada nos tiene que concentrar en aquellos clientesque (tal como estableció Paretto en la regla del 20/80) constituyen el 20% deltotal y suponen alrededor de un 80% de la cifra de ventas y prácticamente latotalidad de los beneficios conseguidos.

En la Figura 3.5 podemos ver una sistemática de explotación del conocimien-to a partir de distintas técnicas y herramientas que utilizamos en Marketingcom.

1. Segmentación por comportamiento de compra

La segmentación de la base de datos se realiza básicamente por el comporta-miento histórico de compra; esto es, se valora la capacidad de compra futuradependiendo de cuánto y cuándo se nos ha comprado, dónde, cómo y por qué.

El comportamiento de los clientes se puede valorar de forma afinada con laextendida fórmula de RFIP, que recoge las iniciales de los tres factores:Recencia, Frecuencia, Importe (M en su versión inglesa de Monetary value) yProducto. Esta fórmula se aplica desde que la utilizó Sears Roebuck en losaños treinta.

Recencia de compra indica el tiempo transcurrido desde que el cliente reali-zó la última compra, indicada en períodos mensuales, trimestrales, semestrales oanuales, en función del ciclo de la actividad.

Sears separaba de su fichero de clientes a aquellos que llevan tres años sincomprar, mientras que una cadena de supermercados es habitual que manejesólo los clientes del último año en cuanto a sus transacciones, aunque evidente-mente mantiene los elementos identificadores para una posible activación futurade su tarjeta de cliente.


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Frecuencia puede adoptar varias fórmulas de cálculo. La más útil es normal-mente el número de periodos en los que el cliente compra, pero a veces se usaen la forma del número de compras que el cliente realiza en un período determi-nado. Una forma muy raramente utilizada es como relación entre las compras yel número de envíos recibidos, que no recomiendo.

Importe o valor monetario de la compra, es el total de las compras realizadaspor periodo considerado. A veces se utiliza el valor promedio de las compraspara realizar la corrección de que es mejor comprador una persona con dos com-pras de veinte mil pesetas, que otro con cinco compras de ocho mil pesetas.

Producto. Aquí producto indica una categoría específica del producto com-prado, no por la pura descripción física, como podría ser camisa o falda, sinopor su asociación a su tipología de consumo, estilo de vida o preferencias quehacen válido a un cliente para recibir una oferta determinada.

El peso relativo de las variables se ha establecido habitualmente de formaerrónea por decirlas con orden por cada uno de estos factores. Ello está signifi-cando una pérdida muy importante del potencial de aplicación de este modelo,por cuanto lleva implícito que el valor de las variables tiene el mismo peso

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FIGURA 3.5EXPLOTACIÓN DEL CONOCIMIENTO

cuando en la realidad es muy distinto y evoluciona de forma diferenciada en eltiempo.

Si consideramos la regresión de la compra del ejercicio comparada con losdatos históricos de compra a través de la siguiente ecuación:

y = a + bx1 + cx2 + dx3 + eX4

obtendremos el peso de cada una de las variables y, al mismo tiempo, el valor decompra esperado para el próximo ejercicio de los compradores con cada perfilhistórico de compra.

Además de las ya mencionadas, otras variables que determinan el comporta-miento de compra son:

– Fuente de procedencia: a veces va ligada con la respuesta al porqué. Elcomportamiento es distinto según entre por anuncio en prensa, promociónagresiva, descuento, cadena de amistad o una lista externa utilizada.


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GRÁFICO 3.1EL MODELO RFIP

Ajuste de la predicción RFIP al comportamiento real de los clientes en un caso de distribucióncon una de las variables exponencial que permite el ajuste en los casos extremos de los mejoresclientes. En este ejemplo real se puede comprobar que el modelo sólo se “equivoca” en aquellosclientes que se activaron en una temporada donde la compañía realizó una promoción demasiadoagresiva, generando clientes de menor calidad.

– Canal de compra: por correo, por teléfono, a través de tienda o por visitade representante. Posteriormente se utiliza para adecuar el plan de activa-ción del cliente a la forma en que hace uso de nuestros servicios.

– Modalidad de pago: contado, pago con tarjeta, a plazos. Se ha comproba-do que los que utilizan la tarjeta tienen un mayor volumen de compra.

Otro modelo de análisis del comportamiento de respuesta y compra utilizadohabitualmente para mejorar las segmentación y realizar una combinación de fac-tores es el método CHAID, CHi-squared Automatic Interaction Detector. Esespecialmente útil por poder trabajar con reglas categóricas (frente a la preferen-cia en regresión de variables continuas) y recoger la interacción de factores típi-ca de clusters que recogen a clientes con características afines que los hacenrealmente diferentes en su comportamiento.

Una vez seleccionadas las variables discriminantes por el modelo, se identifi-ca de forma habitualmente jerárquica las variables que mejor explican las dife-rencias en respuesta y se obtienen las diferencias en respuesta significativasentre los diferentes grupos obtenidos. Las diferencias entre los diferentes nodosse traducen en lo que se denomina cuadro de ganancias entre los resultadosobtenidos en cada celda respecto a la media global de la población. Podemos verun ejemplo inmediato referido a un modelo aplicado sobre un test de ventas deun servicio al hogar de una empresa de servicio público española7:

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7 Material “Técnicas de explotación de la información y casos” de Marketingcom.

FIGURA 3.6TÉCNICA CHAID DE SELECCIÓN DE SEGMENTOS CON MÁXIMA

TASA DE RESPUESTA

2. Criterios geodemográficos

a) Geográfico. División en unidades geográficas, tales como países, naciones,regiones, provincias, ciudades, unidades censales, bricks o barrios. Son áreas quepresentan diferencias culturales, climáticas, de densidad, históricas o económi-cas. Para llegar a segmentaciones geográficas –y no simplemente marketingregional–, se han de ligar con otras medidas de estado demográficas.

Las divisiones geográficas que son de gran utilidad en nuestro país son losmunicipios, códigos postales y especialmente unidades censales que están dis-ponibles en las direcciones y que, en bastantes casos, constituyen agrupacionessuficientemente homogéneas para obtener diferencias significativas. Las unida-des censales ofrecen el máximo interés por ser las unidades mínimas poblacio-nales con alta homogeneidad, que llevan incorporadas todas las estadísticas ofi-ciales existentes sobre edad, nivel económico, cultural, consumo, unidadeseconómicas y otros indicadores que nos pueden permitir conocer los factoresque influyen en el resultado de las ventas y los clientes captados y fidelizados.

Podemos saber qué lugares tienen características similares y cuáles son nues-tras mejores zonas de penetración, para adecuar las inversiones a las zonas derentabilidad probablemente más alta.


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FIGURA 3.7MAPA DE PREPONDERANCIA DE TIPOLOGÍAS

POR ZONA GEOGRÁFICA

b) Demográfico. Incluye edad, sexo, número de miembros de la familia,estado civil, religión y grupo étnico. Es un factor básico que aparece práctica-mente en cualquier segmentación, por su claridad y facilidad de comprensión.

c) Socioeconómico. Renta per cápita o doméstica, ocupación, educación y clasesocial, propiedad. Lo utilizan ampliamente los bancos y las empresas de seguros.

Algunas veces las empresas constituyen agrupaciones propias como combina-ción del conjunto de características anteriores y algunas de las que veremosinmediatamente después en criterios psicológicos, con el fin de tener unos gruposmuy precisos sintéticos en mente para desarrollar planes comerciales eficaces.

3. Criterios psicológicos

Tenemos información de qué compran nuestros clientes, dónde viven, quénivel económico tienen, etc. Sin embargo, nos queda por saber por qué comprany actúan de una forma determinada, qué tienen en sus mentes a la hora de decidir.

Las variables psicográficas son las que intentan explicar las razones del com-portamiento de los consumidores. Éstas han demostrado tener más valor tantopara la creación de textos publicitarios como distintos enfoques para desarrollartemas para promociones y anuncios.

Dos aspectos han ganado importancia como criterios de segmentación en elmarketing directo: beneficios observados por los consumidores y su estilo de vida.

a) Beneficios observados por el consumidor. La segmentación en función delos beneficios destacados en el producto parte del supuesto de que se dirigedirectamente a las necesidades o preferencias del consumidor. El producto no espresentado por sí mismo, con sus características intrínsecas, sino por los benefi-cios que se obtienen con su consumo.

El mejor ejemplo es el automóvil: presentado unas veces como mecánicasegura y de bajo consumo, pero –las más– como símbolo de estatus, poder,aventura, placer o, ¿por qué no?, vehículo de seducción.

Plantear el posicionamiento por beneficios implica el desarrollo de una investi-gación sobre las preferencias de los consumidores, satisfacciones actualmente obte-nidas y necesidades no satisfechas, a la busca de una proposición de venta única.

b) Estilo de vida. El perfil psicográfico de estilos de vida en marketing nor-malmente está basado en las actividades, intereses y actitudes del consumidor.Permite la comprensión del funcionamiento del mercado, la explicación de la

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conducta del consumidor (el porqué actúa de una manera determinada), asícomo el desarrollo del marketing estratégico.

En el caso de marketing directo, las actividades están bien recogidas, y losintereses y actitudes pueden ser inferidos de los datos recogidos. Así, por ejem-plo, los suscriptores a una revista de salud tendrán mayor interés por artículosdeportivos, de belleza, regímenes, productos de masaje o de maquillaje.

La segmentación por estilo de vida es menos clara y más complicada que lasegmentación por beneficios, aunque bien planteada consigue resultados muyexitosos. Una buena muestra –continuando el ejemplo en el sector del automó-vil– ha sido la publicidad del Golf en España, como podemos ver en la Figura 3.8.

A pesar de que a veces se confunde con pertenencia a una determinada clasesocial, en realidad supone la confluencia de cierto nivel económico y educativocon una determinada ocupación profesional. Dentro de este criterio de segmen-tación, se han desarrollado multitud de estudios que han llevado a distintas cla-sificaciones más o menos precisas.

Estas clasificaciones de estilos de vida tienen el inconveniente de que requie-ren del desarrollo de un modelo propio normalmente obtenido a partir de cues-tionarios sobre percepciones, declaraciones y preferencias más que en explora-ciones motivacionales profundas, además de que debemos ser conscientes delcambio que sufre progresivamente con el paso del tiempo por la misma tempo-ralidad asociada.


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FIGURA 3.8ANUNCIO DE GOLF

El análisis realizado para segmentar, seguro que aflorará diferencias muyimportantes dentro del fichero. Permitirá ahorros importantes en inversióncomunicativa, con aumento de la rentabilidad de las acciones y del potencial decrecimiento de la empresa.

Para ello tenemos que aplicar un procedimiento de segmentación, con unanálisis exhaustivo de las variables descriptivas del consumidor, para conseguir:

a) Definir las variables clave para conocer el comportamiento frente al pro-ducto.

b) Identificar y separar los segmentos de consumidores con mayor potencialo similitud con nuestro público objetivo.

c) Seleccionar el o los grupos más valiosos bajo nuestros criterios.

d) Diseño de la estrategia comercial adecuada para cada segmento objetivo.

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FIGURA 3.9IDENTIFICACIÓN DE LAS VARIABLES CLAVE DE SELECCIÓN

PERFILDEMOGRÁFICO:Mujer25/30Estudios super.Clase media

INTERESADAEN:ModaAmistadesÉxito social

Conjunción de segmentaciones

PERFIL CLIENTE

ACTIVIDADES:TrabajoSocia clubDeportes demoda, grupo

CONDUCTA:Gran consum.MarquistaPago a créditoSensibilidadal servicio

BUSCA:StatusComodidadCalidaAparienciaVariedad

OPINIONES:LiberalSegura de sí

En la figura siguiente se ofrece un ejemplo de definición de un perfil de clientepotencial, teniendo en cuenta los distintos criterios de segmentación que, una vezunidos, ofrecen una imagen clara de la persona a la que nos estamos dirigiendo.

La importancia de cada uno de los factores dependerá en gran medida de laclase de negocio, zona geográfica y tipo de clientes. No se pueden aplicar fór-mulas generales.

4. Data Mining. Cómo obtener oro a través de laexplotación de los datos

La creación del Data Warehouse junto a la tecnología de base de datos multi-dimensional OLAP (Procesamiento Analítico En Línea) permite saber qué haocurrido con una cierta facilidad y pudiendo visualizar perfectamente los datosmás relevantes. Sin embargo, el saber por qué ha ocurrido y qué puede ocurrir ycómo podemos aprovecharnos para sacar un máximo resultado requiere deherramientas de data mining basado en uno de los algoritmos disponibles: árbo-les de decisión (CART, CHAID, AID), redes neuronales, gemelos, el vecino máspróximo o reglas inductivas.

Data Mining es el proceso de extraer información de grandes bases de datosque previamente era desconocida (sin hipótesis previas), válida y aplicable, conel fin de tomar decisiones empresariales eficaces. Esta información se consolidaen la obtención de pautas escondidas, relaciones dentro de los datos o en tenden-cias claras de evolución de las variables analizadas.

Como tal, es complementario a los sistemas tradicionales de análisis estadís-ticos, aunque los análisis de regresión tienen la componente principal de detec-tar interrelaciones ocultas inicialmente. La minería de datos como su denomina-ción indica trata de descubrir tesoros ocultos en la montaña de datos existentes.

Se apoya tanto en técnicas estadísticas como matemáticas, aunque se venapoyadas con herramientas de inteligencia artificial, denominadas neural net-works, muy útiles en aquellas situaciones en que los factores analizados sonmuy cambiantes (como puede ocurrir en la entrada de nuevos competidores,guerra de precios, lanzamiento constante de nuevas ofertas), árboles de decisiónque son especialmente valiosos cuando existe una multitud de variables y conrelaciones no lineares. Y los algoritmos genéticos, aunque difíciles de compren-der, son especialmente efectivos en aquellas situaciones donde la problemáticaestá muy poca estructurada y se trata de encontrar varias soluciones razonables


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al mismo tiempo más que la mejor solución, como ocurre tradicionalmente enun modelo de regresión.

Aunque parezca que existe software milagroso que descubre grandes oportu-nidades, es el trabajo de las personas de marketing y los analistas de datos quecon la selección de la mejor metodología y la mejor interpretación de los datoslos que permitirán la máxima eficacia. Son claves la preparación de los datos, suinterpretación y su explotación posterior, y todas estas fases requieren de perso-nas expertas con visión de negocio.

Los objetivos de la minería de datos son básicamente el descubrimiento deconocimiento útil tal como comentamos, pero también visualizar los datos quepermiten hacer más próximo y comprensible su base compleja. Así se facilitadetectar y corregir datos erróneos de forma consistente, e incluso rellenar cam-pos con falta de datos en una parte de los campos que con una garantía mínimafijada se les puede asociar.

Por último, y no menos importante, está el carácter predictivo de la aplica-ción, que permite estimar cómo va a evolucionar la montaña del negocio de laempresa y cómo podemos actuar de forma más idónea para que crezca de formarentable. Data Mining representa un apoyo sustancial a la labor del profesionalde marketing por cuanto acerca el poder de las herramientas estadísticas y laaplicación de éstas a su labor, de la misma forma que lo supuso la hoja de cálcu-lo en la labor de cualquier profesional en la empresa.

El seguimiento específico del uso de la web es crítico para determinar suevolución y las mejoras de usabilidad a introducir, de acuerdo con los clicsnecesarios para las operaciones más importantes y según el perfil del usuario.Para la gestión de la web se hace imprescindible un sistema de información querecoja de dónde son los visitantes, si son nuevos, repetidores, cuántas veces hanvenido, cuántas veces han visto qué y con qué evolución, el tiempo que pasanlos visitantes en los diferentes apartados, cómo reaccionan a la publicidad y alas llamadas propias, el número de impresiones por página, los circuitos o cami-nos más utilizados.

Para ello, las tecnologías disponibles en el Data Mart de Internet consisten enla estructura de un sensor que captura la información de los eventos acaecidosen el sitio como las visitas, la secuencia, los problemas sufridos, los pedidos,etc., que pasan a incorporarse en el recolector, para luego ser analizados porherramientas OLAP y de data mining que permiten tanto explotar la informa-ción como gestionarla de forma eficiente.

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Ratios habituales utilizados: tiempo de respuesta con pérdida de usuarios, fil-tros activados por el usuario, páginas vistas, camino recorrido dentro de la web,tiempo medio de visita, ratio de clics por sesión, tipo de cliente, quejas, solicitu-des de información, muestras de interés, oportunidades aprovechadas de ofertas,número de servicios personalizados o uso del correo electrónico.

Por ejemplo, Reel.com descubrió que el 33% de los que habían hecho unacompra inicial habían comprado como mínimo una segunda vez, y que un 71%de estos clientes hizo una segunda compra dentro del período de treinta díasinmediatamente posterior. Con esta información, Reel inició su actuación sobrelos nuevos en este periodo crítico de máxima reactivación.

La actuación de la herramienta de data mining no es sólo en procesos deexplotación conjunta de los datos. Puede sacar partido inmediatamente de lainformación en tiempo real y hacer propuestas totalmente relevantes, a medidadel cliente en cada momento, como NetPerceptions y Amazon.

Esta información debe referirse a los diferentes niveles de gestión diaria, sema-nal, quincenal y mensual de acuerdo con el uso y los decisores involucrados, des-de los ámbitos más reducidos de actuación por cliente y por área de la web, a losmás amplios y globales de la empresa. Podemos ver en el gráfico adjunto unademostración de las opciones de análisis de la herramienta eLuminate.


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FIGURA 3.10AMAZON, UN EXCELENTE EJEMPLO DE EXPLOTACIÓN DEL CONOCIMIENTO

DEL CLIENTE EN RECOMENDACIONES

Amazon ha aplicado un conocimiento adicional de interés que son los círcu-los de compra referido en dos ámbitos especiales: geográfico (que compran losclientes de tu país o zona geográfica), y profesional (empresa, sector) aunquepara evitar aspectos de sensibilidad en el ámbito de la privacidad sólo refiere loscasos de círculos con un mínimo de 200 clientes.

Igualmente ha construido un sistema basado en datos implícitos, como sonlas compras del cliente, que tiene en cuenta en el apartado “New for you”, en“Recommendations” y en “Your Quick Picks”. Las recomendaciones se obtie-nen a partir de algoritmos que tienen en cuenta la valoración que han realizadolos clientes de algunas de sus compras, su perfil de compra y la integración de loque han comprado personas con un perfil similar.

Para reducir al mínimo los errores, Amazon elimina los pedidos que van conembalaje de regalo, además de aquellos que el cliente quiera excluir como norepresentativos de sus compras habituales, como una elección de una obra paraun hijo.

La selección de los mejores clientes tiene su equivalente en la separación oeliminación de los clientes marginales que pueden suponer directamente pérdi-das o unos costes de oportunidad por no centrarse en los realmente importantes.

Se aplica una combinación de técnicas estadísticas típicas de análisis deregresión o con reglas asociativas para estimar la probabilidad y el valor de si vaa comprar o no un determinado cliente. Lo destacable en Data Mining es que nose aplica un modelo de regresión para llegar a seleccionar unos clientes determi-nados, sino que el sistema identifica una oportunidad de venta inmediata y,sobre la marcha, puede ofrecer el producto más idóneo para el cliente que está alotro lado de la línea o enfrente. Así, se produce en los pedidos en Amazon que,según los productos adquiridos, ofrece automáticamente los productos más idó-neos para los clientes, consiguiéndose ventas adicionales con altísimo rendi-miento, además de demostrar profesionalidad, asesoramiento y gran atenciónpersonal, imposibles de superar por la capacidad humana.

Los acontecimientos que, aun siendo importantes, no eran contemplados enlos planes de marketing, ahora, gracias a la interacción que ofrece Internet, enfunción de la información ofrecida o los servicios solicitados, directamente sepuede saber cuáles de ellos ocurren y actuar a fondo para satisfacer totalmentelas necesidades de los clientes y obtener el máximo provecho de la empresa.

Recientemente se ha empezado a hablar de weblining para expresar el impac-to negativo de limitar las ventajas en acceso o condiciones de producto o servi-cios en Internet, de la misma manera que existe el redlining, que marca las

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zonas de limitación a vecindarios en préstamos y operaciones de crédito. Real-mente el considerar la discriminación está fuera de lugar como aspecto específi-co. Es evidente que las técnicas de Data Mining establecen unas valoracionesque llevan a agrupar a los clientes en unos determinados valores que sirven parafijar seguimientos a medida según su valor o sus necesidades.

Pero ello no tiene por qué tener nada de negativo y sí de positivo por la asig-nación de máxima eficiencia de las campañas y de los recursos de la empresaque redundarán en los mejores frutos globales de la sociedad. Con ello, además,en el mundo de Internet no hay condiciones preestablecidas y el continuo análi-sis permite ajustar las ofertas y servicios a la medida de los clientes y del merca-do en su globalidad.

Para realizar la mejor selección de la tecnología de Data Mining a aplicar sedeben considerar los siguientes factores:


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FIGURA 3.11ERROR EN EXPLOTACIÓN DE INFORMACIÓN

Aquí se recomienda a partir de marketing relacional la lectura de otras obras por una o dos com-pras que se habían acabado de realizar en bol.com justo después de su lanzamiento. La prisa poraportar valor al usuario lleva a lo contrario: si no se hacen los filtros básicos como establecer unnúmero mínimo de casos, terminamos sacando carbón en lugar del oro deseado (si se sonríe pen-sando que lo que debe ocurrir es que mi obra es un “rollo”, no podré negarle ese placer, aunquecreo que el patinazo estadístico es obvio).

• exactitud: cuán exacta es para obtener la respuesta correcta;

• claridad: en la presentación de la predicción;

• capacidad de detectar datos erróneos o faltantes;

• requisitos de preprocesamiento;

• grado de escalabilidad a un gran número de registros;

• facilidad de integración dentro del sistema del Data Warehouse;

• velocidad en la construcción y utilización del modelo;

• facilidad de validación por el usuario.

Para ser segura y eficaz su aplicación, las herramientas de Data Miningdeben estar incorporadas dentro del Data Warehouse y ser fácilmente compren-sibles por el profesional de marketing. En cualquier caso, ahora la clave para eldesarrollo de los negocios es la capacidad de respuesta y la flexibilidad máxi-ma para apoyar las áreas que son críticas de marketing, distribución y ventas,por encima de las eficiencias de producción, administración y servicios desoporte.

5. La privacidad: un derecho del cliente que debeser respetado y valorado

La problemática de la cantidad creciente de información recopilada de formasistemática en multitud de procesos e interacciones entre empresas y clientes, yexacerbada por la sensación de la falta de seguridad en Internet, ha llevado alprimer plano el riesgo de pérdida de la privacidad de las personas.

Es evidente que los negocios, al requerir de la máxima información con lagestión de las amplias bases de datos disponibles, junto a la capacidad de accesoy explotación instantánea de los datos sobre clientes seguros y los potenciales,son una amenaza para la privacidad. Se produce el dilema entre la capacidad dela empresa de obtener los máximos resultados en base al potencial de informa-ción adquirible sobre los clientes y el derecho a la privacidad de estos para man-tener la confidencialidad de aquellos datos considerados más íntimos o simple-mente personales.

Ante esta situación, The Economist, en una editorial con el título de “El finalde la privacidad”, veía clara la situación: “La gente tendrá que empezar a asumirque simplemente no tiene privacidad. Esto va a constituir uno de los cambios

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sociales más importantes de los tiempos modernos”8. Las recientes leyes de pro-tección de datos personales en base al derecho de la propiedad de las personassobre sus propios datos suponen un riesgo en el punto de partida. Este derechollevado a sus últimas consecuencias supondría una grave limitación a la libreactividad empresarial y a la libertad de comunicación general.

La solución no parte de la aplicación de leyes estrictas coercitivas y limitadoras,sino –como siempre– del desarrollo desde la misma actividad empresarial de la apli-cación del codigo ético de uso de datos personales de forma estricta, con el máximogrado de transparencia hacia el cliente en la recogida y la aplicación de los datos.

Cada vez más, se desarrollan nuevas formas técnicas de recopilar informa-ción de forma estructurada y eficiente a un coste totalmente asumible, consi-guiendo un conocimiento directo o indirecto muy profundo del cliente desde unpunto de vista de aplicaciones específicas (ver en el cuadro de Business Weeklas formas típicas de recogida disponibles). El miedo al Gran Hermano se vareduciendo progresivamente ante la evidencia: las empresas disponen de ampliainformación respecto a campos específicos en gran profundidad, pero de todasformas, a mayor grado de riesgo en el uso de la información y de sensibilidad delos datos manejados, más medidas y políticas más restrictivas se están aplicando.

No es casualidad que aparezca normalmente la falta de seguridad en el trata-miento de la información de los datos del cliente como una de las causas de noutilizar los servicios o no comprar en Internet. La magnitud de la sensibilidad hallevado a compañías importantes como DoubleClick a dar marcha atrás en losplanes de explotar sus datos de perfiles de comportamiento en los sitios, asig-nándolos a personas concretas para ser explotadas por otras empresas.

Con en el paso de los últimos años, la preocupación por la privacidad haaumentado de forma clara, aunque la presentación explícita de garantías es hoyen día un factor compensador eficaz en mayor medida que este incremento. Lafórmula pasa por aplicar los principios generales de protección de datos que sehan considerado como básicos:

– transparencia en cómo se recoge y se usa la información en cada empresa;facilidad para acceder y contrastar la información disponible sobre unapersona; capacidad de modificarla o corregirla en caso de error;

– capacidad de actuación para punir en caso de incumplimientos con penasadecuadas a la gravedad.


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8 The Economist, “The end of privacy”, may 1st, 1999.

Ahora bien, de la misma forma que hay personas extremadamente preocupa-das por la privacidad, existen personas que por una compensación económicadan un sinnúmero de datos sobre su persona y su hogar en multitud de campossensibles en diferentes webs, que ofrecen una compensación a los clientes por lainformación en profundidad de su persona a cambio de poderla explotar conempresas inversoras en comunicación, como Free-PC.

Se debe tener un cuidado especial en el momento en el que se piden datos ala persona y debe establecerse una metodología clara no repetitiva de solicitar alcliente información. Cuando el cliente pide cualquier tipo de información, antesse debe dar una respuesta que pedirle información adicional.

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TABLA 3.1EL LENGUAJE DE LA PRIVACIDAD EN LÍNEA

COOKIES. Registra en un log donde clica cadauno, permitiendo rastrear los hábitos de losconsumidores. Los cookies son colocados en losordenadores de los consumidores cuando visi-tan por primera vez los sitios o utilizan cosascomo calendarios, servicios personalizados denoticias o carros de la compra.

PERFILES ON LINE. Al utilizar los cookies, algu-nas veces combinado con información personal,los sitios construyen perfiles sobre qué clientescompran o no compran, a qué miran, cuántotiempo pasan en las diferentes áreas y en quéanuncios clican.

REFERIDOS. Información que tu navegador llevaconsigo cuando se mueve de un sitio a otro ocuando utiliza un buscador o simplementeenviando un e-mail. Los referidos pueden serrecolectados y utilizados para enviar publicidadafinada.

REDES PUBLICITARIAS. Equivalente en la Red alas agencias de medios, siendo las más famosasDoubleClick, Engage, y 24/7. Amasan millonesde perfiles de surfeadores de la Red basados ensus hábitos en línea. Los anuncios son dirigidosa aquellos que son más probables de comprar loque es presentado.

REGISTROS. En cualquier lugar que rellenesdatos personales para bajarte un software, dar-te de alta en un servicio gratuito o comprar algoen línea. Los datos pueden ser vendidos o com-partidos con otros sitios web o anunciantes.

DIRECCIÓN IP. Un número automáticamenteasignado a tu ordenador en cualquier momentote conectes a la Red. Los números son utilizadospor redes de ordenadores para identificar tu PCde forma que los datos puedan serte enviados.Pero las direcciones pueden ser utilizadas enperfiles y en selección afinada de anuncios.

POLÍTICAS DE PRIVACIDAD. Declaración puestaen el sitio Web que explica cómo la compañíacolecta, usa y comparte los datos con socios yanunciantes. Algunas veces incorpora los boto-nes de opt-in u opt-out.

OPT-IN Y OPT-OUT. Elecciones de privacidad quealgunos sitios Web ofrecen a sus visitantes. Enlas situaciones Opt-out, el sitio es libre de reco-pilar y vender información de ti si no indicasespecíficamente que no clicando en un botón.Con Opt in, recopilar y vender tus datos estáprohibido, excepto que des tu permiso.

BASES DE DATOS DE TERCEROS. Compañíascomo Acxiom y Experian acumulan informacióntales como nombre, dirección, número de teléfo-no e ingresos de la mayor parte de los hogaresde Estados Unidos. Cada vez más, esas compa-ñías están trabajando con sitios web y realiza-dores de software.

INFORMACIÓN IDENTIFICABLE PERSONALMEN-TE. Tu nombre, dirección o número de tarjeta decrédito y otros datos vinculados a tu identidaden el mundo real.

Fuente: Business Week, March 20, 2000. Online Privacy Special Report.


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Metro Alemania. La privacidad como elemento clave

La cadena de supermercados líder en Alema-nia, Metro, llevó a cabo en 2004 un proyecto deexplotación de la tecnología RFID en su Tiendadel Futuro que permitía las ofertas a medida delcliente según su perfil, su compra actual e histó-rica en el supermercado y el lugar en el queestaba comprando en la tienda, proyectadas enuna pantalla sobre el carro de la compra (verimagen adjunta). Sin embargo, la tecnologíapuede llevar al máximo nivel de explotación delconocimiento de la persona sólo justo hasta don-de llega la sensación de riesgo de pérdida de laintimidad o privacidad y la amenaza del GranHermano. Y por esta razón tuvo que acabardesestimando la continuidad del proyecto.

Así pues, ante el gran potencial de la personali-

zación por el conocimien-to de la persona en un altogrado de intimidad, se haincrementado la importan-cia de la gestión y controlde la privacidad de losdatos.

Segmentación en el marketing de empresa a empresa

Se han de realizar una serie de precisiones en el caso de marketing de empresa aempresa (conocido más por B2B, Business to Business en su acepción inglesa) res-pecto a lo comentado hasta ahora y que básicamente hacía referencia al marketingdirigido al consumidor.

En el mercado de empresas se da una distribución geográfica que no tiene por quésignificar ninguna característica diferenciadora en su ubicación geográfica, como esel caso del mercado de consumidores. Por otro lado, en las empresas cobran impor-tancia clasificaciones inexistentes en el mercado consumidor, como es la clasifica-ción de sector o subsector donde realiza la actividad la empresa.

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9 Benson P. Shapiro y Thomas V. Bonoma, “La segmentación de los mercados industriales”. HarvardDeusto Business Review, primer trimestre, 1985, págs. 9-18.

Shapiro y Bonoma9 han destacado los criterios fundamentales de segmentacióndel mercado de empresas en el enfoque polietápico siguiente:

a) Criterios demográficos:

– Sector y subsector.– Dimensión de los clientes.– Emplazamiento físico, situación geográfica cara a la red de ventas.

b) Variables de explotación:

– Tecnología del cliente.– Condición del usuario del producto o de la marca.– Capacidad de producción técnica o financiera de los clientes.

c) Métodos de compra:

– Organización de la función de compras.– Estructuras de poder.– Relaciones comprador-vendedor.– Política general de compras.– Criterios de compra.

d) Factores de situación:

– Urgencia de la compra.– Aplicación de los productos.– Dimensión del pedido.

e) Las características personales de comprador.

Se puede observar la importancia de la recogida de información sobre los aspec-tos contenidos en las características que se apuntan en los apartados en una base dedatos b, c, d, y e. En realidad, no son evidentes, sino que se van constatando en eldesarrollo de la relación, por lo que la implantación de un sistema de recogida deinformación es un factor clave de éxito para una empresa que vende a empresas.