Soluciones tontas a problemas estúpidos

Por datos no va a ser… Convertido el marketing en un arte y la venta en una ciencia, con un instrumental técnico para el análisis de datos que no para de crecer en variedad y complejidad, ¿Necesitamos los más intrincados métodos predictivos o nos vale con la cuenta de la vieja?

Análisis cuantitativo

El análisis cuantitativo del valor de los clientes es un campo que se ha desarrollado de manera acelerada de la mano de la analítica de datos y la inteligencia artificial. Cada vez más es habitual encontrarnos con sistemas de apoyo a la toma de decisiones (DSS, Decision Support Systems) que utilizan técnicas predictivas y de minado de datos cada vez más sofisticadas.

Sin embargo, nos seguimos encontrando en la caja de herramientas de la mayor parte de las personas que se dedican a la investigación y el análisis de datos en esos ámbitos (marketing y ventas) un variado instrumental que sigue apoyándose en viejos conocidos, como son las técnicas basadas en el análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary value).

Estas técnicas se fundamentan en la definición de tres dimensiones (Recencia, Frecuencia y valor Monetario) que nos van a servir para meter a nuestros clientes en una de las 125 celdas que salen de puntuar cada una de ellas en una escala básica por quintiles, de 1 a 5. Esto, para cualquiera con suficiente tiempo libre y gusto por las hojas de cálculo, da para muchas horas de interminable diversión. Por la sencillez de su implementación y su flexibilidad es una metodología que ha cuajado en el imaginario de cualquier persona que tome decisiones a partir de la evidencia de los datos de compra o transacción no solo en el comercio minorista o B2C.

¿Cómo segmentamos?

Estamos hablando de un tipo de técnicas para la segmentación de bases de datos de Marketing que se vienen utilizando, con ese nombre, al menos desde el año 1995 del siglo pasado… Sus limitaciones han dado lugar al nacimiento de multitud de acrónimos y siglónimos modificando el original para introducir mejoras o variaciones útiles: e.g. función Valor de Yang (V = M/R), que intenta tener en cuenta la alta correlación entre F y M; el equilibrado de las celdas RFM para evitar las asimetrías en su distribución; la introducción de secuencias de Bernoulli para extraer probabilidades de la próxima compra y un larguísimo etcétera que podría hacer las delicias de cualquier amante de las matemáticas.

Su evolución la ha llevado, a pesar de las ventajas en términos de precisión que aportan otras técnicas (e.g. árboles de decisión, regresiones logísticas, redes neuronales, etc.), a seguir formando parte de la formación de los profesionales de nivel ejecutivo de los diferentes ámbitos específicos en que se han desarrollado las áreas de Marketing y Ventas; de la misma manera que seguimos encontrando paquetes, módulos y conectores en las más populares plataformas de E-Commerce para su cálculo automático.

Haciendo un símil rápido, digamos que hoy por hoy, hacer el análisis del valor de tus clientes usando “solo” alguna variación basada en RFM es como realizar el replanteo de un radioenlace para la red troncal de cualquier sistema de comunicaciones móviles con los mapas del ejército, lápiz y papel… y un par de visitas al emplazamiento físico de las antenas. Es algo que a (casi) todos los ingenieros de mi época nos tocó hacer, para luego bajar al laboratorio y hacerlo como las personas humanas.

Si bien el uso de este tipo de técnicas ha estado históricamente relacionado con el marketing directo, la distribución y el comercio minorista ha encontrado casos de aplicación en otros ámbitos como los servicios orientados a producto dentro del sector de los fabricantes de equipos de electrónica de consumo, o el B2B.

Y tú ¿Sigues tirando de RFM? ¿Qué otras herramientas utilizas? ¿Has experimentado diferencias apreciables en la toma de decisiones usando solo RFM frente a su uso complementándolo con técnicas más “sofisticadas”? ¿Lo has usado en B2B? ¿Te has hecho tu propia aplicación en Python o R y la quieres compartir?

e-Fumérides

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