Incremento del número de ventas por cliente mediante modelos predictivos

Objetivo

  • Queremos incrementar el Ratio de Conversión en aquellos clientes con alta probabilidad de compra con el objetivo final de Incrementar el número de ventas totales
  • Nuestro cliente es una empresa de venta online con un volumen  de 1M ventas al año.

Metodología

  • Crearemos un modelo predictivo que predecirá la probabilidad de compra de cada uno de nuestros clientes  en el próximo mes basándose en el comportamiento y las interacciones con nosotros en los últimos años. 
  • Con los clientes con más alta probabilidad de compra aplicaremos estrategias de retargeting para incrementar la posibilidad de cerrar la venta

Fases

  • Exploración de los datos

    • Obtención de los datos disponibles de los usuarios, limpieza y preparación de los datos.
  • Definición e implementación de los modelos predictivos

    • Featuring Engineering: Selección / creación de variables para el modelo
    • Comparativa de dos algoritmos de modelos predictivos en Inteligencia Artificial: Redes Neuronales mediante Tensorflow vs XGBoost.
    • Fine-tuning: Tunear parámetros/hyperparameters, iterar sobre los resultados, comparar performance de los modelos para finalmente seleccionar la mejor opción.
    • Aplicar el modelo entrenado a datos reales: El resultado es una lista con los clientes que tienen una alta probabilidad de compra.
  • Definición de la estrategia de retargeting:

    • Definir e implementar A/B testing para campañas de email
    • Evaluar la performance de los tests

Resultados

    • La aplicación del modelo deriva en un incremento del 25% de la tasa de conversión de los emails enviados a aquellos clientes detectados como “calientes” vs la población normal: del 2.4% al 3.2%
    • Este incremento de la conversión implica un incremento del 4% de número de ventas respecto al mes anterior 

Conclusión

La correcta aplicación de herramientas de análisis predictivo en nuestra base de clientes nos ha permitido detectar, a nivel cliente, comportamientos específicos: clientes con alta probabilidad de comprar durante el próximo mes. Las acciones sobre esa información – envío de emails con contenido específico – han mejorado de forma sustancial un elemento clave de nuestro negocio: el número de ventas.

Marketing Channels

Optimización de los costes de Marketing mediante el cálculo del Life Time Value

Objetivo 

  • Optimizar los costes de marketing, invirtiendo el dinero adecuado en el canal de Marketing adecuado
  • Nuestro cliente es una empresa de venta online con unos costes de marketing de más de 10M anuales.

Metodología 

  • Calcularemos el Life Time Value (LTV) de cada uno de los clientes de la empresa y haremos una agregación para saber el LTV promedio por Canal de Adquisición.

Fases 

  • Exploración de los datos

    • Obtención de los datos disponibles de los usuarios, limpieza y preparación de los datos.
  • Cálculo del LTV por Canal de Adquisición

    • Segmentamos nuestra población según el Canal de Adquisición por el cual los hemos captado:
      • SEM
      • SEO
      • Direct
      • CRM
    • Calculamos el número de compras y el Revenue Margin para los usuarios de cada segmento en los próximos 12 meses. 
    • Agregamos las información, obteniendo el número de compras y RM promedio por canal en cada uno de los próximos 12 meses.
  • Definición de la estrategia de para la optimización de los costes de marketing:

    • De acuerdo con los resultados obtenidos, recalculamos el budget y el ROI de cada Canal de Adquisición

Resultados

LTV resultados

  • Observamos que aunque los canales de pago son más provechosos a corto plazo (SEM), cuando miramos a 12 meses los canales económicos generan de hecho más compras (Direct, CRM)
    • Direct adelanta a  SEM en términos de RM en el mes 7
    • CRM  adelanta a  SEM en términos de RM en el mes 10

Conclusiones

  • Concluimos que los clientes que provienen de canales económicos son más leales → Estamos malgastando la inversión en SEM??
  • Cuando miramos a la optimización de los costes de los Canales de Adquisición, debemos mirar a largo plazo y no solo en el momento de la adquisición.
  • Una vez entendemos ahora el ROI real de nuestros canales de Adquisición, podemos recalcular y analizar los costes reales de cada canal.