Este documento discute el uso de ciencia de datos en el marketing, incluyendo la segmentación de clientes, el cálculo del valor del cliente a lo largo del tiempo (CLTV), y la gestión de la pérdida de clientes. Explica que la combinación de conocimientos de negocio, tecnología y análisis crea una ventaja competitiva. También describe retos como estrechar la relación con los clientes y comunicarse de manera relevante.

1. Ciencia de datos en el
marketing de hoy
Segmentación, cálculo del valor, y gestión de
abandono de los clientes.

2. La unión hace la fuerza
El funcionamiento combinado de los tres tipos de
conocimiento crea la verdadera ventaja competitiva
conocimiento
del negocio
conocimiento
tecnológico
conocimiento
analítico

3. Retos del ecommerce hoy

4. Estrechar la relación con el Cliente

5. Comunicar con relevancia

6. Sincronización. Trabajo en equipo

8. Ciclo de vida del cliente

11. Masa crítica de clientes

12. Segmentar la base de clientes para definir la estrategia

13. Segmentar la base de clientes para definir la estrategia
125 posibles tipos
de clientes según
el modelo RFM
Proceso de
segmentación para
mapear esas tipologías
con el ciclo de vida del
cliente
Grupos homogéneos
sobre los que calcular el
valor del cliente y definir
diferentes acciones

14. Construcción de un modelo de segmentación de clientes

15. Segmentar la base de clientes para definir la estrategia

16. CONOCIMIENTO DEL CLIENTE MEDIANTE EL DATO

17. Segmentación de clientes según su comportamiento de compra.
Masa crítica de clientes

18. Dinamismo de
segmentos
y clientes

19. Pérdida de clientes a
lo largo del tiempo
MIX DE
PRODUCTOS

20. El modelo que calcula el valor del cliente a futuro. CLTV
• Utilizamos el modelo BG / NBD para predecir transacciones futuras.
• El modelo el submodelo Gamma-Gamma se utiliza sobre el modelo BG / NBD para estimar el
valor monetario de las transacciones.

21. El modelo que calcula el valor del cliente a futuro. CLTV
Customer Lifetime Value (CLV) describe el valor económico a largo plazo de los clientes y proporciona a los
gestores una idea de cómo los clientes evolucionan en el tiempo.
CLTV está compuesto de la frecuencia de transacciones futuras, el comportamiento esperado de abandono
(distribución Pareto/NBD) y el valor monetario de las transacciones (distribución Gamma/Gamma).

22. El modelo que calcula el valor del cliente a futuro. CLTV

23. Beneficios del customer lifetime value
•Detectar a los clientes más rentables y cuantificar su aportación al negocio.
•Permite medir la evolución del valor de tu cartera de clientes:
Calculando el Customer Equity, definido como la suma del valor de todos los clientes de la
empresa, se puede hacer un seguimiento y analizar la evolución de la base de clientes en el tiempo.
•Conocer el comportamiento de tus clientes. Al calcular el valor de vida del cliente estudiamos la
frecuencia de compra (ya sea física o en línea), cuál es la cantidad que regularmente gastan y
quiénes tienen pocas posibilidades de volver.
•Permite conocer la aportación de cada cliente sobre el ROI y hacer una estimación del
retorno de la inversión más exacta.
•Impide que tu tasa de abandono se eleve.

24. Beneficios del customer lifetime value
•Conocimiento de las diferencias entre los clientes.
•Realización de acciones personalizadas.
•Acercamiento al cliente gracias al mejor ajuste en la estrategia omnicanal.
•Identifica al cliente a lo largo de su ciclo de vida con la empresa.
•Permite la personalización de los mensajes.
•Supone una buena herramienta para la optimación de las estrategias del marketing mix.
•Detección de nichos ocultos en la base de clientes.