Muy pocos líderes en el mundo de los negocios discuten la necesidad de explotar los datos existentes para tomar decisiones e incorporar la analítica avanzada a sus procesos. En las funciones comerciales y de marketing estamos acostumbrados a ver el «algoritmo Spotify» (la pestaña ‘Fans also like’, o las listas de reproducción automáticas basadas en lo que hayas escuchado previamente) aplicado a B2B y B2C.
Y es que el clustering de clientes es el caso de uso paradigmático de la analítica predictiva. Mediante la búsqueda de patrones en las compras de tus clientes, puedes caracterizarlos en grupos y calcular la probabilidad de éxito de una oferta de un determinado producto a cada uno de ellos. Si un grupo significativo de tus clientes con ciertas características comunes que han comprado A, B y C también han comprado D, puedes recomendar el producto D a todos aquellos que compartan esas mismas características y ya hayan adquirido A, B y C, con una buena estimación de la probabilidad de éxito que tendrían dichas recomendaciones.
Sin embargo, con esto no basta. El momento en el que adelantas una propuesta a un cliente también es importante. Si has recogido datos de tus acciones comerciales pasadas, puedes extraer directrices sobre cuándo y cómo (canal, frecuencia, número de acciones, etc.) se debe llevar a cabo el contacto con el cliente.
No obstante, una vez tienes categorizados tus clientes por producto, y has definido estas acciones debes asignar y planificar tus acciones comerciales, lo cual no es obvio porque tus recursos no son infinitos y querrás emplearlos de tal manera que maximicen el retorno. Sin un plan concreto, no estás aprovechando la información que te ha proporcionado el dato.
No todas las acciones cuestan lo mismo en tiempo, dinero y esfuerzo, ni todos tus comerciales son iguales, con la misma especialización, preferencias y disponibilidad. La Optimización Matemática (y en particular la Programación Lineal) permite encontrar la asignación de recursos que optimiza una variable mientras respeta un conjunto de restricciones, y la puedes emplear para identificar las acciones óptimas en términos de retorno y asignarlas, con nombres y apellidos, a tu fuerza de ventas considerando todas sus características, disponibilidad, área de especialidad, etc.
El resultado es un plan comercial de máximo impacto y viable que asigna a cada miembro de tu fuerza de ventas una serie de acciones concretas sobre unos clientes determinados, con ciertas ventajas añadidas gracias a su rapidez: es posible explorar escenarios alternativos muy ágilmente, y se puede reaccionar sin dilación a cambios.
Si quieres saber cómo tu organización se puede beneficiar de la optimización matemática, contáctanos en info@baobabsoluciones.es
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