Una herramienta poderosa para vender más

POR VIRGINIA DÍAZ | vdiaz@elpais.com.uy

Conocer al dedillo las necesidades, hábitos y preferencias de los compradores es el sueño del pibe para toda empresa que procure mantener una cartera fiel de clientes y hacerla cada vez más rentable ofreciendo nuevos productos y servicios que calcen justo con las expectativas de los consumidores. Claro está que la tarea no es fácil; y mucho menos si la empresa atiende a miles de clientes por día como sucede, por ejemplo, en instituciones financieras y supermercados.

Sin embargo, si se genera una buena base de datos de los clientes, a ésta se la procesa con criterios estadísticos y su resultado nutre un software de gestión comercial, la oportunidad de negocio queda al alcance de la mano y de la caja registradora.

Aunque todavía tímidamente, la minería de datos o data mining, según llaman los expertos al proceso descrito, da sus primeros pasos en Uruguay conforme al avance y abaratamiento de la tecnologías de la información en el país.

La técnica en cuestión surgió a fines de la década de los ochenta en Estados Unidos y ha sufrido grandes transformaciones en los últimos años debido a los progresos en las comunicaciones. Se trata de un proceso que busca predecir reglas o patrones de comportamiento investigando dentro de las bases de datos de las empresas.

¿Qué es lo que el cliente desea? ¿cuáles son los clientes que tienen mayor probabilidad de abandonar la empresa e irse a la competencia? ¿quiénes están dispuestos a decir que sí a un nuevo producto o servicio? Esas son algunas de las preguntas que la minería de datos procura responder.

Es fundamental combinar el manejo de bases de datos con conocimientos de estadística y aplicaciones de software para que la actividad se realice de forma automática o semiautomática, explicó a El Empresario Pablo Fernández, uno de los directores socio de Marketingtech.

Las bases de datos se organizan y almacenan en servidores. La tarea requiere establecer procedimientos para el ingreso de datos, evitar información repetida y enriquecer el registro. Una vez que se construye o se higieniza, agregó Fernández, es hora de analizarla para transformar los datos en un modelo predictivo, de clasificación o de segmentación.

PIONEROS. En Uruguay comenzó a aplicarse sobre todo en el sector financiero. Los bancos y tarjetas de crédito la utilizan para la predicción de riesgos crediticios y propensión al abandono. Alexis Bagurskas, director de Datalab Consulting, aseguró que la empresa puede saber dos o tres meses antes si un cliente va a dejar de serlo. No sólo permite conocer la situación de los usuarios, sino que permite buscar una estrategia, con tiempo, para que no abandone la empresa. La minería de datos ayuda a determinar qué clientes están pensando en rescindir sus contratos a través del estudio de su actuar y comparándolos con muestras de clientes que abandonaron la empresa antes.

Es que, en virtud de que los comportamientos pasados de los clientes dicen mucho, la estrategia es conocerlos y vincularlos para poder predecir cómo responderán en el futuro. Los analistas coinciden en que otros de los rubros que se ha visto muy beneficiado con la implementación de este procedimiento son las empresas de seguros y los supermercados, aunque en Uruguay todavía no se ha hecho una implementación real en estos sectores.

De hecho, las grandes cadenas de supermercados vienen generando desde hace años ricas bases de datos a través de sus tarjetas de fidelización, pero esos insumos no han sido minuciosamente procesados con fines comerciales.

Brasil, en cambio, es sin duda uno de los países sudamericanos que aplica con mayor ímpetu la minería de datos, según aseguró Bagurskas, quien en los próximos días parte a Perú para disertar sobre el tema.

El tiempo hace de la minería de datos un recurso más eficiente y preciso. A través de la exploración y el análisis de grandes cantidades de datos se pueden ver las características que comparten quienes compran un mismo producto o quienes solicitan igual servicio. La interacción con el cliente, aseguran, es una oportunidad de aprendizaje.

Si el objetivo de la empresa es el posicionamiento de una marca en el mercado, el data mining no es el camino. Pero si lo que se quiere es bajar el costo por venta, la minería de datos termina siendo más económica, aseguran en el sector. "No se pierde el tiempo, se va a los clientes justos y, de esta forma, la posibilidad de respuesta es mucho más alta", explicó Pablo Fernández de Marketingtech.

La aplicación del procedimiento a nivel de consultoría puede costar entre U$S 10.000 y U$S 15.000 en una etapa inicial, mientras que los precios varían entre U$S 25.000 y U$S 50.000 con la instalación del software.