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Optimización de campañas no contractuales

Objetivos

  • Detección de usuarios activos con baja probabilidad de compra futura
  • Priorizar incentivos en base al valor del cliente

Data

  • Descriptivos de usuarios
  • Datos de compras anteriores
  • Taxonomía de productos

Analytics

  • Desarrollo de modelo no contractuales (sin petición de baja)
  • Detección de usuarios con una compra prevista en los próximos meses que, de ser incluidos en campañas, podrían canibalizar el margen
  • Detección de usuarios con poca probabilidad de comprar que pueden ser objeto de las campañas de incentivo sin riesgo de canibalización

Negocio

  • Definición muy cuidadosa tanto de la variable a predecir como de las variables explicativas
  • Validación del sentido de negocio de las predicciones obtenidas y de los efectos de las variables explicativas

Resultados

  • Predicción satisfactoria de que usuarios realizarán una compra en las próximas semanas
  • Incremento del ROI de las campañas de incentivo a la compra
  • Evita la canibalización por anticipación de compras futuras
  • Definición de incentivos adecuados por usuario

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