Propensión de compra

El problema

La campaña sale igual para casi todos. Puede haber tres o cuatro segmentos, pero dentro de cada uno el mensaje es el mismo y el producto ofrecido es el que toca ese mes, no el que ese cliente estaba por comprar.

El coste de eso no aparece donde se genera. Un envío de más cuesta céntimos, así que nadie lo nota. Lo que se acumula son bajas de la lista, caída de aperturas, deterioro de la reputación de envío y una base que responde cada vez menos. La factura llega tres campañas después, y para entonces ya nadie la atribuye.

McKinsey sitúa la mejora del retorno de marketing por personalización entre un 10 y un 30%, y la reducción del coste de adquisición hasta en un 50%. La personalización decide quién recibe qué. La propensión resuelve la primera mitad de esa pregunta.

La solución

Una probabilidad por cliente, para una ventana de tiempo definida, recalculada antes de cada envío. Se usa de dos formas, y conviene elegir cuál desde el principio porque no se construyen igual.

Propensión general. Un solo modelo que estima la probabilidad de que un cliente vuelva a comprar, sin importar qué. Ordena la base entera y responde a quién vale la pena contactar este mes. Es lo que sirve cuando el catálogo es amplio o cuando la decisión que hay que tomar es de presupuesto de contacto.

Propensión por producto. Un modelo por cada producto o servicio, que estima la probabilidad de que ese cliente contrate ese producto. Responde una pregunta distinta, que es qué ofrecerle a cada uno. Tiene sentido cuando el catálogo es corto, de tres o cuatro líneas, porque ahí sí se puede mantener un modelo por cada una y la ganancia de acertar el producto es grande.

En los dos casos, junto a la probabilidad viaja el motivo, que es lo que define qué pieza le corresponde a cada tramo.

Qué agrega el modelo sobre la segmentación que ya tienes

No la reemplaza. La segmentación dice a quién le hablas distinto y con qué tono. El modelo dice, dentro de cada grupo, quién está cerca de comprar y de qué. Son dos capas y se usan juntas.

Lo que el modelo agrega es que un segmento describe cómo es alguien y una probabilidad estima qué está por hacer. Dos personas del mismo segmento, con el mismo histórico, pueden estar en momentos opuestos, y lo que las separa son señales de las últimas semanas. Un segmento es una etiqueta que dura hasta que alguien la revisa. Una probabilidad se recalcula con lo que pasó desde la campaña anterior.

Cómo se integra

El score entra en la herramienta de campañas como un campo más, y se segmenta sobre él igual que sobre cualquier otro. Con propensión por producto entran varios campos, uno por línea, y el más alto de cada cliente marca la oferta. El recálculo se dispara antes de cada envío, porque una probabilidad de compra envejece con cada cosa que el cliente hace o deja de hacer.

El mismo modelo, otras aplicaciones

Un modelo de propensión ordena una base por la probabilidad de que ocurra algo. El evento cambia, la mecánica no.

Lo difícil nunca es el modelo. Es ponerse de acuerdo en qué cuenta como conversión, y que la lista llegue antes de que la campaña ya esté armada.