OFERTAS PERSONALIZADAS
Next best offer: la oferta adecuada para cada cliente
El next best offer con TIMi ordena las ofertas que cada cliente tiene más probabilidades de aceptar, respeta las restricciones de stock y de margen, y muestra las razones de cada clasificación.
Un modelo por oferta
Modeler estima la probabilidad de que cada cliente acepte cada oferta de tu catálogo.
Restricciones incluidas
El stock limitado, los márgenes y un número fijo de ofertas por cliente se gestionan en Anatella.
Clasificación explicada
Cada recomendación incluye los factores que la explican.
CÓMO FUNCIONA
Cómo funciona el next best offer.
Tres pasos, en un solo motor, en un servidor estándar sin clúster.
1. Preparar los datos
Anatella reúne el historial de compras y suscripciones, las interacciones con los clientes y el catálogo de ofertas disponibles, y los estructura en variables que el modelo puede utilizar.
2. Construir un modelo por oferta
Para cada oferta, Modeler construye un modelo que estima la probabilidad de que un cliente la acepte. Los modelos enfrentan una oferta con todas las demás, o bien se construye uno por cada par de ofertas.
3. Ordenar y asignar
Al aplicar todos los modelos, cada cliente obtiene una probabilidad por oferta. La oferta más probable va primero y las siguientes quedan disponibles como alternativas. Se pueden aplicar muchos modelos en una sola pasada sobre la base de clientes.
CUANDO SE VUELVE REAL
Los catálogos reales vienen con restricciones.
Quedarse con la probabilidad más alta para cada cliente solo funciona cuando nada limita lo que se puede ofrecer.
Stock limitado
Cuando la cantidad de una oferta es limitada, la oferta con mayor probabilidad no puede ir a todos. Anatella incluye un solver de asignación que reparte las ofertas entre los clientes bajo esos límites.
Márgenes distintos
El solver puede tener en cuenta el margen de cada oferta, y no solo la probabilidad de aceptación.
Un número fijo de ofertas por cliente
Si cada cliente recibe exactamente un número dado de ofertas, el solver lo respeta. Gestiona campañas con millones de clientes y miles de productos.
EXPLICABILIDAD
Una clasificación es más útil con sus razones.
Un modelo de caja blanca muestra los factores detrás de la clasificación de cada cliente, como el comportamiento de compra reciente o la similitud con clientes que aceptaron la misma oferta.
Para los equipos comerciales y de marketing
Una oferta se puede presentar con el argumento que la hace relevante para ese cliente, en lugar de empujarla tal cual.
Para los requisitos de transparencia
Un modelo que justifica cada resultado variable a variable aporta la documentación necesaria para responder a las expectativas de transparencia, como el RGPD y el AI Act. La evaluación de conformidad en sí corresponde a tu equipo jurídico.
Cuando cambia el catálogo
Añadir o retirar una oferta implica regenerar el modelo correspondiente con AutoML. El Drift Report indica cuándo hay que actualizar los modelos existentes.
DATOS
Los datos que utiliza un modelo de next best offer.
Anatella se conecta a más de 80 fuentes, por lo que estos datos se pueden reunir sin desarrollo a medida previo.
Historial de compras y suscripciones
Productos que ya se tienen, frecuencia e importes.
Interacciones con los clientes
Canales utilizados y respuestas a campañas anteriores.
Catálogo de ofertas
Las ofertas disponibles y sus características.
Señales de contexto
Etapa del ciclo de vida del cliente y estacionalidad.
PRUEBAS
Visto en producción.
Resultados de nuestros casos de éxito publicados.
Ingresos por venta cruzada duplicados en 15 días
30 modelos de producto, una campaña para 2 millones de clientes y un motor de asignación de ofertas, construidos por 2 data miners en un PC de sobremesa estándar.
+10 % de visitas a tienda gracias a los cupones personalizados
Las ofertas adaptadas al historial de compras de cada cliente superaron a otros modelos en visitas a tienda.
Conversión elevada del 4 % al 34 %
Los modelos construidos por producto y no por categoría de producto son ahora el estándar en BNP Paribas.
FAQ
Preguntas frecuentes.
¿Qué diferencia hay entre next best offer y next best action?
El next best offer recomienda un producto o una oferta comercial. El next best action es más amplio: también puede recomendar un paso no comercial, como un contacto de retención o una acción de servicio, según la situación del cliente.
¿El modelo recomienda una oferta o una clasificación?
En general, una clasificación. Permite proponer una alternativa cuando la primera oferta no está disponible o ya fue rechazada, sin reconstruir el modelo.
¿Hace falta un historial extenso de cada cliente?
El historial individual ayuda, y los modelos también se apoyan en clientes con perfiles similares, por lo que un cliente reciente puede recibir una recomendación relevante.
¿Qué ocurre cuando cambia el catálogo?
Añadir o retirar una oferta implica actualizar el modelo correspondiente. Modeler regenera los modelos rápidamente con AutoML, y el Drift Report indica cuándo hay que actualizar los existentes.
¿Puede gestionar un stock limitado o márgenes distintos?
Sí. Cuando las cantidades son limitadas o los márgenes difieren, el solver de asignación de Anatella reparte las ofertas entre los clientes bajo esas restricciones en lugar de quedarse simplemente con la probabilidad más alta.
CASOS DE USO RELACIONADOS
Sigue explorando.
Next Best Action
Elige el mejor siguiente paso para cada cliente: una oferta, un contacto de retención o una acción de servicio.
Predicción de venta cruzada
Encuentra a los clientes con más probabilidades de comprar un producto complementario, y por qué.
Predicción de churn
Asigna a cada cliente una puntuación de riesgo de abandono y consulta las variables que hay detrás.
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