CRECIMIENTO DE CLIENTES
Predicción de venta cruzada: encuentra quién comprará el siguiente producto
La predicción de venta cruzada con TIMi estima, para cada cliente, la probabilidad de comprar un producto complementario y muestra los factores que hay detrás, para que el esfuerzo comercial se dirija a los clientes con más probabilidades de decir que sí.
Propensión de compra
Modeler compara los clientes que ya compraron el producto con los que no lo compraron.
Primero, el comportamiento
Las variables de comportamiento suelen predecir mejor que las sociodemográficas.
Base completa, un solo servidor
Cada cliente puntuado, para cada producto que se evalúe, en un servidor estándar.
CÓMO FUNCIONA
Cómo funciona la predicción de venta cruzada.
Tres pasos, en un solo motor, en un servidor estándar sin clúster.
1. Preparar los datos
Anatella reúne el historial de compras, la cartera de productos de cada cliente y los datos de comportamiento o demográficos disponibles. El resultado es una fila por cliente, con una columna objetivo que indica si el cliente compró el producto en el periodo siguiente.
2. Construir el modelo
Modeler compara los clientes que compraron el producto complementario con los que no lo compraron, y estima una probabilidad de compra. En general hay un modelo por producto o familia de productos, porque los factores difieren.
3. Puntuar y explicar
Cada cliente recibe una probabilidad de compra para un producto dado, con los factores que hay detrás, como los productos que ya tiene o un comportamiento parecido al de clientes que ya compraron.
HACERLO BIEN
Qué hace preciso a un modelo de venta cruzada.
Tres decisiones importan más que la elección del algoritmo.
Definir la ventana de predicción
El objetivo indica si el cliente compró el producto en un periodo dado tras la fecha de observación. En telecomunicaciones, un mes es una ventana habitual.
Priorizar el comportamiento sobre el perfil
Las compras recientes, los patrones de uso y los contactos predicen mejor que los datos sociodemográficos, que a menudo se estiman a partir de una dirección postal y son menos fiables.
Evaluar el modelo en la parte alta de la curva
Una campaña de venta cruzada solo contacta a una pequeña parte de los clientes, por lo que lo que importa es lo bien que el modelo ordena la parte alta de la lista. Modeler informa del AUCtop, una medida centrada en esa parte de la curva de lift.
EXPLICABILIDAD
Una probabilidad dice quién. Los factores dicen cómo vender.
Una probabilidad por sí sola indica que un cliente es probable que compre, no por qué. Un modelo de caja blanca muestra qué lo motiva en ese cliente, para que los equipos comerciales adapten su argumentario al motivo real de interés en lugar de enviar una oferta genérica.
Para los equipos comerciales
El esfuerzo comercial se concentra en los clientes con alta probabilidad, con un argumentario basado en los factores que identificó el modelo.
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.
Para los responsables de los modelos
El Drift Report integrado en Modeler muestra cuándo un modelo pierde precisión, para actualizarlo cuando hace falta y no en una fecha fija.
DATOS
Los datos que utiliza un modelo de venta cruzada.
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 cartera
Lo que ha comprado cada cliente y los productos que tiene hoy.
Datos de perfil
Datos demográficos o de perfil, cuando están disponibles.
Contactos comerciales anteriores
Respuestas a campañas y solicitaciones anteriores.
Características del producto
Las características del producto complementario al que se apunta.
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.
Conversión elevada del 4 % al 34 %
Los modelos construidos por producto y no por categoría de producto son ahora el estándar en BNP Paribas.
El 26 % del 15 % contactado contrató un crédito
ING se dirigió al 15 % de clientes empresa con más probabilidades de necesitar financiación, en dos momentos clave del año, y aumentó la conversión un 20 %.
FAQ
Preguntas frecuentes.
¿Qué diferencia hay entre venta cruzada y venta de gama superior?
La venta cruzada ofrece un producto distinto y complementario al que el cliente ya tiene. La venta de gama superior ofrece una versión superior o más completa del mismo producto. Ambas siguen la misma lógica de modelado, con variables distintas.
¿Hace falta un modelo por producto o un modelo global?
En general, un modelo por producto o familia de productos, porque los factores de interés varían de un producto a otro. Modeler permite generar estos modelos con rapidez gracias al AutoML.
¿Funciona con un producto nuevo sin historial de ventas?
Es más difícil sin ningún historial. Un modelo puede apoyarse en las ventas de un producto comparable, o en una fase piloto que cree un primer conjunto de datos de entrenamiento.
¿Qué relación hay entre la puntuación de venta cruzada y el next best offer?
La venta cruzada evalúa el interés por un producto dado. El next best offer va más allá: ordena varios productos entre sí para quedarse con el más relevante para cada cliente.
¿Pueden las relaciones entre clientes mejorar la predicción?
Sí, sobre todo en telecomunicaciones. Cuando existe un grafo de relaciones, como las llamadas entre abonados, los operadores de análisis de redes sociales de Anatella pueden calcular variables como las compras recientes en el grupo de amigos de un cliente, que suele ser de las más predictivas.
CASOS DE USO RELACIONADOS
Sigue explorando.
Next Best Offer
Ordena las ofertas que cada cliente tiene más probabilidades de aceptar, con las razones.
Next Best Action
Elige el mejor siguiente paso para cada cliente: una oferta, un contacto de retención o una acción de servicio.
Predicción del valor del cliente a lo largo de su vida
Estima lo que vale cada cliente a lo largo del tiempo y qué determina ese valor.
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