3A UN SISTEMA DE RETENCIÓN DE CLIENTES:

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1 27 Congreso Nacional de Esadísica e Invesigación Operaiva Lleida, 8-11 de abril de A UN SISTEMA DE RETENCIÓN DE CLIENTES: Análisis, Alarmas y Acciones One 2 One Flor Expósio 1, Ricardo Molle 2, Francesc Oliva 3, José A. Sanchez 3 1 Direcora Comercial de DHL Worldwide Express España 2 Consejero Delegado de PSM / Carlson Markeing Group 3 Deparamen d Esadísica - Universia de Barcelona RESUMEN En muchas ocasiones, la capación de nuevos clienes sólo permie cubrir la pérdida de los que se van, por lo que no hay crecimieno ni renabilidad. Sin duda, uno de los sueños de un Direcor Comercial es el de reener a los clienes acuales, de modo que aumene su Life Time Value y se reduzca la asa de fugas, lo cual permiirá dedicar mayores esfuerzos y recursos a capar nuevos clienes. Pero cómo deecar a iempo y eviar o al menos reducir- las fugas? Mediane el sisema 3A, basado en el análisis de la información que poseemos de nuesros clienes, la consrucción de un agene expero de alarmas y acciones One 2 One. En esa comunicación presenamos el concepo y desarrollo del sisema, así como su implemenación en DHL Worlwide Express España. Palabras y frases clave: markeing relacional, CRM Cusomer Relaionship Managemen, reención y fidelización de clienes, acciones One 2 One, daa mining, clusering, agene expero, modelo de espacio de esado, EWMA. 1. Por qué reener a los Clienes? De una manera general, podemos dividir a los clienes de una compañía en: A Buenos Clienes o Heavy Users B Clienes medios o Medium Users C Pequeños Clienes o Ligh Users Es evidene que si la organización iene un número relaivamene reducido de clienes, los écnicos o agenes comerciales pueden hacer un seguimieno esrecho de cada uno 6

2 de ellos. Sin embargo, cuando la compañía iene un número considerable miles o incluso cenenares de miles- de clienes, la Red de Venas será incapaz de conrolar de forma exhausiva y dinámica el comporamieno de buena pare de ellos, ya que su esfuerzo deberá concenrarse en capar nuevos clienes y en realizar el seguimieno de algunos de los clienes acuales (generalmene heavy users). Es decir, aunque la información exisa y esé disponible, bien realizando consulas a la base de daos o incluso es posible que la compañía elabore informes de forma auomáica, suele ser inviable para la Red de Venas analizarla de manera individualizada para cada cliene. Por ora pare, además del esfuerzo de la Red de Venas, buena pare de los recursos de la compañía se dirigen a ese fin de capar nuevos clienes: publicidad de marca, publicidad de produco, promociones, descuenos, Markeing Direco... Por ejemplo, en los úlimos años hemos asisido en España a un esfuerzo denodado por pare de las compañías de elefonía móvil en la capación de nuevos clienes. Lamenablemene, la limiación de recursos y el enfoque esraégico que se realiza, provoca que en numerosas ocasiones la fuga de un cliene se deeca cuando ya es un hecho consumado y, en ese caso, su recuperación suele ser difícil o muy cososa. Conseguir un nuevo cliene es 5 veces más caro que manener uno acual Ejempllo coses de capaciión de un nuevo clliiene: enre 400 y 1000 en ell secor auomociión, enre 400$ y 500 $ en ellefoníía móviill. Si los clienes no esán saisfechos cambian y, lo que es peor, NO PROTESTAN, por lo que endremos que desarrollar sisemas vigilanes del cambio de comporamieno de los mismos para poder aacar la siuación. Por oro lado reener a los clienes es renable. Aunque cieramene no es fácil en una empresa esudiar los efecos del aumeno de la fidelidad de los clienes (hay que hacerlo en base a zonas es comparables, en condiciones iguales, con información fiable acerca de la compeencia y de la endencia general del mercado, ec.), los diversos esudios realizados y publicados así lo indican. Más fácil es esudiar el descenso de los beneficios por la disminución del número de los clienes y el esfuerzo necesario en inversiones de markeing para reemplazarlos. Los buenos clienes no son fáciles de reemplazar. Especialmene en segmenos y 83% de los clienes CAMBIA y NO proesa Un incremeno del 5% en la fidelidad de los clienes puede producir un aumeno del 25% al 85% de los beneficios Fuene: Rank Xerox / Carllson Marke iing Group Un incremeno del 5% en la fuga de Clienes puede producir una reducción del 30% en los Beneficios Fuene: Harvard Busiiness Schooll 7

3 áreas de mercado maduras y con incorporación reducida de nuevos clienes, nuevos heavy users sólo pueden prevenir de dos fuenes: clienes acuales nuesros que son Un Cliene no es UNA VENTA medium o ligh users, o heavy users de la compeencia. Sin embargo, es evidene que la compeencia desea lo mismo, de modo que el precio para capar un buen cliene de la compeencia puede ser muy alo. En resumen, sin renunciar a la capación de nuevos clienes, debemos ambién dedicar los medios y recursos adecuados para reener a los acuales. Pero qué debemos hacer para reener un cliene? En primer lugar, no podemos fidelizar a un cliene insaisfecho, de modo que debemos: Saisfacer sus necesidades y expecaivas (adecuación de Produco / Precio / Necesidades / Expecaivas). Desarrollar la CALIDAD DE SERVICIO como un aribuo adicional pero indispensable del produco o servicio. Pero hay algo más que podemos debemoshacer para fidelizar a un cliene. Debemos esablecer con él un vínculo que debe acuar a dos niveles: menal y emocional. Cómo esablecer ese vínculo? Son TODAS LAS COMPRAS que puede hacer a lo largo de TODA SU VIDA (Life Time Value) No se puede fidelizar a un Cliene Insaisfecho Un Cliene Insaisfecho lo dice un promedio de 12 veces (no recomendación - cliene Terrorisa) Un Cliene Saisfecho lo dice un promedio de 5 veces (recomendación cliene Apósol) 2. Cómo funcionan los mecanismos de fidelización de Clienes? En primer lugar, debemos llegar hasa un cliene mediane el conocimieno (publicidad, Red de Venas, recomendación de oro cliene) y conseguir la prueba del produco o servicio. Sin embargo, para avanzar hacia la fidelización reención- de un cliene, deberemos lograr y reforzar la presencia menal o head share, de modo que se produzca la repeición del aco de compra. Es evidene que en esa línea la calidad del produco y/o del servicio, la adecuación del precio y la aención al cliene son esenciales, condiciones necesarias para su fidelización, pero no suficienes. El cliene se acosumbra, ya no se sorprende, se olvida de nosoros... es bien conocido que saisfacer las expecaivas del cliene es un recorrido sin fin. Por lo ano, esablecer mecanismos de comunicación coninuada con el cliene, promociones especiales, 8

4 refuerzo de nuesra imagen de marca y de los producos y servicios, ec. son ambién acciones necesarias para el head share. Las arjeas de fidelización preenden jusamene incidir en ese objeivo: en cada ransacción el cliene acumula unos punos que podrá canjear por producos, regalos, ec. o después de un deerminado volumen de ransacciones accede a unos descuenos que de oro modo no endría. Por ejemplo, la arjea de fidelización de una compañía aérea nos permie acumular punos en cada vuelo que nos permiirán después obener vuelos grais. Así mismo, recordarle al cliene los punos obenidos, nos permie esablecer con él una comunicación periódica de una manera naural. Por ora pare, no olvidemos que el regisro de las ransacciones del cliene será para nosoros una fuene de información muy valiosa en áreas de negocio en que de oro modo el servicio sería anónimo a efecos de su regisro. Drivers de la Fidelización Tarjeas/Punos/Regalos, descuenos... = modifican el comporamieno = HEAD SHARE o Presencia Menal + Redención regalos, privilegios = modifican la aciud = HEART SHARE o Vínculos Emocionales = FIDELIZACIÓN = MARKET SHARE D e s a r r o l l o PSM / Carlson Markeing Group Ahora bien, conquisar al cliene vía racional no es suficiene: enemos que conquisar además su corazón (hear share). Cómo? Esableciendo con él un vínculo emocional que, conjunamene con la presencia menal, le lleve a considerar a nuesra compañía como la primera opción denro de su área de negocio. Ese vínculo emocional puede esablecerse al menos en pare- a ravés de la Red Comercial (écnicos comerciales, asisencia écnica, aención al cliene, personal de venas...) cuando la aención es individual y personalizada. Sin embargo, en muchas ocasiones ello no es posible por el ipo de cliene, volumen de clienes en la compañía, ipo de produco o servicio,... y debe esablecerse un mecanismo alernaivo o complemenario. De nuevo, el objeivo de las arjeas o campañas de fidelización es esablecer ese vínculo: por ejemplo, la conversión por pare del cliene de unos punos en un regalo como un home cinema o un 9

5 viaje de fin de semana a París con su pareja incide en ese aspeco emocional. Después de la consecución del regalo, la aciud del cliene cambia hacia la compañía: ese angible que el cliene disfrua en el día a día o el recuerdo de ese viaje refuerza en el iempo ese vínculo. Oro de los facores de vinculación emocional son los privilegios concedidos a deerminadas caegorías de clienes. Por ejemplo, en el ejemplo de la compañía aérea, la consideración para los frequen flyers de cliene oro permie el acceso a salas VIP, garanía de vuelo aunque el avión vaya lleno (oro pasajero deja el asieno, lo cual es especialmene imporane en momenos como fiesas de Navidad, urgencias imprevisas, huelgas de conroladores o piloos,...). En oros casos, esos privilegios pueden consisir en inviaciones a evenos, prioridad en las rebajas de unos almacenes, parking grauio, asesoramieno y raamieno privilegiado de sus peiciones, ec. En cualquier caso, se raa de que el cliene se considere miembro de un club, de un colecivo al cual esá orgulloso de perenecer y que esá veado a los no buenos clienes. Si el cliene esablece esa vinculación racional y a la vez emocional con la compañía será más difícil que la compeencia lo consiga como cliene y, además, endremos casi con oda seguridad un apósol que nos permiirá capar nuevos clienes. 3. En qué consise el 3A de reención de Clienes? El 3A es un sisema de gesión inegrado de diferenes écnicas de markeing, esadísicas, informáicas, de comunicación y promociones, rabajando junas al servicio de un mismo objeivo: fidelizar, reener al cliene e incremenar su life ime value. D e s a r r o l l o Análisis Alarmas Acciones Análisis y deerminación del Comporamieno de cada Cliene Agene Expero de Alarmas One 2 One de cambios de comporamieno Deerminación de los Clienes sobre los que es necesario acuar Plan de Acciones One 2 One: promociones, comunicación, Red de Venas 5 = RETENCIÓN DE DE CLIENTES Incremeno del del Life Time Value Aumeno del NEGOCIO

6 Esrucura de funcionamieno y recursos del 3A Análisis/deerminación del Comporamieno Sisema de Alarmas One 2 One de cambios de comporamieno BdD Clienes Daa Mining Sofware S - Plus ESTADISTICOS Deerminación de los Clienes a acuar y acciones a realizar Equipo de Planificación, análisis e Inerpreación de daos y comporamienos Mk + Venas ESTADISTICOS Cuenas Informáica BdD Clienes Acciones : promociones, comunicación, Red de Venas Equipo de Gesión: Cuenas Informáica Comunicación CAC Fulfilmen Sofware de gesión de Programas de Fidelización Cards Poins Sysem.5 World Leader in Relaionship Markeing = RETENCIÓN CLIENTES De manera breve, podemos presenar su desarrollo e implemenación en res fases diferenciadas: 1. Análisis de la base de daos mediane écnicas de daa mining, con el objeivo de realizar una segmenación de los clienes y deecar sus comporamienos en base a unas reducidas variables básicas (por ejemplo, en una empresa de ranspore, envíos oales realizados, kilos enviados, revenue oal). Poseriormene puede sofisicarse el análisis de los comporamienos de cada cliene en base a múliples variables (por ejemplo, uilización de cada uno de los producos o servicios). 2. Esablecimieno de un agene expero de alarmas que acúe a nivel individual y personalizado para cada cliene y que nos deece cambios en su comporamieno, ano negaivo como posiivo. Es decir, un sisema de alera rápido y ágil que nos permia acuar a iempo. 3. Desarrollo de un plan de acciones diferene en función de la caegoría de los clienes y su comporamieno. Las acciones se habrán preesablecido en base a cambios de comporamienos previsos, aunque es indudable que quizá los 11

7 resulados del sisema de alarmas nos hagan replanear algunas de las acciones o que apunen a oros nuevas. Las acciones serán One 2 One, es decir, sólo se dirigirán a aquellos clienes que hayan presenado un deerminado ipo de alarma. Tal como puede observarse, la implemenación y gesión del sisema 3A demanda una esrucura de funcionamieno inegrada y de inerrelación de recursos sin los cuales no sería viable. Una vez el sisema se ha pueso en funcionamieno, puede repeirse el ciclo con la periodicidad que se considere oporuna, aunque lo más aconsejable si se desea un sisema ágil de respuesa frene a los posibles cambios de comporamieno de los clienes es que se repian mensualmene las fases 2 y 3 (la segmenación realizada en la fase 1 puede ener validez durane un periodo dilaado de iempo, así como las ipologías de los parones de comporamieno deecados). 4. La conribución de la esadísica al sisema 3A Una vez presenado el sisema 3A, es evidene la imporancia del papel que desempeña la esadísica en sus dos primeras fases. Sin preender una descripción de las múliples écnicas esadísicas que pueden uilizarse, vamos a cenrarnos en dos aspecos relevanes, uno de cada fase: la segmenación de clienes y la deección de parones de acividad la elaboración de un agene expero de alarmas 4.1 Segmenación de clienes y parones de acividad El primer paso en el análisis de la base de daos de clienes es su segmenación en colecivos: heavy users, medium users y ligh users (a veces es conveniene dividir a alguno de esos colecivos en dos o más subgrupos para disponer de una segmenación más gradual). La segmenación deberá realizarse para cada uno de los indicadores básicos de acividad que se han elegido, de modo que un cliene puede ser caalogado de heavy para un indicador y de ligh para oro. Aunque la necesidad de una segmenación es evidene y oda compañía clasifica a sus clienes de acuerdo a crierios de acividad, no es ya an frecuene que las caegorías se realicen mediane écnicas que permian deecar colecivos homogéneos (clusers). En efeco, es habiual que la división se haya realizado por crierios basados únicamene en los perceniles de la disribución del indicador o se considere heavy a los clienes op de la compañía que conjunamene suponen un deerminado porcenaje de la acividad (por ejemplo, el 80% o el 90%). Exponemos a coninuación las fases de una meodología 12

8 basada en écnicas esadísicas bien conocidas y que nos permiirá realizar a la vez una segmenación en base a los indicadores y la deección de parones de acividad: 1. Como paso previo, debemos esudiar el ajuse a la disribución normal de los indicadores de acividad, pueso que suelen ener disribuciones claramene asiméricas. La no normalidad es un facor que puede afecar gravemene a diversas écnicas que serán uilizadas en las fases siguienes. Generalmene, ransformaciones de Box-Cox pueden ser apropiadas para obener disribuciones más próximas a la gaussiana. En paricular, la ransformación logarímica (parámero de ransformación λ = 0 ) ha resulado adecuada para muchos indicadores de acividad, siendo su elección venajosa en cuano a su mayor facilidad de inerpreación frene a oras ransformaciones. Frecuencia Frecuencia Revenue Indicador de Acividad Log. Revenue Transformación de Box-Cox Aplicación de un cluser analysis para conseguir una primera deección de parones de acividad. Uilizaremos como variables odos los indicadores de acividad que consideremos oporunos. Para esa fase, la aplicación de la écnica del fuzzy c-means se ha revelado apropiada por su flexibilidad. La función disancia elegida puede ser la euclídea (si los indicadores de acividad se refieren a magniudes de medida disinas, debe realizarse previamene la esandarización de las variables), pero es conveniene ener presene oras posibilidades ineresanes por sus propiedades como la disancia de Bray-Curis, la de Hellinger, la de la cuerda, ec. La decisión sobre el número de clusers apropiado puede omarse en base a índices como el de Calinski y Harabasz (1974), el de Harigan (1975), el de Krzanowski y Lai (1985), el esadísico silhouee de Kauffman y Rousseeuw (1990) o el gap saisic de Tibshirani e al. (2001). La validación del clusering puede realizarse uilizando alguna de las écnicas de análisis discriminane habiuales, de manera que una buena reasignación de los clienes al cluser nos indica que el resulado ha sido exioso. 13

9 En el caso de DHL Worlwide Express se han uilizado como indicadores de acividad básicos el número de envíos y dos variables adicionales de inerés, así como la variabilidad inraanual para cada cliene de esos dos úlimos indicadores. El resulado del fuzzy c-means sugirió seis parones de acividad primordiales. El error de clasificación al aplicar un análisis discriminane lineal fue inferior al 10%, sugiriendo que los clusers esaban bien delimiados. 3. Aplicación de un CART (Classificaion and Regresión Trees) basado en los indicadores de acividad. Nos ayudará en la deección de punos de core adecuados para la segmenación indicador por indicador. Cada cliene quedará ipificado con una combinación de caegorías, una por indicador. En su aplicación a la base de daos de clienes de DHL Worlwide Express nos ha llevado a realizar una segmenación en cinco caegorías (A = Super-Heavy, B = Heavy, C = Medium, D = Ligh, E = Ulra-Ligh) para cada una de las res variables básicas de acividad, de modo que un cliene ABE indica super-heavy en envíos, heavy para el indicador 2 y ulra-ligh para el indicador 3. Por lo ano, 125 combinaciones son eóricamene posibles. Los resulados para el indicador 1 (número de envíos) se resumen en la abla siguiene: Caegoría nº envíos %Clienes %Envíos %Peso A - Super Heavy 6,8% 73,1% 64,7% B - Heavy 15,2% 18,4% 22,8% C - Medium 16,7% 5,3% 7,1% D - Ligh 33,9% 2,9% 4,4% E - Ulra Ligh 27,4% 0,4% 1,0% 4. Reasignación de odas las posibles combinaciones de caegorías a los clusers primordiales. En el caso que nos ocupa, de cada una de las 125 posibles ríadas a uno de los seis clusers iniciales. La asignación final de cada cliene a uno de esos clusers, si el proceso se ha realizado correcamene, no diferirá subsancialmene de la clasificación inicial. 5. Finalmene, analizamos la posibilidad de realizar una subdivisión denro de cada uno de los clusers iniciales, uilizando de nuevo écnicas de cluser analysis y a parir de los resulados observados en el CART. En esa fase final, llegamos a ipificar un oal de 13 parones de comporamieno de los clienes de DHL Worlwide Express (la abla que se muesra a coninuación resume cualiaivamene los parones deecados, las flechas muesran el nivel de cada indicador). 14

10 Parón de acividad Cluser Envíos Indicador 2 Indicador 3 %Clienes %Envíos %Peso C1 flflfl 0,5% 4,5% 21,2% C2 fl 6,2% 67,7% 43,5% C3 flflfl 1,5% 1,8% 11,9% C4 flfl 0,9% 1,7% 0,2% C5 fl 12,8% 15,8% 10,8% C6 flfl 2,0% 0,6% 4,4% C7 fl 12,3% 3,9% 2,6% C8 flfl 2,4% 0,7% 0,1% C9 fl flfl 4,7% 0,4% 3,0% C10 fl 19,6% 1,7% 1,3% C11 flflfl flfl 4,1% 0,1% 0,8% C12 fl flfl 9,6% 0,8% 0,1% C13 flflfl 23,3% 0,4% 0,2% El paso final será la descripción de esos colecivos en cuano a variables de idenificación (perfil de los clienes) y la peneración de cada uno de los colecivos según, por ejemplo, el área geográfica, ec. En resumen, cada cliene ha finalizado el proceso eniendo una clasificación para cada uno de los indicadores seleccionados y ha sido deecado su parón de acividad. Apare de consideraciones obvias, para qué nos servirá la segmenación y los parones de acividad?: Para deecar cambios de acividad de nuesros clienes y de su parón de comporamieno. La evolución de un cliene en años sucesivos en cuano a su clasificación permie deecar de una manera fácil la dinámica de los cambios de acividad. Ese sencillo análisis suele mosrar muchos más cambios que los sospechados si sólo analizamos los números globales (incremeno o reducción de los colecivos). Hay deerminados parones de comporamieno de riesgo? Es decir algunos ienen un peligro de fuga mayor? Idenificación de los clienes arge de una promoción, comunicación, ec. Los mismos parones deecados pueden sugerir el diseño de acciones One 2 One adecuadas a cada perfil. 4.2 Agene expero de alarmas El objeivo, al como hemos explicado en la descripción del sisema 3A, es el de esablecer un sisema de aleras ágil que deece cambios de acividad del cliene. De lo expueso en la sección anerior, puede parecer inmediao que un buen sisema de alarmas consisiría en deecar el cambio de caegoría de cliene. Sin embargo, esa aproximación iene res graves inconvenienes: 15

11 Un cliene que se encuenre próximo al puno de cambio de caegoría puede incurrir en una alarma aunque enga un cambio de acividad ínfimo. Por oro lado un cliene siuado en el exremo superior del inervalo, puede disminuir subsancialmene su acividad anes de incurrir en el cambio de caegoría. La inclusión en una caegoría de acividad suele hacerse en base a daos ineranuales (media móvil de orden 12 si uilizamos acumulados mensuales), de modo que el cambio de caegoría puede producirse con un reraso inadmisible respeco al cambio de acividad. No enemos en cuena la hisoria del cliene en cuano a su variabilidad. Es obvio que no deberíamos considerar por igual la disminución de consumo por ejemplo, en dos meses consecuivos- de un cliene con una rayecoria esable en cuano a sus acos de uilización de un produco o servicio que de oro con un comporamieno mucho más erráico. En ese senido, aproximaciones uilizadas en muchas compañías como los cambios porcenuales (incremenos o disminución) en base a los acumulados anuales, semesrales o rimesrales, son poco fiables en cuano a la sensibilidad y especificidad de las alarmas. Por ora pare, la uilización de cadenas de Markov para predecir el riesgo de fugas de colecivos de clienes resula ineresane como análisis macro, pero iene los inconvenienes ya señalados cuando deseamos un sisema que acúe a nivel personalizado. Cuál es enonces la alernaiva? Nuesra propuesa esá relacionada con modelos de previsión dinámica, en paricular el modelo de espacio de esado. Las écnicas de predicción bayesiana y los modelos dinámicos han sido uilizados en procesos de moniorización y predicción a coro plazo de series emporales, ano en el ámbio indusrial, como en el económico y comercial. Esa meodología permie obener esimación de parámeros del modelo, predicciones punuales y medidas de inceridumbre asociadas a esas predicciones. La gran flexibilidad de la formulación del modelo hace posible raar siuaciones donde puedan exisir cambios esrucurales a lo largo del proceso que se preende moniorizar. Así mismo, es posible inroducir componenes de conrol (inervenciones) y prever anicipadamene o evaluar poseriormene su impaco en el sisema. La incorporación de información de forma secuencial permie la esimación adapaiva y el filrado auomáico a parir de méodos bayesianos, acualizando y exendiendo el conocimieno del sisema. Los sisemas dinámicos lineales formulados en espacio de esado consiuyen una exensión de écnicas de inferencia y predicción asociadas a méodos clásicos (suavizado exponencial, EWMA). Herramienas desarrolladas para esos modelos, como las ecuaciones del Filro de Kalman (Kalman 1960), hacen posible la previsión, filrado y suavizado de la rayecoria correspondiene al esado del sisema, a parir de la observación del mismo. Si la disribución de los indicadores de acividad se aproxima a la disribución normal, el modelo uilizado corresponde a un DLM (Dynamic Linear Model). En el caso de que 16

12 el comporamieno del cliene sea esable, los valores de los indicadores serán consanes (función de previsión consane), mienras que comporamienos erráicos harán variar el nivel de esos indicadores. La acividad observada de un cliene en un periodo puede modelizarse como un nivel de acividad real subyacene más una perurbación originada por facores exernos. El objeivo del proceso de moniorización es la esimación y previsión de ese nivel de acividad subyacene con el objeo de deecar cambios esrucurales (endencias, cambios punuales, ransiorios o de nivel). Sea X el vecor aleaorio que represena los indicadores de acividad observados en un cliene para el periodo. Si disponemos de la hisoria del cliene a lo largo de un número mínimo de periodos, los daos sobre los que consruir el DLM corresponderán a observaciones { X 0, K, X N }. Para un iempo, D denoará la información de que se dispone, es decir, D = { X 0, K, X }. Las hipóesis del modelo consideran que cada observación es una realización de una variable aleaoria gaussiana mulidimensional, cuyo valor esperado µ corresponde al nivel de acividad subyacene del cliene en el periodo. La expresión más simple del modelo, formulado en espacio de esado sería la siguiene: µ X = µ = µ 1 + w + v w v ~ N(0, W ) ~ N (0, V ) donde la primera ecuación corresponde a la de ransición y la segunda sería la de observación. Las marices W y V describen respecivamene la mariz de varianzas y covarianzas de la evolución y del error de observación. Una vez especificados los parámeros del modelo, es posible realizar una esimación de la rayecoria del esado (predicción y varianza de la predicción a k pasos), a parir de la esperanza y varianza condicionadas a D : µ P + k + k = E( µ + k = Var( µ D ) = E( µ + k X, X D ) = E(( µ µ + k + k 1 + k,... X1) )( µ µ + k + k ) X, X 1,... X Pariendo de una disribución para el valor del nivel de acividad subyacene inicial, µ 0 D 0 ~N(m 0,C 0 ), una vez regisrados los indicadores X para cada periodo, y aplicando cálculos bayesianos, es posible esablecer las siguienes disribuciones de forma secuencial: Poserior para µ -1 : µ -1 D -1 ~ N(µ -1-1, P -1-1 ) Prior para µ : µ D -1 ~ N(µ -1, P -1= P W ) Predicción a un paso para X : X D -1 ~ N(µ -1, P -1 +V ) Regisro de la observación X D -1 D Poserior para µ (filrado): µ D ~ N(µ =µ -1 +K (X -X -1 ),P = K V ) 1 ) 17

13 donde K =P -1 /(P -1 +V ) es el coeficiene adapaivo o ganancia de Kalman. El agene expero de alarmas ienen en cuena enonces la evaluación de los errores de previsión del modelo. El ajuse individual del modelo se basa en la esimación máximoverosímil del conjuno de parámeros θ a parir de la expresión de la verosimiliud como función de los errores de previsión a un paso (innovaciones): ε Σ = X = P 1 X + V 1 n n 1 2L( θ; ε1,...; ε) = log Σ ( θ) + ε( θ) Σ ( θ) ε( θ = 1 = 1 Veamos a coninuación los resulados para un cliene en uno de sus indicadores de acividad (número de envíos) durane los años 2001 y Observamos que en noviembre del 2001 el agene ya deeca la alarma, pueso que el inervalo de confianza del 95% de la previsión no comprende el baseline del cliene. ) Indicador Indicador número 1de envíos número de envíos Año 2001 Año Deección alarma: nov Año 2001 Año

14 El enfoque mulivariane empleado permie ener en cuena correlaciones enre los indicadores. En la gráfica siguiene se observa la evolución emporal de las regiones de confianza para dos indicadores con una elevada correlación. Observemos el significaivo cambio de acividad para el indicador 2 enre el mes 6 (junio de 2001) y el mes 10 (ocubre de 2001). Indicadores 2 y 3 Ind Ind 2 Aunque el planeamieno del modelo esadísico es idénico, podemos esablecer dos ámbios de aplicación del agene expero: General Level Sysem: agene expero consruido a parir de los indicadores generales de acividad (generalmene enre uno y cinco) y que nos alerará de cambios en el comporamieno global del cliene. Specific Level Sysem: agene expero consruido con la acividad específica de cada cliene a nivel de produco/servicio o familias de producos/servicios (cusomer signaure). Es evidene que la complejidad del sisema será proporcional al número de variables consideradas y requerirá en general un 19

15 filro previo de la acividad del cliene, a parir de valores umbral o hreshold. Permiirá deecar cambios a un nivel más deallado; por ejemplo, alarma en un produco concreo o susiución de un produco por oro de nuesra compañía. 5. Plan de acciones One 2 One Se raa de la úlima fase del sisema 3A: ejecución de un plan de acción con el objeivo de reener a nuesros clienes. Pero qué ipo de acciones debemos desarrollar? Individualizadas y en función del comporamieno del cliene, es decir, de los resulados del agene expero de alarmas y de los parones de acividad. Acciones generales ienen el inconveniene de consumir muchos recursos y además suelen ser inapropiadas incluso conraproducenes- para deerminados colecivos de clienes. Las acciones One 2 One son más eficaces porque nos permien desarrollar promociones y acciones más conundenes, concenrando los recursos en un colecivo reducido de clienes. Por ejemplo, podremos proponer unos regalos más aracivos y a la vez accesibles pueden conseguirlo- para los clienes arge de la acción. Indudablemene ese planeamieno incide en el esablecimieno del vínculo emocional necesario para la fidelización. Las acciones de promoción podrán diseñarse en base a alarmas de acividad general (General Sysem) o bien de alarmas específicas (Specific Sysem). Al final de esa sección coninuación mosramos folleos de algunas de las promociones de DHL Worlwide Express España en base a las alarmas y parones de acividad deecados. Por ora pare, no olvidemos las acciones de comunicación (caras, folleos, s,...), que pueden ser personalizadas en función del comporamieno deecado. Además, la Red de Venas dispondrá evidenemene de la información de las alarmas deecadas y podrá racionalizar sus acciones (por ejemplo, deerminar los clienes que deberán ser visiados por el agene comercial con la máxima prioridad). Finalmene, un paso más. Los resulados del agene expero Specific Sysem puede permiir la deección del comporamieno de la compeencia y de parones de fuga de nuesros clienes: Con qué produco nos aacan? Cuál de nuesros producos es escogido por un deerminado colecivo de clienes para probar a la compeencia? Es evidene que si enconramos ese ipo de parones de fuga podremos desarrollar acciones encaminadas a prevenir y reducir las fugas, es decir, a reener a nuesros clienes. 20

16 Desarrollo de Promociones en base al General Level Sysem: genéricas por segmenos / indicador de acividad Genéricas en base a parones de acividad de Clienes 21

17 Desarrollo de una acción en base al Specific Level Sysem (producos / desinos específicos) Referencias Berry M., Linoff G. (1997). Daa Mining Techniques: For Markeing, Sales, and Cusomer Suppor. Wiley. New York. Bezdek J. C. (1981). Paern recogniion wih fuzzy objecive funcions. Plenum Press. New York. Calinski, R. B. and Harabasz, J. (1974). A dendrie mehod for cluser analyisis. Communs Sais.,3, Forbes, C., Snyder, R. and Shami R. (2000). Bayesian Exponenial Smoohing. Working paper 7/2000, Dep. of Economerics and Business Saisics, Monash Universiy, Ausralia. Gan, F. (1995). Join monioring of process mean and variance using exponenially weighed moving average conrol chars. Technomerics, 37: Harigan, J. (1975). Clusering Algorihms. New York: Wiley. 22

18 Kauffman, L. and Rouseeuw, P. (1990). Finding groups in daa: an inroducion o cluser analysis. New York: Wiley. Krzanowski, W. J. and Lai, Y. T. (1985). A crierion for deermining he number of groups in a daa se using sum of squares clusering. Biomerics, 44: Oliva, F., De Caceres, M., Fon, X., and Cuadras, C. M. (2001). Conribuciones desde una perspeciva basada en disancias al fuzzy C-means clusering. XXV Congreso Nacional de Esadisica e Invesigación Operaiva. Úbeda, Shumway, R. and Soffer, D. (2000). Time series analysis and is applicaions. Springer- Verlag. New York. Tibshirani, R., Waler, G. and Hasie, T. (2001). Esimaing he number of clusers in a daa se via he gap saisic. J. R. Sais. Soc. B. 63, Par 2: Wes, M. and Harrison, J. (1999). Bayesian Forecasing and Dynamic Models. Springer- Verlag. New York. 23

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