Marco de trabajo para el desarrollo de la segmentación de clientes para Locatel
En la actualidad, la empresa Locatel cuenta con información de más de 1.9 millones clientes sobre aspectos comerciales como lo son el historial de compras, la ubicación geográfica de la transacción y el valor de la misma. La empresa identifica una oportunidad para potencializar su desarrollo comerci...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Rosario
- Repositorio:
- Repositorio EdocUR - U. Rosario
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- Acceso en línea:
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Segmentación
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Sales development
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Maldonado Lopez, Ferney |
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Cliente Desarrollo comercial CRM Segmentación Customer Sales development CRM Segmentation |
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En la actualidad, la empresa Locatel cuenta con información de más de 1.9 millones clientes sobre aspectos comerciales como lo son el historial de compras, la ubicación geográfica de la transacción y el valor de la misma. La empresa identifica una oportunidad para potencializar su desarrollo comercial a través de las ventas cruzadas (adquisición de productos bajo una necesidad inicial) con el uso del histórico de facturación obtenido, base de datos que recopila rasgos útiles de los consumidores para la generación de una segmentación por variable. Para poder realizar la estrategia de ventas cruzadas, el área de marketing requiere utilizar el reconocimiento e identificación de información clave que pueda utilizar para incentivar el consumo de productos complementarios a las patologías a tratar; por ejemplo, enviar información sobre el tratamiento de patologías, consejos de alimentación, condición física, prevención de enfermedades y descuentos en los productos adicionales que consumen los usuarios por patología. Lo que se busca con el proyecto es la estructuración de la base de datos, la generación de un resumen interactivo y el modelo predictivo que permitan realizar la segmentación, información con la cual Locatel concluya cómo utilizar, estructurar o modificar su estrategia de CRM y el crecimiento de ventas cruzadas; la estructuración de la base de datos requiere el desarrollo de interacciones entre las variables del histórico de ventas y consultas propias del negocio. La construcción del resumen interactivo se enfocará en mostrar a las áreas comerciales, marketing y demanda el estado de la información recolectada, junto con sugerencias sobre adquisición y gobernanza de datos. Por parte del modelo predictivo, se espera que el resultado generado sea el resumen de la base con información sobre la segmentación requerida para la estrategia del CRM. El propósito final del proyecto busca que el área de marketing pueda tomar la mejor decisión sobre el enfoque que se deberá utilizar para fortalecer la operación comercial, la estrategia de ventas cruzadas y los diferentes planes de acción que se deban implementar en su estrategia de CRM para cumplir el objetivo. |
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Para poder realizar la estrategia de ventas cruzadas, el área de marketing requiere utilizar el reconocimiento e identificación de información clave que pueda utilizar para incentivar el consumo de productos complementarios a las patologías a tratar; por ejemplo, enviar información sobre el tratamiento de patologías, consejos de alimentación, condición física, prevención de enfermedades y descuentos en los productos adicionales que consumen los usuarios por patología. Lo que se busca con el proyecto es la estructuración de la base de datos, la generación de un resumen interactivo y el modelo predictivo que permitan realizar la segmentación, información con la cual Locatel concluya cómo utilizar, estructurar o modificar su estrategia de CRM y el crecimiento de ventas cruzadas; la estructuración de la base de datos requiere el desarrollo de interacciones entre las variables del histórico de ventas y consultas propias del negocio. La construcción del resumen interactivo se enfocará en mostrar a las áreas comerciales, marketing y demanda el estado de la información recolectada, junto con sugerencias sobre adquisición y gobernanza de datos. Por parte del modelo predictivo, se espera que el resultado generado sea el resumen de la base con información sobre la segmentación requerida para la estrategia del CRM. El propósito final del proyecto busca que el área de marketing pueda tomar la mejor decisión sobre el enfoque que se deberá utilizar para fortalecer la operación comercial, la estrategia de ventas cruzadas y los diferentes planes de acción que se deban implementar en su estrategia de CRM para cumplir el objetivo.Currently, Locatel Company possesses information on over 1.9 million customers pertaining to commercial aspects such as purchase history, geographical transactional data, and transactional value. The company identifies an opportunity to optimize its commercial development through cross-selling (acquisition of products based on an initial need) by utilizing the acquired billing history, a comprehensive database that compiles valuable consumer attributes for generating variable-based segmentation. In order to execute the cross-selling strategy effectively, the marketing department requires the implementation of recognition and identification mechanisms to extract key information that can be harnessed to encourage the consumption of complementary products associated with the ailments being addressed. For instance, disseminating information on disease treatments, dietary recommendations, physical well-being, disease prevention, and discounts on additional products consumed by users based on their respective conditions. The project's objective is to structure the database, create an interactive summary, and develop a predictive model that will enable segmentation, thereby enabling Locatel to determine how best to structure or modify its CRM strategy and cross-selling growth. The database structuring process necessitates the establishment of interactions between variables derived from sales history and pertinent business queries. The development of the interactive summary will focus on presenting the current state of the collected information to the commercial, marketing, and demand departments, while also providing recommendations on data acquisition and governance. As for the predictive model, it is anticipated that the resulting summary of the database will include the requisite segmentation information necessary for the CRM strategy. Ultimately, the project aims to empower the marketing department to make well-informed decisions regarding the approach that should be employed to fortify the commercial operation, enhance the cross-selling strategy, and implement various action plans within the CRM strategy to accomplish the defined objective.99application/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_41001 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/41001spaUniversidad del RosarioEscuela de AdministraciónEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Business AnalyticsAttribution-ShareAlike 4.0 InternationalAbierto (Texto Completo)http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Tsiptsis, Konstantinos K., y Antonios Chorianopoulos. (2011). Data Mining Techniques in CRM: Inside Customer Segmentation. John Wiley & SonsCasariego-Sarasquete, N. M. (2019). Metodología de análisis y segmentación de clientes usando secuencias de comportamiento [MasterThesis]. https://reunir.unir.net/handle/123456789/9481Flórez López, R. (2005). Análisis de la eficacia de los modelos de árboles de decisión para la gestión de políticas promocionales centradas en la segmentación de clientes. Universidad de Sevilla. https://idus.us.es/handle/11441/80105Gomez Gonzalez, D. (2016). Diseño de un programa de fidelización, basado en un modelo CLV para segmentación de clientes. https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/59057Zuur, A. F., Ieno, E. N., & Elphick, C. S. (2010). A protocol for data exploration to avoid common statistical problems. Methods in Ecology and Evolution, 1(1), 3-14. https://doi.org/10.1111/j.2041-210X.2009.00001.xReportes—Mapa del retail en Colombia 2022—Resultados EL RANKING DE LAS 400 EMPRESAS MAS IMPORTANTES DEL RETAIL. (s. f.). Recuperado 14 de mayo de 2023, de https://www-emis-com.ez.urosario.edu.co/php/search/docpdf?doc_id=760901841Principal Component Analysis (PCA) in Python Tutorial. (s. f.). Recuperado 14 de mayo de 2023, de https://www.datacamp.com/tutorial/principal-component-analysis-in-pythonNik. (2021, Febrero 16). Pandas get_dummies (One-Hot Encoding) Explained • datagy. Datagy. https://datagy.io/pandas-get-dummies/Market Basket Analysis | Kaggle. (s. f.). Recuperado 14 de mayo de 2023, de https://www.kaggle.com/code/xvivancos/market-basket-analysisHow to Perform Market Basket Analysis. (2022, Noviembre 4). 365 Data Science. https://365datascience.com/tutorials/python-tutorials/market-basket-analysis/Reportes—Health and Beauty Specialists in Colombia. (s. f.). Recuperado 14 de mayo de 2023, de https://www-emis-com.ez.urosario.edu.co/php/search/docpdfCompanies—Company Profile—Tearsheet. (s. f.). 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