Inteligencia del cliente

Do it for yourself con Análisis PredictivoCastorama es el retailer de productos para el hogar líder de Europa. Conocido por haber acuñado el término “hágalo usted mismo” en 1969, cuando abrió su primera tienda en Lille (Francia), la compañía necesitaba mejorar la eficacia de sus campañas de marketing directo. Para ello, deseaba poder explotar toda la información contenida en su extensa base de clientes. Con las soluciones analíticas basadas en IBM SPSS Modeler triplicó el número de encuestas para investigación de mercado a nivel nacional y cuadruplicó la cantidad de iniciativas de marketing a nivel local. Ahora las campañas están mejor targeteadas y efectivas, lo que ayudó a incrementar la lealtad de los clientes.

Ahora como una división del grupo retailer británico Kingfisher, Castorama es el distribuidor líder en Europa de insumos para el hogar y el tercero a nivel mundial. Con 103 tiendas en Francia y otros países del continente, Castorama ofrece a sus clientes todo lo que necesiten en la categoría mejora del hogar para que puedan cumplir con el lema “Hágalo usted mismo”.

La compañía está altamente enfocada en utilizar el marketing directo como una palanca para el desarrollo del negocio. Para ello, administra una rica base de datos con información de millones de clientes. Castorama ha estado utilizando IBM SPSS Modeler como solución de análisis predictivo, y lo complementó con la suite IBM SPSS Data Collection para encuestas, que le permite conocer mejor a sus clientes y optimizar sus esfuerzos de marketing.

Ganando market share
Cédric Packowski, gerente de Database and Customer Intelligence, afirmó: “IBM SPSS Modeler es una herramienta centralizada que utilizamos para sostener nuestra estrategia de ganar market share. Sin esta solución, sería imposible para nosotros llevar adelante mucho del trabajo que hoy estamos haciendo con marketing directo y geomarketing”.

Con esta solución, Castorama centraliza la información del cliente en un data mart, donde se condensan los datos obtenidos a través de las compras hechas a través de la tarjeta de fidelización, y también sin ella, y en los puntos de contacto que Castorama estableció en su website.

“Con IBM SPSS optimizamos el proceso de dirigir más inteligentemente nuestras campañas de email marketing y Mobile, triplicamos el número de encuestas a nivel nacional mientras cuadruplicamos el número de iniciativas locales a demanda de tiendas específicas”, agregó Packowski.

“También utilizamos SPSS para medir el retorno de la inversión de cada campaña, lo que también incluye una evaluación de la distribución de los flyers. El reporte con los hallazgos los dirigimos de vuelta a los gerentes de tienda. Los resultados son claros: el negocio está creciendo así como la lealtad del cliente”, admitió Packowski.

Más cerca de la inteligencia de cliente
Castorama mejoró su comprensión de los perfiles de clientes y comportamiento. “Gracias al data mining de IBM SPSS Modeler, podemos analizar los factores que llevan a los clientes a adquirir determinado producto, basado en un perfil de cliente particular. Esta información operativa nos permite adaptar nuestra oferta a una variedad de perfiles”, comentó Packowski.

Para potenciar el uso del Análisis Predictivo, Castorama decidió combinar IBM SPSS Modeler con IBM SPSS Data Collection, una solución específica para encuestas e investigación de mercado. La compañía pudo completar la encuesta sin requerir soporte externo, lo cual tuvo el doble beneficio de ahorrarles dinero y producir un mayor número de encuestas mejor dirigidas.

“Mientras que el análisis de un ticket nos puede dar una indicación sobre qué tipo de cliente está comprando qué productos, no nos da informa sobre los criterios de decisión que operan por detrás de la acción, o fuentes de información o “cómo” compran los clientes. Combinar este análisis con encuestas online es extremadamente importante para la inteligencia de clientes”, concluyó.

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