14-03-2005 - IBM

Cualquier negocio que cuente con una página web dirigida a sus clientes se plantea mejorar la experiencia online. Un investigador israelí de IBM ha descubierto un modelo de predicción que permite conocer el valor potencial de cada cliente on line. Con esta información, las empresas podrán ofrecer un mejor servicio a los mejores clientes y aumentar la eficacia de las campañas de marketing.

Aunque ya existen modelos que predicen el valor potencial de los clientes, éstos basan sus evaluaciones únicamente en el análisis de datos históricos de un cliente concreto: qué artículos ha comprado anteriormente y con qué frecuencia. Es decir, la tecnología existente sólo puede identificar el valor potencial de los clientes una vez que se ha acumulado un historial de compras significativo en un sitio web concreto.

La nueva tecnología desarrollada por IBM permite a a las empresas que vendan productos online hacer una estimación del valor potencial de aquellos clientes relativamente nuevos (y por tanto, de los que apenas poseen datos históricos). Esta tecnología funciona no sólo “aprendiendo” de los patrones de consumo de un solo consumidor, sino de la actividad online de otros clientes antiguos. Este modelo estudia la conducta de compra que ha manifestado un nuevo cliente durante sus primeras visitas. De acuerdo con esta conducta asigna al cliente a un grupo con un “perfil de compra” común. De esta manera, el modelo puede predecir sus patrones de compra basándose en aquellos otros clientes con los que comparte el “perfil de compra”.

Una vez que el modelo ha previsto que un visitante tiene una alta probabilidad de compra, la compañía puede decidir, por ejemplo, adaptar la página web y ofrecerle nuevas e importantes ofertas o dar prioridad a sus peticiones para prestarle un servicio online más rápido. Este método para gestionar el tráfico en la web es más eficaz que el que utiliza la mayoría de las páginas de Internet, que se rige por el criterio “servir primero a quien llega primero”. Estas tecnologías ya están siendo empleadas en varios dominios, especialmente en los de ámbito financiero.

“En el mundo de los negocio existe un consenso sobre el siguiente principio: es preferible mantener un buen cliente que buscar uno nuevo”, comenta Amit Fisher, el investigador de IBM que comenzó a trabajar en el modelo como parte de su tesis doctoral. “En el momento en que un sitio web experimente una enorme demanda, este tipo de tecnología permitirá a los negocios online priorizar las peticiones de sus clientes de mayor valor, de forma similar a como funcionan las “tarjetas oro” en el sector hotelero o en las compañías aéreas”.

El modelo ha sido probado con éxito en un programa piloto llevado a cabo por uno de los sitios web de subastas más importantes de Israel. El modelo fue construido y validado basándose en datos verdaderos de clientes de una página de subastas online que ofrece servicio a miles de clientes cada día. Los datos se tomaron día a día durante un periodo de un año, en el que se llevaron a cabo más de 70.000 compras, con un valor total de más de 18 millones de dólares.

Este tipo de tecnología se está convirtiendo en una cuestión cada vez más importante para las empresas que tienen la presión de extraer el máximo rendimiento de sus clientes al tiempo que recortan gastos y maximizan sus recursos. El nuevo sistema de Fisher es típico de la tecnología bajo demanda que IBM está ayudando a las empresas a aplicar a través de varios aspectos de sus negocios. El nuevo modelo de IBM está siendo integrado actualmente en otras tecnologías activas y lo está desarrollando el personal en los laboratorios de investigación de IBM en Haifa. Las tecnologías activas pueden hacer seguimiento y estudiar las aplicaciones en tiempo real y automáticamente tomar decisiones basadas en reglas de negocio inferidas o predefinidas.

“Internet tiene aún mucho camino que recorrer antes de alcanzar su máximo potencial,” apunta Fisher.
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