Data Mining - Personalizacion y Filtrado Colaborativo - Parte III

Fijacion Dinámica de Precios

La Fijación dinámica de precios en realidad aprovecha la tecnología de CRM y los datos detallados de los clientes para que una empresa, por ejemplo, pueda comparar el deseo de los compradores del producto con su capacidad percibida de pagar por ese producto. Por primera vez, los consumidores son los que compiten por la mejor oferta.

Existen los argumentos a favor y en contra de la fijación dinámica de precios como la de plantear dudas de privacidad de los consumidores, así como la buena voluntad de ambos. Después de todo, más de un comprador compra en el sitio web de una empresa, cuanta más información tiene sobre el sitio que el comprador y el débil poder de negociación del comprador.

En los últimos años, las aerolíneas fueron acusadas ​​habitualmente de aumentar sus tarifas en línea para los viajeros  frecuentes  (sus clientes más fieles) que son más propensos a volar con un transportista en particular debido a las ventajas del millaje gratuito. Coca Cola fue acusada de haber estado considerando una máquina expendedora que elevaria el precio de las bebidas cuando la temperatura del medio ambiente se eleve.

En la defensa de fijación dinámica de precios, las tiendas han realizado esa práctica desde hace años. Farmacias se ha colocado el precio más alto a los medicamentos para el resfriado en los climas fríos, y la escasez de Sony Playstation 2 unidades de la Navidad de su lanzamiento hizo que los precios se elevaran de forma pronunciada. (Kmart utilizo la escasez como una forma de premiar a los clientes leales en primer lugar, la disponibilidad de Playstation fue relacionada a la dirección a los compradores leales en el sitio web de la compañía Bluelight.com.) En el mundo de la Web, donde en los datos de consumo se puede incluir la dirección de origen de los compradores, el nivel de ingresos, el número de los niños, e incluso su decisión de comprar un producto,  la fijación dinámica de precios, junto con otra serie de técnicas de personalización, se pueden implementar con mayor rapidez y con un mayor número de compradores.

Bueno o malo, el experimento de fijación dinámica de precios de Amazon podría haber pasado desapercibida por completo si no hubiera sido por ... la Web. En un giro irónico, los participantes en un chat de Internet empezaron a comparar sus recibos de cine y descubrieron que los precios pagados parecían más altos que los de los clientes habituales. Amazon cobró la fijación dinámica de precios fue simplemente una prueba y negó planes para formalizar la práctica. Sin embargo, el ejemplo demuestra que la Web ha afectado tanto a las comunicaciones empresariales y sociales hasta el punto que incluso CRM veces puede ser un arma de doble filo.

Data Mining - Personalizacion y Filtrado Colaborativo - Parte II

Filtrado Colaborativo

El otro tipo de personalización es la adaptación de personalización. Más comúnmente conocido como el filtrado colaborativo, este tipo de personalización es más inteligente, ya que observa comportamientos de los clientes y los aplica a las nuevas circunstancias. Por ejemplo, si en un jardín e-tailer con filtrado colaborativo observa que los consumidores tienden a comprar a bajo costo las flores perennes, al mismo tiempo que las herramientas de jardinería en el sitio Web puede comenzar sugiriendo un área de sugerencias a todos los clientes que compran las plantas tipo bulbo. El Filtrado colaborativo utiliza el comportamiento de otros visitantes "similares" a los visitantes regulares como base para sus recomendaciones. Las herramientas de filtrado Colaborativo son a menudo más complejas, y por lo tanto este es más caro, que el basado en las normas de personalización.

El ejemplo más célebre de filtrado colaborativo es cuando no la compra por Amazon.com, en el que los resultados de compras anteriores del comprador son combinados con la geografía en la que este se ubica, para sugerir a los lectores que viven en su barrio y tienen intereses similares que cosas pueden estar leyendo. Este análisis similar de la compra de los consumidores más inteligente hace que se convierta a Amazon como su preferencia, y hace más preciso aún las recomendaciones del sitio. Varios clientes de Amazon.com que conozco son los cazadores de oportunidades en los sitios Web de otros durante las promociones especiales, pero siempre regresan a Amazon porque "ellos los conocen mejor".

Tal vez el trazado más revelador en la personalización es que el usuario sabe lo que está pasando. Los visitantes a la Web proporcionan normalmente voluntariamente información personal a sitios Web donde se cree que habrá algún tipo de quid pro quo: la compañía utilizará la información para proporcionar un servicio de valor añadido, tales como descuentos periódicos o de interés especial boletines. Algunos sitios pueden personalizar el contenido sin que el comprador sepa que los productos que está viendo son diferentes de las de los compañeros de los compradores, que podrían tener diferentes perfiles y preferencias.

Los distribuidores de Internet que combinan eCRM con los datos del cliente y la personalización detallada avanzada pueden personalizar los diseños de contenidos y la pantalla para los visitantes individuales buscando aumentar la vistosidad del sitio y la propensión de los compradores para comprar.

Por otro lado, las empresas, tales como Lands End, simplemente preguntar a los clientes lo que les gusta, o no al hacer una compra. La empresa muestra a los visitantes de su Web combinaciones de productos diversos y solicita su opinión. Esta práctica es diferente de la "inferencia" de personalización en el que una empresa aplica una lógica compleja para inferir las preferencias de un cliente y simplemente almacena las respuestas del cliente a las preguntas o encuestas, por lo que las respuestas forman parte de su perfil para que puedan ser utilizados para la venta cruzada de sus productos adicionales.

Aunque esta información parece bastante inocua es equivalente a la reorganización de diseño de un almacén o tienda real basado en la forma en que el comprador le gusta moverse por la tienda, también puede tener usos más controvertidos.

Amazon.com también mostro que se podía realizar la venta de la misma película en DVD a precios diferentes a los compradores diferentes. Esta práctica, conocida como fijación dinámica de precios, se volvió el concepto de elección del consumidor en su mente. La Web, famosa por ofrecer a los compradores la oportunidad de encontrar la mejor oferta con un simple clic del ratón, permite ahora a los vendedores la oportunidad de diferenciar a los consumidores y su sensibilidad a los precios.

Data Mining - Personalizacion y Filtrado - Parte I

Personalización y filtrado colaborativo

Personalización, Es la práctica de adaptar las comunicaciones directamente a un segmento de clientes o, cada vez, a un cliente individual. La premisa de la personalización es que, mediante la recopilación de datos suficientes de los clientes, una empresa puede poner a las necesidades únicas de un individuo, tanto ahora como en el futuro. Las Comunicaciones personalizadas es la principal técnica a través del cual las empresas pueden convencer a los clientes que ellos entienden y que su información que la empresa utiliza a menudo gracias a la explícita autorización del cliente, y que esta es de beneficio mutuo. El objetivo es ofrecer recomendaciones precisas de productos, contenidos orientados a las preferencias individuales, y promociones dirigidas a los visitantes y Web individuales en tiempo real.

Cuando se hace bien, la personalización significa no sólo mantener la lealtad de los clientes, sino también las compras que vez mayores de estos. Se aprovecha la información detallada acerca de las personas y puede dictar algunas decisiones tácticas.

Por ejemplo: Los temas de análisis que siguen en una farmacia minorista de comercio electrónico sugieren que nivel de detalle y de personalización de cada resultado conjuntamente con cuales tácticas puede implementar:

• ¿Para las personas que han comprado o manifestado su interés en los suplementos de vitamina A, que otros productos son propensos a comprar?

• ¿Qué tan probable es para el cliente X comprar medicamentos en línea?

• ¿Qué otros elementos es probable que incluya en la cesta de la compra de un comprador si compra, por ejemplo, un descongestionante?

• ¿Qué productos son más similares a las gotas X que el cliente eligió?

La personalización puede adoptar diversas formas. Puede implicar la personalización de páginas Web actuales, incluyendo buscar un sitio Web nuevo  y la sensación, de acuerdo con las características favorecidas por un visitante individual. Muchos sitios web permiten al visitante personalizar el sitio según sus preferencias, eliminando las variaciones de forma lo que le permite una ventana de privacidad en la empresa.

¿Utiliza la función de búsqueda a menudo? Mueva la ventana de búsqueda a la parte superior de la página. Como la personalización, la localización puede enfocar el contenido del sitio según el área geográfica del visitante.

Tenga en cuenta que los ejemplos de personalización sirven como elementos de predicción para el e-tailer. De hecho, la mayoría del software de personalización consiste en algoritmos específicos de minería de datos. Los dos tipos principales de personalización son las reglas de personalización basada en la personalización y en la adaptación.

La Basada en reglas de personalización aprovecha las reglas establecidas que dictan, por ejemplo, que los productos pueden ser adquiridos en conjunto o si una determinada página web debe preceder o seguir a otro. Cuando un visitante de un sitio web de software compra, el sitio podría sugerir que compre la guía oficial antes de ir a la pantalla de pago. Basado en reglas de personalización más a menudo implican reglas que han sido codificadas en el software. Por esta razón, a menudo es difícil de mantener y de apoyar.

Personalizar

Prácticamente todos hemos comprado algo por Internet, ya sea libros, electrodomésticos grandes, o una pizza. Pero ¿alguna vez has notado que a veces uno de esos sitios web parece ser demasiado general? La personalización es la capacidad de personalizar la comunicación con el cliente basada en las preferencias por los conocimientos de los comportamientos en el momento de la interacción.

Por ejemplo: Inicie sesión en su sitio Web favorito de música favorito. El sitio te saluda con "Hola, José, bienvenido de nuevo! Tenemos algunas selecciones nuevas para ti! ". Te desplazas hacia abajo y logras ver una variedad de nuevos CDs que has escuchado en radio, pero has estado demasiado ocupado para buscar en la tienda de discos. Haces doble clic en la portada de la nueva antología de Beastie Boys y escuchas uno de los cortes.

Este ejemplo es la personalización: mensajes en línea adaptados a un determinado cliente o segmento de clientes. Mensajes adaptados puede implicar cualquier cosa desde insertar el nombre del comprador Web en el mensaje conocido como "inserción de la variable" a partir de datos detallados de los clientes para personalizar el contenido del sitio Web.

Más específicamente, las tecnologías de personalización pueden adaptar los mensajes a los clientes individuales, el acceso actual de los datos personales cada vez que el cliente visita el sitio y utilizarlo para crear contenido personalizado. Estas tecnologías permiten el análisis de cada cliente en el tiempo y en todos los canales, a partir de datos del perfil del cliente, compras anteriores, los datos de seguimiento de clics, y las respuestas de la encuesta Web para determinar, por ejemplo, qué producto es más probable que la próxima vez compre el cliente o si el cliente esta en situación de riesgo o abandono y por lo tanto es merecedor de un descuento para atraerlo nuevamente. Un mensaje personalizado que refleje los resultados de ese análisis se entrega en tiempo real cuando el cliente visita el sitio Web.

La personalización en el espacio B2C se basa principalmente en el análisis de rastro de clics de un cliente, su ruta de navegación a través del sitio Web de la empresa. Mediante el seguimiento de clics de un cliente, una empresa puede ver no sólo lo que un cliente ha comprado, pero como el cliente accedido al sitio:

¿Desde un sitio web de los socios?

¿Desde algún banner?

¿Cómo viaja a través del sitio después de haber llegado allí?

¿Cuánto tiempo pasó en cada página?

¿Qué productos podría haber estimulado las compras de otros productos?

En resumen, un rastro de clics puede arrojar luz sobre la experiencia Web de los clientes. Por el momento, es importante señalar que el análisis de rastro de clics puede desencadenar docenas de nuevas tácticas, incluyendo:

• Los cambios a la página web de acuerdo a los patrones de navegación de un cliente y compras anteriores

• Promociones o descuentos personalizados basados en compras anteriores o en investigación.

• Páginas web personalizadas en función del uso hecho por el visitante del sitio.