Data Mining para optimizar las campañas de Email Marketing

La tecnología predictiva cada vez suena más fuerte entre quienes piensan realizar una campaña de Email Marketing. Dentro de este sector, el término correcto es Data Mining. 
Se trata de un proceso que, al ser interactivo, permite transformar la información en conocimiento, de tal manera que posibilita la generación de mayores beneficios a partir de menores costos y mayores ganancias. La consultora Gartner Group lo define como “el proceso de descubrir correlaciones, patrones y tendencias significativas ocultas en las bases de datos, mediante un conjunto de técnicas estadísticas, matemáticas y de reconocimiento de patrones”. 

Respuestas a preguntas estratégicas

Gracias a la implementación del Data Mining se puede realizar un análisis predictivo para encontrar respuestas a interrogantes claves para el negocio. Por ejemplo, qué porcentaje de personas comprarán la oferta que distribuiremos mañana vía correo electrónico.Tal conclusión se obtiene mediante el análisis de muchas características que se realizan en simultáneo en la base de datos.

En este sentido,  los modelos predictivos califican a cada miembro de la base de datos con un score o puntaje, que nos provee una estimación de la probabilidad de un evento futuro a partir de datos conocidos, es por esto que al momento de implementar Data Mining en el Email Marketing es crucial segmentar cada campaña, para que cada una se dirija a aquellas personas con mayor probabilidad de aceptar la oferta. En otras palabras, y dando por sentado que la base se encuentra depurada, está demostrado que la segmentación adecuada permite entender el valor de cada segmento para identificar oportunidades de up-selling.

Además, este análisis posibilita implementar estrategias de todo tipo, en especial para incentivar y activar clientes, partiendo de la base que estamos reconociendo únicamente a los clientes que tienen potencial, y nos estamos esforzando por retener sólo a los mejores clientes en riesgo de dejar la compañía.

Definitivamente, mediante campañas de Email Marketing se pueden construir algo así como reservorios de datos, con información valiosa sobre los intereses de nuestros destinatarios, su identidad, preferencia, localización y unos cuantos ítems más. De esta manera, el objetivo será mejorar la calidad de envío. ¿Cómo? Agrupando listas de envío segmentadas en función de la calidad de los contactos para, a partir de tales datos, realizar determinada campaña.

Lo más significativo que se ha logrado en estos tiempos es la convergencia de todos estos datos. Algunas de las empresas focalizadas en Email Marketing han desarrollado – otras estarán en vías de lograrlo – herramientas por las cuales ya no se analizan cada una de las variables por separado sino que los datos se encuentran estructurados y hay una correlación entre todos ellos.

Sin lugar a dudas, esta situación allana el camino de quienes anteriormente debían analizar y procesar cada una de las variables por separado, mientras que ahora con una sola herramienta es posible ver la totalidad de los indicadores. De esta forma, se automatiza y agiliza la comprensión sobre el comportamiento de nuestra audiencia.

Derribando mitos

Lejos de ser una herramienta inaccesible, el Data Mining está al alcance de todas las empresas ya que hay plataformas que ofrecen funcionalidades embebidas, y basadas en la Nube, motivo por el cual no hace falta invertir en hardware ni en mantenimiento de equipos.

Además, si bien es verdad que con un sistema de CRM se puede obtener mayor potencial, hay muchas acciones que pueden ser implementadas con los sistemas tradicionales, con un gran impacto en costos y beneficios.

Por otra parte, esta tecnología se presenta mediante pantallas y diseños extremadamente amigables que facilitan al máximo la lectura y comprensión de los resultados arrojados.

En conclusión, gracias a una combinación entre  Data Mining y Email Marketing, una empresa puede clasificar, procesar y analizar sus datos en forma estratégica para luego convertirlos en información precisa para la toma de decisiones.