Diseño de un modelo de recomendaciones de Next Best Action Corporativo en la línea retail de un holding

Abstract

En esta memoria se plantea la gestión del valor de los clientes con perspectiva de rentabilidad mediante hitos comerciales. La rentabilidad de un hito se estima como el efecto causal en gasto, contribución bruta y transacciones que generó en promedio la realización de los hitos en el pasado. La memoria tiene un enfoque corporativo, por lo que se incorpora información de 3 negocios de retail: Formato 1 (F1), Formato 2 (F2) y Formato 3 (F3). Los hitos estudiados en esta memoria son: Primera compra web,apertura de tarjeta de crédito comercial, Cruce de negocio desde F1 a F2 y cruce de negocio desde F2 a F1. Estos hitos son de baja frecuencia, dentro de un mes en general se producen entre 0.3% a 3.5% del total de la muestra.

Se utiliza la metodología de Propensity Score Matching (PSM), que permite estimar efectos causales en estudios observacionales. El problema del contrafactual de los clientes activados (cómo habría sido el gasto del cliente en ausencia del hito) se resuelve seleccionando clientes comparables del grupo que no se activó en el pasado. Con la finalidad de obtener efectos heterogéneos se realizan segmentaciones separando a los clientes en grupos de propensión.

Así, la primera parte de la metodología consiste en estimar los puntajes de propensión de los hitos en enero 2017. Para ello, se prueban 3 modelos de clasificación distintos: Regresión logística, Random Forest y Red Neuronal. El modelo se selecciona en base a la calidad de emparejamiento logrado, siendo seleccionada en la mayoría de los casos la Red Neuronal y en 1 caso la Regresión Logística. Una vez hecho estos pasos anteriores se procede a calcular los efectos causales mediante diferencia en diferencia de los clientes activados y los no activados comparables.

Se concluye que todos los hitos representaron un efecto causal positivo. El efecto más grande en gasto es de la apertura de tarjeta que representa un aumento de 260%, en segundo y tercer lugar, están empatados el paso del Formato 1 al 2 y del 2 al 1 con 47% de incremento de gasto, y en el último lugar está la primera compra web con un incremento de 32%.

En contribución, el primero es la tarjeta con 170%, el segundo el paso de F1 a F2 con 58%, tercero el paso de F2 a F1 con 47% y nuevamente el último es la primera compra web con un 27%. El valor agregado de gestionar a los clientes con estos hitos representa una oportunidad importante pues existen muchos clientes que aún no los hacen. Estos resultados se mostraron robustos ante variaciones la metodología. Por el lado de los resultados en tarjeta un caso interesante sería probar los resultados, pero agregando información de rentabilidad de los negocios financieros. Por otro lado, el valor agregado de la gestión debe considerar el costo en descuentos o cupones que se puedan utilizar para desencadenar los hitos.

Finalmente, la metodología se mostró útil para encontrar el valor de los hitos. Para pasar a una fase de producción, la metodología se puede complementar, ampliando el estudio para considerar más aspectos relevantes, como cambiar la ventana de evaluación de los efectos causales y desagregar la identificación de los hitos (Ejemplo: Primera compra web separado en cada negocio vs en el holding) Una de las propuestas es analizar cómo cambian los resultados de la memoria utilizando experimentación y en contexto de email marketing, viendo como varía el gasto de los clientes que se activan al participar de alguna campaña.