Segmentación de clientes según su receptividad a campañas de marketing de productos financieros mediante experimentos

Abstract

El trabajo se sitúa en una empresa de retail financiero, en la Subgerencia de Campañas y Data Quality, que utiliza herramientas para definir los clientes que reciben campañas publicitarias de distintas índoles relacionadas con la empresa, entre otras tareas. El problema identificado en la operación del área fue que no se conocía la efectividad de las campañas que esta subgerencia asigna. Dado esto, se pierden recursos en campañas poco efectivas. Se propone entonces un análisis de efectividad de campañas que permita hacer un perfilamiento de todos los clientes, usando como criterio cuán influenciables son por las campañas actuales de marketing de la empresa. La metodología es Uplift Modelling, que cumple con el objetivo de analizar el efecto de campañas de algún tipo en clientes, ya que se basa en medir la diferencia en efecto entre los clientes que fueron expuestos a tales campañas y los que no, estimando un indicador que permite diferenciarlos. Con el fin de obtener los datos para lograr crear el modelo de Uplift y categorizar a los clientes según esta práctica, se lleva a cabo un experimento de campo. Consiste en seleccionar una muestra aleatoria de clientes que cumplan ciertas condiciones, y dirigirles campañas de marketing para evaluar los resultados. Con los resultados de este experimento se procede a crear, entrenar, validar y utilizar un modelo de estimación del indicador en otros clientes. En el análisis de resultados se concluye que es mejor resultado publicitar a la mayoría de los clientes, pero no siempre a través de todos los canales disponibles. Luego, se propone un nuevo sistema de targeting de los clientes para las campañas empleadas, usando los resultados del modelo. Se procede a hacer una evaluación de la aplicación del sistema usando los datos disponibles de campañas reales aplicadas en meses posteriores al experimento, obteniendo resultados positivos comparados con una asignación aleatoria y con el sistema actual de la empresa. Además, se descubre una relación positiva de la receptividad con la rentabilidad y comportamiento de pago de los clientes, que impulsa el uso de este sistema de priorización.