Al ejecutar campañas de marketing directo, las empresas deben asignar a los clientes adecuados una oferta promocional determinada para maximizar el efecto de la campaña. Por ejemplo, qué clientes deberían recibir un descuento en la suscripción para minimizar la tasa de abandono general de la empresa.
Se pueden utilizar diferentes métodos para identificar el conjunto adecuado de clientes objetivo para las campañas, como el modelado estadístico manual basado en hojas de cálculo y el modelado de resultados. Estos métodos, sin embargo, tienen algunas limitaciones como:
- Lista aleatoria e inexacta de clientes objetivo
- Falta de detalles granulares, como qué clientes tienen más probabilidades de responder a las campañas de marketing.
- Bajo retorno de la inversión en marketing debido a la baja tasa de respuesta de los clientes
El modelado de elevación basado en aprendizaje automático (ML) es un enfoque prometedor para superar las limitaciones anteriores. Permite a las empresas clasificar a los clientes como aquellos que probablemente responderán positivamente a una campaña y aquellos que permanecerían neutrales o incluso reaccionarían negativamente.
Un modelo de mejora aumenta el retorno de la inversión en marketing al determinar los clientes objetivo-adecuados.
Un modelo de mejora bien ejecutado mejoraría la eficiencia del marketing empresarial y ayudaría a generar mayores ingresos incrementales. La implementación exitosa del modelo requiere el conjunto adecuado de habilitadores, como la adquisición de datos sin procesar, la ingeniería de funciones y el desarrollo de modelos AI/ML.
