¿Cómo buscar relaciones en su comercialización basada en los datos
Los datos del cliente se interrelacionan de datos de marketing impulsadas. Puede parecer a primera vista que la edad y los ingresos representan dos aspectos completamente diferentes de un cliente. Pero una relación surge cuando se mira a través de su base de datos en su conjunto. Usted encontrará que a medida que los clientes de edad, sus ingresos tienden a subir también.
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Esta tendencia de los dos rasgos de compartir una tendencia común se conoce como correlación. Tales tendencias pueden ser fuerte o débil o inexistente. alturas de las personas podrían estar muy fuertemente correlacionados con sus madres. Pero probablemente no son tan fuertemente correlacionados con sus bisabuelas. Es probable que tengan nada que ver con lo que los días del año en que nacieron sucesivamente.
Estas tendencias también pueden ser positivos o negativos. la deuda total de la gente tiende a bajar a medida que envejecen y pagar las hipotecas y otros préstamos. Éste es un ejemplo de un correlación negativa.
Causa y efecto en la comercialización basada en los datos
La existencia de una tendencia estadística no hace, por sí misma, implica que una cosa en forma alguna otra causa. Existe una correlación entre el número de encendedores de cigarrillos que una persona compra y su riesgo de cáncer de pulmón. Pero son los cigarrillos que también compran, no los encendedores, que explica esta tendencia. La conexión entre los encendedores y el cáncer de pulmón se conoce como una correlación espuria.
Hubo un programa de marketing de un banco que fue diseñado para aumentar los depósitos en cuentas de CD. equipo de marketing del banco comenzó a analizar los resultados de dicho programa después de haber estado en el mercado durante un tiempo. Inicialmente, señalaron que el número de discos vendidos desde que el programa estaba en el mercado había aumentado significativamente. ¡Una gran noticia! La campaña estaba trabajando.
Pero cuando trataron de calcular el beneficio que se había generado por esta maravillosa campaña, se encontraron con un problema. A pesar de que estaban abriendo todas estas nuevas cuentas, el volumen total en dólares no había cambiado mucho.
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Después de cavar un poco, descubrieron que con el fin de apoyar la campaña de CD, la red de oficinas había puesto un programa de incentivos en lugar de los cajeros. Este programa, como es lógico, los recompensó para la apertura de cuentas de CD. Pero las recompensas se basan en el número de cuentas que abrieron sus puertas.
El equipo regresó a través de los datos y miró a los clientes que estaban abriendo nuevas cuentas de CD. Resulta que esto no era nuevo negocio en absoluto. Por el contrario, el volumen se debió a que vencen CDs que estaban siendo reinvertido en nuevas cuentas. Los cajeros estaban simplemente rodando sobre ellos en múltiples cuentas nuevas. Un CD $ 20.000 se está extendiendo más en cuatro $ 5.000 cuentas.
Su entusiasmo inicial por el éxito de nuestro programa de marketing resultó ser injustificado. Ellos habían confundido la correlación espuria entre nuestra campaña de marketing y las nuevas cuentas de causa y efecto. La causa real fue el programa de incentivos cajero.
Es necesario tener cuidado con la atribución de causa y efecto de las correlaciones. Esto es especialmente cierto cuando se está evaluando el éxito de sus campañas de marketing. La mejor manera de hacer esto es el diseño de sus campañas de marketing de la misma manera que los experimentos científicos se han diseñado.
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correlaciones espurias pueden ser útiles en la comercialización basada en los datos
Espuria o no, usted puede tomar ventaja de las tendencias estadísticas para mejorar el poder de su base de datos de marketing. Que se ejecutará en situaciones donde se sabe o sospecha que un rasgo determinado cliente es fundamental para comprender el comportamiento del cliente. El problema es que usted no lleva ese rasgo en su base de datos.
Aquí es donde entran en correlaciones. Usted puede muy bien tener una variable en su base de datos que es correlacionada con el rasgo le interesa, llamada una variable proxy. La investigación por encuesta descubre a menudo este tipo de correlaciones. También hay una gran cantidad de investigación demográfica en el dominio público - los datos del censo, por ejemplo - que analiza las conexiones entre las variables.
Mediante la sustitución de una variable con una variable distinta, correlacionado - llamado apoderado Variable - puede esencialmente hacer uso de la información que en realidad no tienen. La variable proxy de duda no será lo mismo que tener en realidad la información que desea. Pero encontrar una variable proxy que está altamente correlacionada con el rasgo que le interesa es la segunda mejor opción.
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En el ejemplo encendedor de cigarrillos frente, está claro que el intento de reducir las tasas de cáncer de pulmón por la orientación de la venta de los encendedores es un error. Los encendedores no son la fuente del problema. Pero si lo que quieres es identificar las personas que están en riesgo de cáncer de pulmón, a continuación, las compras más ligeros harían una aproximación razonable.