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Rebold, las matemáticas imprescindibles en la toma de decisiones
27.06.2019
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Rebold, las matemáticas imprescindibles en la toma de decisiones
Patricia Junyent, Country Manager de Rebold Analytics Spain

Los análisis predictivos antes de iniciar una campaña, son datos muy importantes para orientar una estrategia de marketing. De cara a iniciar campañas, el uso de "predictive analytics" y modelización basada en el "consumer decision journey", se suman a las técnicas que facilitan el trabajo de los directivos de marketing y comunicación en un entorno cada vez más complejo.

En Rebold están aplicando estas técnicas que ofrecen soluciones creadas con matemáticas y tecnología y que permiten estimar resultados de ventas y minimizar el riesgo en la toma de decisiones.

“Hoy en día, la tecnología y analytics han evolucionado enormemente para ayudarnos a tomar cada vez más decisiones basadas en datos dentro del marketing, una industria que tradicionalmente se había apoyado en el expertise y el know-how”, explica Patricia Junyent, Country Manager de Rebold Analytics Spain.

En la actualidad, sólo el 23% de las compañías usan activamente predictive analytics, según una investigación de Dresner Advisory Services, una cifra que no ha aumentado en el último año.

Sin embargo, cuando se les pregunta a esas empresas cuán importante es para su negocio, una gran parte de ellas responde que es crítico, muy importante o importante avanzar en analytics para obtener ventajas competitivas en su industria. En concreto, más del 90% dicen que es muy importante para reporting & dashboarding (seguimiento de la actividad y resultados); más del 70%, para integrar analítica en la operativa (optimización, personalización); y casi el 70% para planificar presupuestos y esfuerzos óptimos y eficaces.

Son técnicas que se habían usado en otros sectores y aplicaciones, como la logística, biología y ecología, y en social science, pero todavía no se había aplicado al mundo del marketing y la comunicación.

¿Por qué un consumidor se decanta por una marca?

La modelización basada en agentes (consumer-based modelling) permite simular las dinámicas de mercado: cómo los consumidores toman decisiones y se decantan por una marca u otra en función de las acciones que éstas realizan, y en función de cómo los consumidores interactúan entre ellos. La simulación permite estimar resultados y por tanto, evaluar el impacto de distintas estrategias.

“Este tipo de técnica permite representar la dinámica de mercado y el comportamiento esperado de los consumidores en base a datos de encuestas, inversiones, acciones, ventas y comportamiento de la competencia”, añade Patricia Junyent. “Con ello, se pueden simular resultados esperados de notoriedad, consideración o venta, según las decisiones que toman las marcas, para decidir invertir en un canal u otro, para lograr objetivos de marca o mejorar eficiencia”.

De este modo es posible simular qué ventas estimadas tendrá una compañía si incrementa su inversión en search, PR & influencers, a la vez que disminuye los esfuerzos en el punto de venta físico como la prueba de producto. O analizar qué sucede si reduce la inversión en su fuerza comercial o cómo afecta a sus ventas el word of mouth de las nuevas marcas pure digital.

 

Temas informativos: Publicidad, Márketing y RRPP, Tecnologías de la Información
Tags: consumer -based modeling, consumer behavioral economics, machine learning, market dynamics, modelización basada en agentes, predictive analytics
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