Ponencia

Cómo diseñar estrategias centrada en el cliente, retención y modelo RFM

Cada contacto con tus clientes es una ocasión para ofrecerles una experiencia única y personalizada. Por tanto, el análisis de los datos de la empresa que nos lleva al conocimiento del cliente, es clave para definir acciones comerciales que sean eficaces y exitosas.

  • ¿Cómo activar este conocimiento para aumentar la fidelización de tus clientes?
  • ¿Qué grupos de clientes podemos encontrar?
  • ¿Existen diferencias en las respuestas a las campañas?

En esta conferencia vamos a ver un ejemplo de cómo IKEA SERBIA resuelve estas preguntas y qué datos se necesitaría tener para poder hacerlo. Veremos el modelo RFM (Recency, Frequency y Monetary) y el resultado de una segmentación muy sencilla de entender y de aplicar que da una imagen clara y manejable de la situación en términos de lealtad y vinculación de la base de clientes.

Vamos a ver cómo se aplican las famosas técnicas de Machine learning y el mundo del Big data en el día a día de nuestra empresa.

Biografía

Co-cofundadora de la consultora de analítica de datos, business analytics y entornos big data llamada Analyticae Data Mining. Doctorando en Data Analysis por la facultad de Estadística de la UCM está desarrollando su Tesis Doctoral Industrial sobre Sistemas de Recomendación lingüísticos y difusos aplicados al mundo de retail en particular aplicándolo a IKEA.
Licenciada en Ciencias Matemáticas especialidad Estadística por la USM, Master en educación por la UCJC y experta en neuromarketing por la Universidad de Alcalá de Henares.
Rocio cuenta con más de 20 años de experiencia en el área de análisis de datos y data mining. Especializada en Retail y banca, fue la responsable del lanzamiento de IKEA en Portugal, lanzamiento de marca y apertura de tiendas desde el puesto de responsable de comunicación externa del país así como una de las primeras implicadas a nivel internacional en el proyecto de desarrollo del club de fidelización de IKEA FAMILY.
Pionera en la construcción de modelos predictivos, scoring de clientes, clustering, modelos RFM, análisis de la cesta de la compra, aplicación de Big Data al mundo de recursos humanos, análisis del ciclo de vida de cliente, testing de campañas, etc.
Profesora honorífica de la universidad Complutense , es conferenciante y profesora habitual en distintas escuelas de negocio nacionales e internacionales (ESADE, UCM, MSMK, EOI, ENAE).