Multiples empresas con presencia digital necesitaban comprender el impacto de sus estrategias, así como optimizar sus inversiones en marketing. 

Como consultor proyectos de Data y Tecnología, lideré el desarrollo de modelos analíticos avanzados para diversos clientes y sectores, actuando puente entre los equipos técnicos y los equipos de negocio.

Mediante el desarrollo de modelos específicos para cada necesidad, se permitió a las empresas tomar decisiones más informadas y eficientes, optimizando la inversión publicitaria, aumentando la retención de clientes y mejorando la rentabilidad. Entre los modelos implementados se encuentran:

• Marketing Mix Modeling (MMM): Para eficientar la inversión publicitaria en diferentes canales.

• Next Best Action (NBA): Para predecir la mejor acción o producto a ofrecer a cada cliente.

• Market Basket Analysis: Para recomendar productos basados en patrones de compra previos.

• Perfilado avanzado de usuarios: Para conocer en detalle las características de clientes concretos.

Mi rol fue clave en la gestión estratégica y operativa del proyecto:

• Recolección de requerimientos y necesidades del cliente: Identifiqué las necesidades específicas de cada cliente y las traduje en soluciones analíticas concretas.

• Definición de soluciones junto al equipo técnico: Colaboré con los equipos de desarrollo para definir las mejores soluciones analíticas, evaluando el impacto, las dependencias y los costes.

• Coordinación del proyecto: Gestioné el cronograma, los entregables y las expectativas del cliente, asegurando la alineación entre las necesidades de negocio y las capacidades técnicas.

• Aseguramiento de la calidad de los datos: Facilite la obtención de datos relevantes y de calidad por parte de los clientes para garantizar el correcto funcionamiento de los modelos.

• Presentación de resultados y validación con el cliente: Supervisé el despliegue de los modelos y acompañé al cliente en la interpretación de los resultados y la toma de decisiones.

2. Definición de soluciones y propuesta técnica

Colaboré con el equipo técnico para:

• Evaluar posibles soluciones: Analizamos diferentes enfoques analíticos y su impacto en el negocio.

• Estimar costes y dependencias: Identificamos los recursos necesarios y las posibles barreras técnicas.

• Diseñar una propuesta de solución: Aterrizamos una propuesta que combinaba las necesidades del cliente con las capacidades técnicas del equipo.

Modelos analíticos desarrollados

• Marketing Mix Modeling (MMM): Optimizamos la inversión publicitaria en diferentes canales (online y offline), identificando la saturación de cada canal y recomendando el ajuste óptimo de la inversión.

• Next Best Action (NBA): Desarrollamos modelos para predecir la mejor acción o producto a ofrecer a cada cliente, aumentando el Lifetime Value (LTV) y reduciendo el Churn Rate.

• Market Basket Analysis: Identificamos patrones de compra para recomendar productos complementarios, aumentando el Average Order Value (AOV) y mejorando la rentabilidad de los e-commerce.

• Perfilado de Usuarios y Modelos de Atribución: Creamos modelos para entender el comportamiento de los clientes y optimizar las estrategias de marketing.

Los modelos implementados generaron resultados significativos para los clientes:

1. Incremento en ventas y optimización de inversiones

En proyectos de Marketing Mix Modeling (MMM), conseguimos aumentar las ventas en un 138%, reducir el Coste de Adquisición de Clientes (CAC) en un 28,5%, y aumentar la inversión publicitaria en un 43% gracias a la optimización de los canales.

2. Mejora en la retención y fidelización de clientes

Con los modelos de Next Best Action (NBA), se incrementó el LTV de los clientes y se redujo significativamente el Churn Rate, mejorando la fidelización.

3. Aumento del valor medio de compra (AOV)

El Market Basket Analysis permitió aumentar el AOV en e-commerce, recomendando productos complementarios basados en patrones de compra previos.

4. Mejor toma de decisiones estratégicas

La información obtenida de estos modelos permitió a los clientes tomar decisiones estratégicas más informadas, optimizando la segmentación de campañas publicitarias y la asignación de recursos.

Conclusiones y Aprendizajes Clave

1. Confianza y Credibilidad en la Venta de Modelos Predictivos

Uno de los mayores desafíos fue ganar la confianza del cliente en la rentabilidad de los modelos antes de su desarrollo. Al tratarse de soluciones complejas, el cliente debía invertir sin garantías iniciales de éxito.

2. Importancia de la Calidad de los Datos

La calidad de los datos fue crucial para el éxito de los modelos. No siempre estaban completos o eran exactos, lo que dificultó el desarrollo en algunos casos.

3. Gobernanza y Estrategia del Dato

Aprendí la importancia de tener una buena estrategia de gobernanza y calidad del dato, ya que permite obtener información valiosa y oculta que puede transformar el negocio.