Análisis de correlaciones entre variables

Mauricio López Vanegas
11 de agosto de 2015
2 min. de lectura

En Pragma, no solo pretendemos sorprender a las marcas con propuestas innovadoras, hacer clasificaciones y segmentaciones de clientes asertivas, sino que queremos identificar la relación de todas las posibles variables que podamos conocer con el fin de desarrollar estrategias a la medida, que respondan a las necesidades de las personas. 

En las sociedades de hoy estamos conscientes de que constantemente las marcas buscan estudiar a sus consumidores: analizan los datos en contexto, segmentan a sus clientes, descubren sus problemas y preocupaciones.

Así, todo registro de nuestro comportamiento transaccional, social o de hábitos y preferencias es relacionado entre sí para formular las estrategias de fidelización de las marcas. Sin embargo, nosotros mismos también somos las “víctimas” de dichos diseños estratégicos. 

Aún hay un desconocimiento grande de la relación entre las variables que hacen que una estrategia, una promoción o una comunicación agraden a un cliente y que este reaccione positivamente a la acción hacia la cual se le está dirigiendo. 

Imaginemos que nos llegó un cupón de descuento para una tienda. Este cupón contiene información sobre una oferta, una paleta de colores, una imagen alusiva a algún tema y un número de características que, dependiendo de nuestra afinidad con ellas, nos llevará a usar o no el cupón (canje del bono). 

En el ejemplo anterior, podemos empezar a preguntarnos lo siguiente: ¿qué tanto tiene que ver la edad de las personas a las que les llegó el cupón con el porcentaje de descuento de este? ¿Qué tanto tiene que ver el éxito del canje con el estrato socioeconómico de las personas a las que les llegó el cupón?

Al parecer, estas son preguntas que difícilmente podemos descifrar; sin embargo, un análisis de correlaciones de variables nos dará indicios sobre estos interrogantes y permitirá encontrar verdades escondidas que direccionan la estrategia hacia donde realmente la debemos dirigir. 

Relacionar variables para encontrar verdades

El análisis de correlaciones es un clásico análisis estadístico, que permite, a partir de un valor, determinar la relación que existe entre dos variables, con lo cual pueden darse tanto correlaciones positivas como negativas.

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Así, volviendo al ejemplo anterior, si encontramos que hay una alta correlación positiva entre la edad del usuario y el valor de compra, esto lo podemos interpretar como que a mayor edad, el valor esperado de compra también es mayor; y si, por el contrario, la correlación entre estas dos variables es negativa, se puede asumir que a mayor edad del usuario, es menor el valor de compra (relaciones directa o inversamente proporcionales, dependiendo del símbolo y del valor de la correlación). 

Constantemente, en Pragma estamos construyendo un banco de datos que nos permite conocer estas correlaciones y convertirlas en tendencia. Este banco de datos contiene información de contacto de los clientes, transaccionalidad de usuarios, embudos de conversión, métricas digitales, tráfico en redes sociales, variables de mercado, económicas y de hábitos, y preferencias de los usuarios de las marcas.

Con esta información, podemos presentar a nuestros clientes propuestas innovadoras y creativas que vinculen el objetivo de la estrategia con las relaciones entre variables. De esa manera se garantiza una optimización de los recursos, pues sabemos de antemano que nos estamos comunicando con los usuarios de forma correcta y que obtendremos una alta probabilidad de respuesta. 

En Pragma buscamos con esto entender anticipadamente el comportamiento de los usuarios de las marcas para mejorar siempre nuestras estrategias. Nos basamos en el conocimiento y en el entendimiento de nuestros mercados objetivos mediante metodologías que garanticen la satisfacción de nuestros clientes y el retorno de su inversión. Por eso, no desperdiciamos los recursos, sino que los enfocamos, teniendo en cuenta lo esencial para implementar modelos de big data efectivos. 

Al mismo tiempo, aprendemos de los consumidores: averiguamos qué quieren, cuándo navegan y cuánto tiempo dedican a esta actividad. Todo esto con el fin de recorrer el camino correcto o de tomar nuevos caminos. Al final, no hay mejor manera de comprobar un resultado que con la conexión entre marca y cliente. 

 

 

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