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Diseño de Estrategias Integradas de Comunicación entre Múltiples Canales !"#$%&'()*$ !"#$%&'(%%)*&+%,-)&,.

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Diseño de Estrategias Integradas de Comunicación entre Múltiples Canales !"#$%&'()*$ !"#$%&'(%%)*&+%,-)&,.
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Diseño de Estrategias Integradas
de Comunicación entre Múltiples Canales
!"#$%&'()*$ !"#$%&'(%%)*&+%,-)&,.
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
UNIVERSIDAD DE CHILE
14 ENERO 2014
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Call
Mailing Personal Ventas
Blogs
Center
Televisión
Avisaje Web
Tienda
Mobile
Eventos Search Engines
Radio
E-mail
Vallas Publicitarias
Catálogos
Placements
Website
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El fenómeno de la multicanalidad
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¿Por Qué?
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– ¿Podemos ignorar el 5-10% de transacciones electrónicas?
• 56708,,60(-0,8709-23870: ;7$0<89-#8&%42
– La diferencia del qué y dónde comprar.
– Los costos de cambio.
– La frecuencia de contacto.
• =$70&,%-23-70>*%-1-20-7381080&81#$0?08+$1803%[email protected]$([email protected]
+8&-1,$)
– El proceso de compra es iniciado por el cliente, perdiendo
capacidad de control.
• /,01$,0(-0,$70(%[email protected]$7%3%9$70"49%,-7)
– Uso y simultaneidad
$
de los clientes con smartphone lo usan
para hacer actividades de pre-compra
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3245*)*
Source:Mobile In-Store Research. How in-store shoppers are using
mobile devices, Google Shopper Marketing Council, (April, 2013)
=
Oportunidades
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– Clientes multicanal compran más frecuentemente y
gastan más (pero no necesariamente son más leales)
– Podríamos segmentar a los clientes (Konus, Verhoef, Neslin, 2008):
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Desafíos: Lealtad
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– 69% visitaría otra tienda online, sólo 40% visitaría la
misma tienda.
– 53% usaría un comparador de precios, 41% usaría un
buscador para evaluar alternativas.
D
Desafíos: Medición
• ?/"&9"#'%&'%2%$-)'1"#@*."&'4%'$"4"'*.-%#"$$*3.'%,'4*2:$*&6
– Multiplicidad de eventos ocurriendo
simultáneamente.
– Datos dispersos entre múltiples fuentes.
– Cantidad de información desbalanceada entre
canales.
– Fenómenos dinámicos.
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Modelos del Mix
de Marketing
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Source: Akin Arikan (2011)”Multichannel Marketing”
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Modelos Estadísticos de Respuesta
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Web Analytics
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Source: Akin Arikan (2011)”Multichannel Marketing”
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Medición: Offline>Online
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– Comparación de
Medias
– Correlacionar con el
número de catálogos
entregados
– Sitio Web especial.
– Usar grupos de control
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Estudio del impacto de la
actividad en el canal online en
las ventas del canal tradicional
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Especial Fotografía
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Evaluación Agregada
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– Efecto escasez.
– Efecto precio.
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– Categoría, Tipo de
Campaña, Tamaño del
Display, Ubicación del
anuncio, Magnitud del
descuento
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Desagregar por Ubicación
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Desagregar por Rango de Descuento
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Juntando las Piezas: VAR
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Controles Estáticos
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VentasCategoria

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 ActividadDisplay 
t


 Correos Enviados 
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Variables Dinámicas del Modelo
 Cobertura 

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ValorDescuento

x=
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
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TipoAnuncio
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VAR: Resultados
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El envío de emails
impacta
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desempeño de
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campañas.
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Las campañas más efectivas son las de
El mayor impacto se produce sobre las
corta duración con amplitud multicanal
ventas del canal digital. Sin embargo
algunas campañas si generan un efecto
significativo en el canal tradicional.
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Conversiones Multicontacto
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Dificultad de Evaluación
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– Tratar de controlar
experimentalmente la
ocurrencia de
actividades.
– Usar datos a nivel
individual para
identificar la
secuencia de
ocurrencia.
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Evaluación del Impacto Marginal
de Canales para un e-tailer
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Introducción
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$"."&%,';"#"'%/%.-9"&1%.-%'J"$%#'9."'$)1;#"6
• K*%-%'8"."&%,
– (1) Direct Load, (2) Search Competitive, (3) Search
Brand, (4) Shop Engine, (5) Email, (6) Other Free, (7)
Other Paid
"=
El Problema: Atribución
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9-2387H
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(%B-1-23-70&828,-70823-70(-0+8&-10*280&$"@18)
• M-*1I73%&870(-0N31%C*&%420-20,80O2(*731%8P0
– Atribuir una venta al canal usado en la ultima visita (“lastclick”), o dividir uniformemente entre las visitas (“linear”), …
– Obvias Limitaciones:
• $/I(-?0D/0-)3*B'+*S.0C'/3G-.0+2.)3*B'+*S.0.20./I-)*F-O
• T20,-R0/F-('-+*S.0D/(0+2=123)-=*/.)20D/0.-F/I-+*S.0U'/0.20C*.-(*G-0
/.0F/.)-?O
• K2?0+-.-(/?01'/D/.0N'I-3-.0D*C/3/.)/?032(/?0/.0/(0132+/?20D/0+2=13-0
?/?I-.D20(-?0+2.)3*B'+*2./?OO
"C
Path to Purchase Data
Cliente 1
Cliente 2
Cliente 3
.
.
.
Cliente n
sesión
sesión
• V-3-0+-D-0F*?*)-0D/0'.0+(*/.)/02B?/3F-=2?0/(0*.?)-.)/0D/0
(-0F*?*)-;0U'L0+-.-(0')*(*GS0R0?*03/-(*GS0-(I'.-0+2=13-O0
• V230+2.F/.*/.+*-0(-?0F*?*)-?0?2.0-I3'1-D-?0/.0?/?*2./?O0
Canal 1
Canal 2
Canal 3
Compra
"D
Enfoque de Modelación
• A,"1),'9.'1)4%&)';#)<"<*&:,-*$)'L9%'4%,$#*<%'&"'
;#);%.,*3.'"'/*,*-"#'%&',*-*)'M'"'$)1;#"#'"';"#-*#'4%&'
J*,-)#*"&'4%'/*,*-",'4%'$"4"'$&*%.-%6
– Los clientes llegan al sitio siguiendo procesos de
Poisson simultáneos
• Q%B-1-23-70387870(-0,,-#8(870-231-0&828,-7)
• Q%B-1-23-70387870(-0,,-#8(80%2318 -0%23-107-7%42)
– Probabilidad de compra dado por un modelo logit.
• N".-)'&",'-",",'4%'&&%@"4"'$)1)'&"';#)<"<*&*4"4'4%'
$)1;#"'4%;%.4%'4%'9.'*./%.-"#*)'4%'%O;%#*%.$*"'L9%'
C4%D$#%$%'$).'$"4"'.9%/)'$).-"$-)6'
"E
Modelo: Logit (Compras) + Poisson (Visitas)
λn
dn0
λn
dn2
dn1
λn
λn
dn3
dn4
λn=(λ1n, λ2n,…, λKn)
µn=(µ1n, µ2n,…, µKn)
λn
dn5
t
µn
µn
µn
τ
!"#$%$&'&(%()(*)+#,-"%" ?
τ
pn (t ) = exp ( ρ0V + Vn (t ) ) 1 + exp ( ρ0V + Vn (t ) )
.%/%)(*)''*0%(%)*1)31%)/*/&41 ?
λnij (t ) = exp ( ρ0W + ωijλ + Wn (t ) )
.%/%)(*)''*0%(%)*12"*)/*/&#1*/ ?
µnij (t ) = exp ( ρ0W + ωijµ + Wn (t ) )
"F
Inventarios de Experiencia
• K%"'Nnk(t) %&'.91%#)'4%'
$).-"$-),'4%&'$&*%.-%'n "'
-#"/P,'4%&'$"."&'k J",-"'t6
Vn(t)
ρ1 V
• E),'*./%.-"#*),'
– Vn(t) para compras
Wn(t)
Vn (t ) = ∑ ρkV ln(1 + N nk (t ))
ρ1 W
k
– Wn(t) para navegación
t
Wn (t ) = ∑ ρ kW ln(1 + N nk (t ))
k
Canal 1
Canal 2
Canal 3
#G
Algunos Resultados
• !"#$%$&"'(%)*"'*+)*"+"((%,'*-"*()')+"$*./)01#*-"'&#1*-"*$"$%1'"$2
• 31$*(+%"'&"$*&%"'-"'*)*4$)#*5")#(6 71/8"&%&%9" 8)#)*%'%(%)#*4')*
$"$%,':
• ;"'&#1*-"*4')*$"$%,'<*(+%"'&"$*&%"'-"'*)*()/=%)#$"*)*;%#"(& 31)-*
• >4'?4"*/4(6)$*@%#/)$*-"&"#/%')'*$4$*)9%$)A"*=)$)-)*"'*
(1'9"#$%1'"$<*5")#(6 71/8"&%&%9" '1*&%"'"*"@"(&1*-"*(1'9"#$%,':
• 5")#(6 B#)'- 0*C&6"# !)%- (1'&#%=40"'*)*(1'9"#$%1'"$*
%'$&)'&)'")$ DE7+1$"#$F:*C&#1$*()')+"$*(1/1*G/)%+*0*!#%("*
G'H%'"$ A4"H)'*"+*#1+*-"*E"'H)H"#$I:
#!
DL: Direct Load, EM: E-mail, SB: Search Brand, SC: Search Competitive,
SE: Search Engine, OP: Other Paid (affiliate), OF: Other Free Links
0.4
0.15
0.3
3#-'.& $2%1 !"45%#$6
'$-%(.'("%(/+)/0-0%(.+"
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0.1
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0.2
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DL
OP
-0.4
-0.2
0.00
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6(&0(%7 !"7&/'- 8%#1
'$-%(.'("%(/+)/0-0%(.+"
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extend
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DL
OP
SC
SB
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return
EM
OF
DL
OP
SC
SB
SE
EM
OF
purchase
Source: Goic, Jerath and Kalyaman (2013) “Relative Channel Impact on
Purchasing and Visitation in a Multichannel Retailing Environment”
Cálculo de la Contribución del Canal
• A."'1P-#*$"'4%'4%,%1;%Q)'#%L*9%#%'"@#%@"#'&),'
%2%$-),'4%'*.*$*"#',%,*).%,'R'%O-%.4%#',%,*).%,'R'
$)1;#"
– Path to Purchase Return on Advertising Spending
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– Lo que queda de la temporada: necesidad de
simular posibles escenarios para los clientes
– Próxima Visita: Forma cerrada
Pr ( buy ) = ∑ Pr ( buy Ck ) Pr ( Ck extend ) Pr ( extend ) + Pr ( Ck new ) Pr ( new ) 
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Orden de Canales por Contribution a Ventas
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Diseño de Estrategias Integradas
de Comunicación entre Múltiples Canales
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DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
UNIVERSIDAD DE CHILE
14 ENERO 2014
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