Las preguntas oportunas brillan por su ausencia

Se levantó un revuelo hace unos días en la profesión a raíz de la noticia de que Target había descubierto que una adolescente estaba embarazada antes que sus mismos padres. En el artículo se explica cómo lo hacen:

[…] identificó unos 25 productos que, cuando se analizaban juntos, le permitían asignar a cada cliente una “probabilidad de embarazo”. Más aún, podía estimar la fecha del parto con una gran precisión, de manera que Target podía enviar cupones de acuerdo con la fase del embarazo.

La noticia ha aparecido en diversos medios (p.e., aquí, aquí y aquí). Incluso ha habido una encuesta en KDNuggets sobre las cuestiones éticas que rodean a esa posible intromisión en la privacidad.

Pero la noticia ha sido presentada desde una óptica prácticamente taumatúrgica, como si Target poseyese una de bola de cristal infalible. Y estoy seguro, casi seguro, me apostaría muchísimo, a que la realidad dista mucho de lo que se ha contado. Y me sorprende que nadie se haya planteado las preguntas adecuadas:

  • ¿cuántas mujeres (¡y hombres!) están recibiendo cupones premamá?
  • ¿cuántas mujeres embarazadas reciben cupones de lociones de afeitado?
  • Y más fundamentalmente, ¿gana dinero Target realmente a través de esos cupones premamá?

Nota: el autor de esta entrada trabajó hace un tiempo en el piloto de lo que se convertiría en el Club Carrefour. Los responsables de la cosa estaban muy interesados en que los cupones se canjeasen. Pero ante preguntas como si se habían planteado la conveniencia de que la gente recibiese descuentos por cosas que tal vez comprasen de todos modos sin descuento y otras similares (que incidían en el problemático desalineamiento entre canjear cupones y ganar dinero)… ¡ponían una cara más rara!

6 comentarios sobre “Las preguntas oportunas brillan por su ausencia

  1. Jorge 9 marzo, 2012 15:51

    Conozco bien las campañas de Carrefour y su eficacia. Y bien, los bebés es el ciclo de vida más fácil de detectar. Con aciertos del 88%. Sorprende que se equivocan con los ancianos, que compran también papillas, pañales, etc.

    Nunca había oido de modelos para premamás; pero tiene sentido y suena a que el acierto también será elevado; puesto que ropa de premamá te clasifica en reglas de alto acierto. Eso sí, si el modelador de turno está avispado y cruza con datos de ciclo de vida y sexo de la tarjeta; así como frecuencias para quitarse a las personas que hacen regalos.

    Como dato curioso, cuando el sexo está mal informado en la tarjeta, que suele ocurrir (porque la tarjeta la suele adquirir la mujer en matrimonios y el hombre en soltería, cuando es hombre, ja…), lo que nos muestran estos modelos es que es muy difícil diferenciar hombres de mujeres. Me explico, es muy fácil detectar a un hombre (el error de los hombres que les digo que son mujeres es menor al 15%), sin embargo una mujer es denotada como hombre en un 40% de los casos. ¿Por qué? Porque compran condones, cuchillas de afeitar tanto o más que los varones y, sobre todo, tienen la mala costumbre de hacer regalos a sus novios… ¡Son un lío!

    Otro dato curioso, para quienes les guste la identificación de ciclos de vida a partir de cestas de la compra: “es muy, muy, muy fácil, saber cuando un tío se ha separado ;-)” Ahí queda eso…

    Carlos, sigue con tu blog, es genial.

  2. Jorge 9 marzo, 2012 15:57

    Quiero ser un poco más preciso; ya que estoy hablando de campañas; no de etiquetar al 100% de los clientes de un centro; puesto que una gran mayoría son compradores ocasionales que no revelan nada. Pero estas campañas se hacen con públicos objetivos del 3%, 5% o 10% como mucho de cada ciclo de vida. En donde las probabilidades de fallar son bajas.

    Por otro lado, mi experiencia es que lo que mejor funcionan son árboles/redes/… independientes por ciclo de vida y luego un modelo, por encima, multiclase que prioriza las predicciones independientes con otras variables más finas.

    Creo recordar que para un 10% de población de cada ciclo, se acierta un 88% de media. Nada mal.

  3. datanalytics 9 marzo, 2012 16:03

    @Jorge Hummm… No sé si hacer caso de sus porcentajes de acierto: ¡me intriga cómo ha medido ese 88%! Además, barrunto que a Vd. le interesa que consten como elevados…

    Sospecho que la eficacia de los modelos que hace Vd. crece conforme mayor es el porcentaje de compra que realizan los clientes en Carrefour. Espero que mis lectores observen también lo difícil que resultaría extrapolar modelos a clientes “infieles”.

    Deberían pensar también en lo siguiente: aunque Carrefour sepa que, por ejemplo, que el Sr. X se ha separado, ¿cómo puede convertir esa información en dinero contante y sonante?

    Pero muchas gracias por la información de primera mano. Creo que es muy relevante para los seguidores de estas páginas.

  4. datanalytics 9 marzo, 2012 18:18

    @Jorge Veo que nuestros comentarios, que, además, incidían sobre asuntos comunes, se han cruzado en el tiempo…

  5. Jorge 10 marzo, 2012 1:15

    Los hombres cuando se separan se ponen a dieta, muchos… También compran cremas y demás artículos para metrosexuales. Tienen o creen tener una segunda juventud… Cupones para metrosexuales y los enganchas 🙂

  6. Ender Muab'Dib 16 marzo, 2012 18:54

    Siempre me parecen apasionantes estos estudios. Es realmente increible la cantidad de información que se puede de una persona a partir de cosas absolutamente triviales como la lista de la compra.

    A veces parece que nos preocupamos mucho por encriptar nuestras comunicaciones o que no nos graben unas cámaras que luego no mira nadie y luego aceptamos con total indiferencia todas esas “Tarjetas del cliente” que luego nunca utilizamos y que aportan una información tan útil a quienes las ofrecen.

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