Desde 2007, la agencia de venta de entradas en línea StubHub ha estado tratando de estudiar de más cerca los hábitos de compra de sus clientes. Cada mes, la empresa selecciona al azar 2.000 nuevos compradores y realiza un seguimiento de su comportamiento en el portal a lo largo del tiempo. Sin embargo, los expertos en análisis de datos de la empresa ya estaban nadando en demasiados datos para hacer pleno uso de la información añadida.

Así que el mes pasado StubHub proporcionó todos los datos a un equipo de investigadores académicos para ver si podían extraer de ellos nuevas conclusiones. StubHub quiere saber si sus descuentos consiguen que los compradores latentes vuelvan al portal, si los compradores a los que se ofrece descuentos regularmente dejan de comprar a precio completo, y si sus campañas de correo electrónico tienen éxito en la retención de clientes.

StubHub acordó trabajar con la Iniciativa Wharton de Análisis de Clientes de la Universidad de Pennsylvania, una organización de tres años de antigüedad, que tiene como objetivo establecer relaciones entre las empresas con una gran cantidad de datos y los académicos de múltiples universidades que quieren descubrir nuevas maneras analizarlos. Originalmente llamada la Iniciativa Wharton de Medios Interactivos, cambió su nombre este año para reflejar su intención de trabajar también con las empresas más tradicionales en lugar de sólo con los medios de comunicación en línea. Su cofundador, Peter Fader, profesor de Marketing de Wharton, confía que pronto trabajará con una empresa farmacéutica, otra de servicios financieros, y varias organizaciones sin ánimo de lucro. Con el aumento de los fondos de datos, comenta Fader, muchos tipos de empresas que quieren entender el comportamiento de sus clientes requieren herramientas más sofisticadas que los grupos de discusión.

El año pasado, un equipo de investigadores de Wharton trabajó con la ESPN para ayudar a la cadena deportiva a entender mejor el comportamiento de los espectadores de la Copa del Mundo de fútbol. ESPN quería saber si hacer que los partidos se pudieran ver en teléfonos móviles y monitores de ordenador afectaba a su audiencia en los canales de televisión por cable. La empresa llegó a la conclusión de que esta disponibilidad multiplataforma no canibalizaba su audiencia, porque los fans miraban los partidos en la mejor pantalla disponible. Eso es lógico, pero para los vendedores de espacio de anuncios de ESPN es importante disponer de esta investigación cuando intentan vender espacios publicitarios a los posibles anunciantes.

Las empresas pagan 150.000 dólares para patrocinar la iniciativa, la cual ayuda a pagar a sus ocho empleados a tiempo completo. Las empresas también proporcionan sus datos para hacer que todo funcione. Una norma clave que Fader tiene cuando evalúa las propuestas: la investigación debe tratar de establecer causalidad, no sólo correlación. La organización busca lo que Fader llama "datos granulares y longitudinales" que revelan lo que los consumidores individuales hacen a lo largo del tiempo.

StubHub, una subsidiaria de eBay, dispone de este tipo de datos gracias al seguimiento realizado sobre 2.000 nuevos compradores seleccionados al azar cada mes. La empresa dispone de registros de cuándo les envió mensajes de correo electrónico, cuándo les envió ofertas especiales, cuándo los compradores visitaron el portal pero no compraron, y qué y compraron y cuándo. La empresa también crea grupos de control que no reciben ningún tipo de oferta, por lo que puede determinar si las ofertas hacen alguna diferencia.

"StubHub nos está aportando un conjunto de datos fantástico", afirma Elea Feit, directora de investigación de Wharton. Ninguno de los datos permite identificar a los individuales, destaca Feit; StubHub no guarda otra información demográfica que sus códigos postales.

Grace Lau, directora de marketing de relaciones de StubHub, indicó a los investigadores que la empresa no tiene problemas para atraer a los vendedores—sólo no dispone de entradas para un evento determinado en menos del 2 por ciento de los casos. El reto al que se enfrenta es atraer a más compradores de billetes y hacer que compren más a menudo.

Los investigadores sugirieron seis maneras de analizar los datos. Un investigador tiene planeado intentar "predecir el comportamiento de compra de los clientes en función del rendimiento deportivo de un equipo." Varias propuestas explorarán la eficacia del marketing por correo electrónico.

Fader señala que ha estado trabajando durante 25 años para llevar el rigor analítico a las cuestiones de marketing. Sin embargo, el investigador también piensa que muchas empresas, alentadas por los proveedores de hardware y de software, mantienen e intentan utilizar mucha más información personal sobre sus clientes de la que realmente necesitan. Muchas empresas han "ido recopilando una gran cantidad de datos que no deberían tener permiso para almacenar", afirma Fader. "Esto asusta a la gente. Las empresas ni siquiera saben qué hacer con los datos." Por ejemplo, indica Fader, la forma más eficaz para predecir el futuro comportamiento de compra es recopilar los datos que los vendedores directos han utilizado desde la década de 1960: RFM, que son las siglas en inglés para cuán reciente fue la compra, la frecuencia de compra, y el valor monetario de la compra. los patrones de los clientes varían en función del producto, por lo que el trabajo de los investigadores consiste en descubrir qué puede hacer que la gente continúe comprando más o durante más tiempo, explica Fader.