Identificando Inovadores para o Cross-Selling de Novos Produtos

Com os recentes avanços em tecnologia da informação, a maioria das empresas está acumulando extensos bancos de dados de clientes. A riqueza de informações nesses bancos de dados pode ser útil para identificar quais clientes têm maior probabilidade de comprar um novo produto e prever quando essa adoção pode ocorrer. Isso pode auxiliar os profissionais de marketing de banco de dados a determinar quando indivíduos devem ser alvo para a promoção de um novo produto, o que pode aumentar a eficiência da manufatura e distribuição, e garantir um retorno mais rápido sobre os investimentos. Para esse propósito, propomos um modelo que considera o timing de compras passadas em várias categorias de produtos e produz estimativas da propensão de cada cliente a comprar em uma categoria de produto específica e do timing de suas compras. O modelo é projetado para ajudar os gestores a identificar os melhores prospects para uma nova oferta em uma das várias categorias com base em generalizações obtidas de ofertas passadas. O modelo proposto também fornece projeções de penetração agregada para novas marcas dentro do banco de dados, com base em estimativas de amostra.