En marketing se utilizan dos enfoques principales: marketing masivo y marketing dirigido. El marketing dirigido es una estrategia muy eficaz que implica identificar segmentos o grupos de clientes específicos y adaptar los esfuerzos promocionales a sus intereses. Este enfoque se centra en desarrollar soluciones personalizadas para que estos grupos objetivo satisfagan sus necesidades y preferencias.
El marketing dirigido se basa en tecnologías de vanguardia, incluida la minería de datos, el almacenamiento de datos, el reconocimiento de patrones estadísticos, la inteligencia web y los agentes inteligentes. Aunque los métodos predominantes dependen de técnicas de minería de datos, estos poseen algunas limitaciones cuando se aplican a ciertos escenarios de marketing dirigido.
En esta plática, presentamos un marco de marketing dirigido que aplica un enfoque de outranking multicriterio basado en reglas de decisión que identifican razones positivas y negativas para juzgar si un producto o cliente es al menos tan bueno como otro. Este marco considera el análisis de clientes, productos, grupos de clientes, grupos de productos y relaciones cliente-producto derivados de datos de transacciones. Los clientes y los productos se caracterizan por sus perfiles, y las relaciones de preferencia describen los juicios de los clientes sobre los productos.
El problema del marketing dirigido se plantea como la construcción de modelos representados por relaciones de outranking borrosas de las cuales se deducen rankings de clientes o productos. Los clientes o productos son los sujetos de estudio en este problema. Al centrarnos en el conjunto de productos (clientes), podemos asociar la estrategia de marketing orientada al cliente (producto). Los métodos relacionados con el marketing orientado al cliente intentan encontrar los mejores productos de un conjunto para promocionarlos ante un cliente o grupo de ellos.
En la presentación analizamos el problema del marketing dirigido para encontrar un ranking de productos en orden de preferencia decreciente. A partir de este ranking se puede obtener un grupo de productos objetivo eligiendo los k mejores productos del ranking para promocionarlos entre el cliente. La plática concluye con un ejemplo ilustrativo de un problema de recomendación de restaurantes para un cliente concreto.