Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y la Universidad Abierta de Cataluña han desarrollado una técnica para crear herramientas predictivas complejas que se pueden utilizar para tomar decisiones efectivas sobre el marketing boca a boca para productos y servicios en línea.
"Inicialmente nos contactó un proveedor de juegos en línea que usaba un modelo 'freemium'; los jugadores podían jugar gratis, pero podían recibir actualizaciones pagando una tarifa para convertirse en usuarios premium", dice William Rand, profesor asistente de negociosgerencia de NC State y coautor de un documento sobre el trabajo ". La compañía quería saber qué incentivos serían los más probables para convencer a los jugadores de convertirse en usuarios premium. Ese fue el ímpetu para el trabajo, pero lo que encontramos es realmente relevantepara cualquier empresa o desarrollador interesado en incentivar la inversión del usuario en aplicaciones o servicios en línea "
Una evaluación preliminar indicó que el acceso al nuevo contenido no fue el principal impulsor para convencer a los jugadores de pagar una tarifa de usuario. En cambio, la inversión del jugador parecía estar conectada a las redes sociales de un jugador.
Para obtener más información, los investigadores evaluaron el valor de tres meses de datos sobre 1,4 millones de usuarios del juego en línea, incluso cuándo cada jugador comenzó a jugar el juego; las conexiones de cada jugador en el juego con otros jugadores; y si un jugador se convirtió en un premiumusuario.
Usando esos datos, los investigadores crearon un modelo de computadora usando un modelo basado en agentes, un método que crea un agente computacional para representar a un solo usuario o grupo de usuarios. El modelo de computadora les permitió evaluar el papel que las conexiones sociales pueden haber jugadopara que los jugadores paguen las tarifas de los usuarios. Descubrieron que dos modelos de comportamiento diferentes funcionaban muy bien, pero de diferentes maneras.
"Descubrimos que el mejor modelo para predecir con precisión la tasa general de jugadores que se convierten en usuarios premium fue el llamado 'modelo Bass', que sostiene que cuanto mayor sea la fracción de conexiones directas que tiene un producto, es más probabledebes usar el producto ", dice Rand.
Sin embargo, los investigadores encontraron que el mejor modelo para predecir el comportamiento de cualquier individuo específico era el modelo de contagio complejo.
"El modelo Bass observa la fracción de sus conexiones directas que adoptan un producto, mientras que el modelo de contagio complejo simplemente observa el número total de sus conexiones directas que adoptan", dice Rand.
Ambas técnicas tienen utilidad para las empresas. Por ejemplo, ser capaz de predecir cuántos jugadores se convertirían en usuarios premium podría ayudar a una empresa a tomar decisiones comerciales sostenibles; mientras que ser capaz de predecir el comportamiento de un jugador individual puede ayudar a una empresa a apuntar a jugadores queestán cerca del umbral para convertirse en usuarios premium.
"Al fusionar estos dos enfoques de modelado, creamos una herramienta que permitiría a una empresa predecir cuántos usuarios premium adicionales obtendría, dependiendo de los diversos grados de inversión en marketing para jugadores individuales que son el umbral para convertirse en usuarios premium,"Rand dice." Esto podría usarse para tomar decisiones informadas sobre cuánto invertir en marketing 'sembrado' o dirigido, para capitalizar el marketing boca a boca.
"La conclusión aquí es que el enfoque que tomamos para desarrollar esta herramienta podría usarse para desarrollar una herramienta personalizada para cualquier empresa que comercialice un producto o servicio en línea de boca en boca", dice Rand.
El documento, "Creación de sistemas de soporte de decisiones basados en agentes para programas de boca en boca. Una aplicación Freemium", se publica en línea en el Revista de Investigación de Mercados .
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Carolina del Norte . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :