Estamos
en una nueva era, desde la economía industrial nacida del siglo XIX hacia
una nueva era digital que tiene en los datos a su protagonista principal. En
esta nueva era de los datos el éxito de las organizaciones depende en buena
medida de cómo los utiliza para tomar mejores decisiones, optimizar mejor sus
procesos, analizar mejor la competencia, conocer mejor a sus clientes, crear
productos más innovadores, más personalizados que generen mayores experiencias
para una mayor fidelización y colaborar más eficazmente con los grupos de
interés (clientes, proveedores y socios) en todo el proceso de su cadena de
valor. Por lo tanto el impacto de los datos hoy es enorme.
Tradicionalmente
las empresas utilizaban las tecnologías de la información analizando datos para
mejorar sus procesos y tomar mejores decisiones en el BackOffice, hoy en día el
análisis de los datos impacta en el corazón de los procesos comerciales, lo que
incrementa exponencialmente la capacidad de las organizaciones para ser
más competitivas. Las compañías líderes en su sector están empezando a utilizar
los datos para incrementar su participación de mercado, mejorar sus
procesos de negocio, mejorar los procesos de venta, ingresar a nuevos mercados
o reinventar sus modelos de negocio.
Datos y más datos. Con el uso de los
dispositivos móviles las empresas están captando cada vez más datos de las
transacciones que realizan sus los clientes y de los sensores inmersos en el
entorno. En los próximos años vamos a ver cómo las compañías competirán hombro
a hombro con el valor que puedan extraer de los datos a través de analítica
avanzada. Así las compañías podrán entender y satisfacer a sus clientes como
nunca antes con combinaciones de producto y servicio que les satisfagan más.
Por lo tanto las empresas que sean excelentes en la generación de valor a
partir de la utilización efectiva de los datos serán más competitivas, y las
que no, quedarán fuera del mercado y posiblemente desaparecerán.
El Customer Analytics para las
organizaciones debe ser entendido como una práctica que analiza las
interacciones con clientes para extraer conocimientos útiles que mejoren su
experiencia, anticiparse a su comportamiento en todo el proceso de compra para
aumentar su fidelidad y la rentabilidad de la empresa. Cuanto mejor sea la
comprensión de los hábitos de compra del cliente y sus preferencias más precisa
será su retención y fidelización, sin grandes cantidades de datos precisos
cualquier información derivada del análisis podría ser inexacta. Veamos cómo se
clasifican los datos.
Big Data. Se trata de la
administración, tratamiento y análisis de grandes volúmenes de datos que
les permite a las empresas analizarlos para la toma de decisiones y movimientos
de negocios estratégicos. Hoy todas las acciones que se generan con cada compra
en el punto de venta generan data, cada Smartphone que se enciende, cada página
web visitada, las redes sociales, dispositivos GPS, las búsquedas en internet,
proporcionan un punto de referencia para que las empresas tomen
decisiones de manera más rápida y de manera eficiente.
Smart Data. No se refiere al volumen
administrado sino al uso que se le da a los datos de manera objetiva y
sistemática. Smart
data es saber diferenciar lo que aporta valor a la organización como ventaja
competitiva de lo que es información bien administrada. El Smart data recopila
la información que permite realizar campañas más personalizadas y fomentar
diálogos adecuados con el cliente. Convertir el Big data en Smart data requiere
además de la tecnología adecuada, un equipo humano con las competencias
especiales para manipular, analizar y convertir información masiva en
información inteligente.
Porque
es importante el Customer Analytics:
Mejora de la comprensión
del cliente.
Para tener éxito en cualquier modelo de negocio es importante analizar el
segmento de mercado y una excelente propuesta de valor empieza y termina con
una comprensión del potencial cliente. Comprender sus “insight”
(comportamientos, motivaciones ocultas, una comprensión rica de sus necesidades
y anhelos) y para conseguir esa comprensión necesitamos datos, bien sea
para incrementar la demanda de una marca o para justificar la creación de una
nueva.
Segmentar el mercado de
manera más precisa.
La analítica avanzada le permite a las empresas agrupar a los clientes no solo
por variables demográficas sino utilizar criterios con base en las
interacciones con los clientes, pasando de segmentar por el “qué” al
“porque” esta segmentación inteligente nos permitirá analizar más de cerca sus
motivaciones y deseos para aplicar el incentivo más adecuado y llevarles
a la compra de productos y servicios más personalizados. La analítica puede
ayudar a las empresas a determinar cuáles son los clientes en los que
deben centrarse identificando segmentos con mayor potencial y para analizar su
rentabilidad.
Gestión de la fuerza de
ventas.
Se puede utilizar las herramientas de analítica para asignar de manera más
precisa la fuerza comercial a los distintos segmentos de mercados y líneas de
producto/servicio.
Gestión de la venta. La analítica de clientes
también puede ser muy útil para predecir los productos o servicios en los que
puede estar interesado un cliente, realizar ventas cruzadas y generar
recomendaciones. Amazon es el rey de la analítica de clientes una vez el
cliente realiza una compra, Amazon le genera recomendaciones y venta cruzada lo
que incrementa la posibilidad de compras sucesivas, incrementa el valor de la
relación y aumenta su fidelidad.
Y
finalmente la analítica de datos permite personalizar la
experiencia del cliente,
conocerlo mejor, predecir sus necesidades, relacionarse con el cliente a través
del canal más adecuado y así ofrecerles experiencias únicas y personalizadas
con la máxima posibilidad de compra.
Las
empresas y en especial los directivos de marketing se benefician de las enormes
ventajas que ofrece la analítica de clientes, desde la construcción de
base datos, segmentación, análisis de campañas de comunicación, interacción en
distintos canales, predecir su comportamiento hasta la determinación de
acciones que generen valor tanto para el cliente como para la rentabilidad
de la compañía.
¡Hasta
pronto!
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