Tecnología | Noticias | 12 MAY 2017

DatKnoSys: el mejor cliente es al que mejor conoces

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Ante el incremento de las posibilidades que tiene un cliente con tan sólo un clic, aumentan sus expectativas de cubrir sus necesidades de forma eficiente, y ello provoca que la tecnología avance en un ciclo perpetuo de mejora.
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José Julio Martinez

La tecnología aplicada al conocimiento de los clientes evoluciona de una forma imparable, tanto como el propio cliente y su nuevo comportamiento digital. Ante el incremento de las posibilidades que tiene un cliente con tan sólo un clic, aumentan sus expectativas de cubrir sus necesidades de forma eficiente, y ello provoca que la tecnología avance en un ciclo perpetuo de mejora.

El cliente real -y también el potencial- exige que su relación con él a través de cualquiera de los posibles canales de atención - presencial, call center, online-, sea inmediata y se ajuste perfectamente a sus necesidades y expectativas.

Además, el cliente actual no avisa de su posible comportamiento de compra o fidelidad de marca. No sólo exige que le conozcamos como cliente en base a su comportamiento de compra pasado, sino que proteger nuestro negocio requiere que seamos capaces de anticipar sus posibles necesidades en base a su comportamiento futuro.

En definitiva, estamos en la era del cliente empoderado, y el grado de exigencia de los usuarios potenciales, está al mismo nivel e incluso supera al de los clientes reales. ¿Qué puedes ofrecerme que no tenga ya y que, además de ser mejor, me haga sentir más satisfecho y feliz?

Por todo ello, las nuevas tecnologías aplicadas al comportamiento de los clientes deberán responder a 4 necesidades básicas de nuestro modelo de negocio:

  1. Descripción de lo que pasó
  2. Diagnóstico de por qué pasó
  3. Predicción de que pasará
  4. Prescripción sobre qué hacer

Si bien es cierto que el precio continúa siendo un elemento clave de la conversión a compra, no es menos cierto que hay otros factores que ganan terreno y pueden llegar a ser incluso más importantes. Así, el trato personalizado es cada vez más determinante, tanto el que se deriva del conocimiento pasado (analítica de datos a través de cuadros de mando y análisis univariantes) como el que se deriva del conocimiento futuro (modelos predictivos de comportamientos multivariables) y de los cuales se obtiene el cuadro de mando más importantes de nuestro negocio: la propensión a la fuga vs la propensión a la venta.

Tener el máximo conocimiento de los clientes, del estado en el que se encuentran dentro de su ciclo de vida y de su valor para la organización ya no es una opción y, además, toda esta información debe ser fácilmente accesible, comprensible en un vistazo y permanecer en constante actualización, tal y como evolucionan los propios clientes. Sucesos como el cambio de estado civil de soltero a casado, el nacimiento de un hijo o una mejora profesional, pueden modificar profundamente las necesidades y expectativas de un cliente y no decimos nada nuevo si afirmamos que, para poder responder a ellas, hay que empezar por conocerlas al detalle.

La convergencia off-line y on-line, el geo posicionamiento, las informaciones obtenidas a través de redes sociales, y los modelos predictivos permiten a las nuevas herramientas de analítica de datos la obtención de un conocimiento detallado de las preferencias, hábitos y comportamientos del usuario. Con ello, podemos ofrecerle una experiencia personalizada, incluidos nuevos servicios en tiempo real y predecir, incluso, su demanda a futuro.

Para ello, resulta fundamental tener capacidad para recabar y poner orden en el inmenso maremágnum de información, estructurada o no, que hoy en día puede encontrarse de un cliente, tanto dentro como fuera de nuestra organización. 

Con ese objetivo, las empresas se han visto obligadas a dotarse de diferentes herramientas para llevar a cabo distintos procesos. Así, desde el uso de herramientas ETL para la extracción, transformación y carga de datos y grandes sistemas data warehouse, hasta cuadros de mando y aplicaciones de marketing analytics, pasando por todo tipo de desarrollos a medida. Un arsenal que, en la mayoría de las ocasiones, implica solapamiento de funciones entre distintas soluciones y sistemas y que obliga, además, a complejos y costos ejercicios de integración.

Ante esa disparidad, es necesario agilidad y eficiencia. Actualmente, ya existen plataformas que integran todas las funcionalidades para cubrir de forma integral, integrada y eficiente las múltiples necesidades –reales- en materia de Big Data, analítica de datos, y modelos predictivos que todavía hoy muchas organizaciones resuelven parcialmente y con soluciones heterogéneas.

Además, y del mismo modo que los consumidores exigen una experiencia robusta, independientemente del canal de relación que elijan (físico u online) con su proveedor, lo mismo ocurre con la analítica de datos entre los usuarios de negocio. Así, éste último, demanda un único portal en el que, a través de la integración de inteligencia y analítica, se le presenten en una sola pantalla los cuadros de mando, la información pertinente fruto del análisis geográfico, informes u otros datos útiles, tales como patrones de comportamiento obtenidos a través de la aplicación de algoritmos matemáticos o de texto, para tomar las mejores decisiones sobre el negocio, así como definir, poner en marcha y desarrollar, de una forma ágil, las acciones más efectivas para cada cliente.

Merece atención específica el apartado de escucha y análisis en redes sociales. Sin olvidar el factor precio, el cliente digital y conectado busca la mejor experiencia y, puesto que comparte su satisfacción e insatisfacción en ciudades como Facebook, con cerca de 2.000 millones de habitantes, tendría poco sentido no escuchar atentamente lo que opinan de ti, de tu competencia y de sus expectativas, tanto quienes ya son clientes como los que pondrían serlo.

 

Inteligencia competitiva

Los datos confirman el carácter estratégico de esta escucha y el imperativo alcanza a la práctica totalidad de los sectores económicos. En el caso de la banca y los servicios financieros, ya son más de un tercio los consumidores europeos que utilizan medios sociales para interactuar con sus bancos con una frecuencia, al menos, semanal, y cerca de otro tercio prevé hacer uso de este tipo de canal en los próximos años.

Si nos fijamos en el sector retail, se constata la misma tendencia. De acuerdo con el “Estudio Retail Digital Estrategia Omnicanal en España”, realizado por IAB – Interactive Advertising Bureau, cada vez son más los consumidores españoles que siguen a las marcas en las redes sociales -fundamentalmente Facebook y Twitter, seguidas de Instagram- y su perfil varía en función de estas: mientras en Facebook predominan las mujeres y las personas de entre 40 y 55 años, en Twitter predominan los hombres y en Instagram los jóvenes con una edad comprendida entre los 16 y 30 años. Las razones por las que los consumidores utilizan estos canales son, fundamentalmente, la búsqueda de información, pero también vinculación y ventajas con proveedores y marcas.

Por tanto y ante una tendencia que está llamada a continuar ganando peso, las empresas están impelidas a la escucha activa y el análisis de su presencia y posiciones en redes sociales, webs y blogs de influencers y líderes de opinión. La denominada Inteligencia Competitiva ha superado el territorio de las firmas analistas y bulle en el zoco de las redes sociales, convertidas en influencers por excelencia de los consumidores individuales, así como de las prósperas comunidades de compra.

 

Este artículo ha sido escrito por José Julio Martínez, socio vicepresidente de Grupo CMC.

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