Las empresas, ¿están usando toda la data disponible para formular sus estrategias de negocio?

Por Santiago Pordelanne, Presidente de Equifax Argentina, Paraguay y Uruguay

Algo que desvela hoy a las empresas es obtener el mejor rendimiento de sus estrategias de marketing. Pero la pregunta claves es: ¿están combinando toda la data disponible del mercado a través de la mejor tecnología para entender al consumidor y, luego tomar decisiones? 

Lo que nos permite tomar las mejores decisiones es el conocimiento. Y el conocimiento, en este caso surge de combinar Big Data, tecnología y analytics. Fundamental para tomar decisiones y lograr las metas de las organizaciones. Ahora bien, para formular estrategias de marca debemos basarnos en conocimientos, con datos que sean relevantes y pertinentes, y transformarlos en insights que faciliten la toma de decisiones. Sin conocimiento no hay estrategia, entonces estaríamos bajo el paraguas del “presentimiento”.

Conocer y descifrar en profundidad al consumidor es una tarea cada vez más compleja, es inagotable: ¿quién es nuestro potencial cliente?, ¿dónde está?, ¿qué necesita?, ¿cuánto está dispuesto a pagar por lo que quiere?, ¿qué le gusta?, ¿cuán fiel es a nuestra marca?, ¿qué posibilidades económicas tiene para acceder a nuestros productos o servicios?, ¿cuándo y cómo puedo contactar al cliente? Y podría seguir formulando muchísimas preguntas que nos lleven a entender, en su conjunto ¿a quién le estoy hablando?

Como responsables de una marca, tenemos que definir un plan estratégico de marketing adecuado a los objetivos y a los desafíos comerciales de la empresa. Nada fácil por cierto. El análisis de los datos, es la puerta de acceso al conocimiento que necesitamos para tomar las mejores decisiones.

Lo que podemos hacer con la información es muy importante, pero no basta con tener millones y millones de datos. Hay que entender en qué los necesitamos, y qué inteligencia les ponemos. Por eso la tecnología nos tiene que ayudar, pero también los modelos que nos permiten predecir comportamientos futuros en base al historial de cada persona. Y la combinación de la información física y digital, da la precisión que necesitamos para ejecutar campañas más eficientes.

Con la data precisa en nuestras manos y su abordaje a través de inteligencia y analíticos, podemos discernir sobre si es conveniente llegar a una persona con una oferta de producto a través de un a mensaje publicitario o no conviene hacerlo. Así diferenciamos sus necesidades concretas versus sus gustos o querer comprar algo versus poder hacerlo. 

Se trata de conocer al potencial cliente, a través de entender quién es, qué le gusta, qué necesita, qué consume, qué puede comprar. Para esto último, necesitamos conocer la capacidad económica de las personas, y con ello hacer una segmentación inteligente, definir una campaña y evitar una mala reputación de ofrecerle a alguien algo que no se le puede dar.

El Data & Analytics puede mejorar el mundo, al crear soluciones de negocios para empresas que permitan tomar decisiones acertadas y ayudar a las personas. El uso de datos alternativos permite identificar y entender mejor a los consumidores. Y en este sentido, progresos en el ámbito de la Inteligencia Artificial y Machine Learning consiguen resultados muy interesantes. Esta búsqueda constante de nuevos datos y el uso de algoritmos más sofisticados permite crear servicios que ayudan en los negocios de la mayoría de las industrias y sobre todo la necesidad de hacerlo “en el instante” y de modo seguro y “transparente”. 

La Inteligencia artificial (IA) hace que las máquinas sean más predictivas. Ayudan, combinado con nuevos datos, a mejorar los procesos de negocios. Utilizamos esta tecnología para entender mejor a los clientes y sus comportamientos. Una de las grandes aplicaciones de los algoritmos de Machine Learning se encuentra en los procesos de churn y retención de clientes. Retener a clientes es un reto muy importante, el costo de adquisición de clientes sigue siendo elevado. La mejora de la experiencia del cliente y la eliminación de fricciones en los procesos de negocio es también un objetivo que perseguimos a través de IA.

Imaginemos una marca que fabrica comida para mascotas e invierte para llegar a 5 millones de usuarios de redes sociales segmentados por afinidad con mascotas. Con una inversión cada vez más importante y resultados más pobres, no puede diferenciar las necesidades vs los gustos de los consumidores, infiriendo quienes son dueños de mascotas por el comportamiento web (incierto y a veces tramposo) sin basarse en datos concretos.

El desafío consiste en combinar información online y offline y obtener una audiencia de personas más precisa, no sólo que tengan interés por las mascotas, sino que realmente tengan mascotas para poder llegar a ellos con una oferta concreta y relevante, analizando también su capacidad financiera con datos NSE para apuntar al segmento objetivo.

El famoso Precision Marketing.  En este caso descubrimos que sólo 1 de cada 10 personas a las que les gustan los animales y tienen engagement online con temas vinculados a las mascotas, tienen efectivamente un animal en sus hogares.  Sin este análisis la marca podía hacen suposiciones erróneas que pueden generar conflictos de comunicación importantes y experiencias de clientes muy negativas.  

Los datos disponibles del mercado, combinados con análisis, tecnología y analíticas son hoy una poderosa herramienta de conocimiento para quienes toman las decisiones comerciales y de marketing en las empresas, poniendo siempre en el centro ofrecer una mejor y eficiente experiencia a los usuarios y clientes. En necesario brindar Insights únicos y soluciones innovadoras. Se trata finalmente de usar la potencia de los datos y de IA para incrementar resultados a partir de mejorar la toma de decisiones.