Estamos entrando en una nueva era de conocimiento y relación con el cliente. Todo apunta a que las cosas están cambiando, que debemos dejar de centrarnos tanto en el producto, en los canales y centrarnos mucho más en el cliente. Es más, nuestra estrategia ha de ir enfocada al análisis del cliente, ahora que la tecnología nos provee de todos los datos que necesitamos para cambiar el enfoque.
Las redes sociales nos han acercado a los intereses de ese cliente y tener la capacidad de analizar distintos canales a la vez nos puede ayudar a entender la conducta en la compra o adquisición de servicios.
Es el momento de redefinir los antiguos CRM, que solamente se basan en tener acceso en una base de datos a los perfiles de diversos clientes. Ahora podemos incluir más canales, muchas más fuentes de datos, por lo que habría que pasar a estudiar la experiencia multicanal de cada cliente y optimizarla de forma individual al máximo posible.
Cada vez se hace más importante utilizar la publicidad no en base al número de personas “tocadas” sino a la calidad de las interacciones. Y es aquí donde entra la necesidad de medir cada uno de los canales y a cada uno de los clientes de forma individualizada. Por todo esto, la atribución de conversiones es indispensable para poder generar la mejor combinación de canales de captación y lograr una estrategia consolidada basada en el cliente.
Es necesario conocer el comportamiento de los clientes actuales y poner más énfasis en conseguir más de los que nos interesan: los que nos generan mayor valor y mayor frecuencia de compra. Incluso mayor influencia en su entorno para conseguirnos un mayor volumen de clientes de calidad.
Pero el llamado Big Data no trata únicamente de generar mucha cantidad de datos, sino de sacarles el máximo partido posible, combinando las distintas fuentes y parámetros para lidiar con todos los aspectos de la información disponible del cliente: Volumen de información,variedad de dicha información al generarse desde varios y diferentes canales y velocidad de tratamiento de la información.
El problema es que muchas veces toda esta información está desestructurada, porque la tecnología no va más allá. Creamos datos, datos y más datos y no somos capaces de sacar conocimiento; es decir, de tomar acciones en base a la información que nos genera esa cantidad ingente de datos. De eso trata la figura del analista: de encontrarle significado a toda esa maraña de datos.
Tener los datos tan al detalle nos permite llegar más lejos que cuando construíamos modelos de regresión estadísticos. Aquí podemos individualizar determinados comportamientos y debemos aprovecharnos de ello: saber qué cliente posee una determinada fuerza en redes sociales y te interesa para influenciar a otros clientes. O como hace Amazon, en base a la persona y lo que está haciendo en el sitio web en ese momento (interesarse por un determinado libro, por ejemplo), propone otros artículos relacionados con lo que otras personas compraron además de ese libro (venta cruzada en tiempo real).
Además, tener los datos en tiempo real nos permite tomar decisiones al instante. Que se lo digan a los analistas de medios, que necesitan saber qué funciona en cada momento y tomar decisiones al respecto para sacarle el máximo jugo a la portada de un periódico online. Es entonces cuando la predicción toma más sentido, porque la traemos al presente basándonos en los datos reales que están pasando en el momento.
Sabemos que no todos los clientes son iguales, entonces…
- ¿Por qué les tratamos a todos igual?
- ¿Por qué les enseñamos los productos o servicios de la misma manera?
- ¿Por qué si el 20% de nuestros clientes nos generan el 80% de nuestros beneficios no les medimos de manera distinta al resto?
- ¿Por qué no invertimos el 80% de nuestro presupuesto en este 20%?
Creo que lo más lógico sería tomar como base ese 20%, estudiarlo a fondo e intentar por un lado hacer el 20% más amplio con los clientes existentes y, por otro, captar futuros clientes con el mismo perfil.
El problema suele ser la propia herramienta de donde sacamos los datos. Hasta ahora estas herramientas se habían diseñado para analizar datos de forma agregada. Ya lo hizo Google Analytics al lanzar Universal Analytics con el objetivo de acercarse a analizar a las personas (y no tanto de analizar de forma agregada). Y es precisamente hacia donde se están dirigiendo las herramientas de analítica, por lo que todo apunta al mismo sitio: crear una visión 360º del cliente.
Para hacer un resumen de lo que hace falta para empezar a gestionar el Big Data, he encontrado este Framework que propone Merkleinc:
Ya que se nos plantea cómo generar una buena estrategia desde la perspectiva del analista:
1. Infraestructura: ¿qué herramienta es la mejor para obtener los datos que necesitamos en nuestra empresa? ¿Estamos almacenando todo lo que necesitamos en todo momento? La calidad de los datos es vital para el análisis.
2. Estrategia de Cliente: ¿cómo es nuestra segmentación del cliente? ¿Necesitamos ir más allá? ¿Puedo cruzar datos de diversas fuentes?
3. Gestión financiera: ¿cómo debemos distribuir nuestro presupuesto en los clientes y en publicidad?
4. Experiencia: ¿cómo podemos aprender de los insights de la analítica? ¿Qué uso podemos hacer del realtime para personalizar dichos insights para cada cliente? ¿Qué ha funcionado antes?
5. Organización: ¿dónde encaja la analítica en la organización? ¿Debe estar centralizado en un servicio transversal o en cada una de las líneas de negocio?
Si tenemos datos que nos ofrezcan información detallada del cliente y tenemos la habilidad de identificar, segmentar y gestionar los clientes que más nos interesan mediante nuestro CRM, tendremos que intentar analizar métricas que midan el impacto incremental de cada actividad de marketing, que midan de forma personalizada la experiencia del cliente en cada canal. El objetivo final es poder optimizar al máximo el ROI y el ciclo de vida del cliente.
Todo el mundo tiene acceso a los datos. La clave está en saber cuáles nos ayudarán a aprender y a tomar decisiones de valor. Si el análisis del Big Data no nos lleva a realizar acciones, el esfuerzo habrá sido en vano.
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