Entradas
*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.
