El big data es de gran importancia, y lo ha sido durante años. Pero en este año 2021 particularmente, veremos equipos de marketing especialmente enfocados en incorporar estrategias de inteligencia de clientes y con esfuerzo analítico para el bienestar de la empresa.
Los expertos estiman que es 4 veces más costoso adquirir un nuevo cliente que retener uno existente. Aún así, no todos los clientes actuales son iguales, algunos son pequeños gastadores y otros son de alto valor. Comprender dónde y cómo se segmenta su mercado serán cruciales para garantizar la rentabilidad en el próximo año.
Hoy con la pandemia, los cierres siguen siendo un riesgo real para muchas empresas. Y los CMO (Chief Marketing Officer o Director de Marketing) de todo el mundo están trabajando para evitarlos. Muchas de las tendencias para una transformación digital este 2021, giran en torno a big data, analítica, machine learning e inteligencia artificial.
Otro punto crucial para el crecimiento es la inversión empresarial en plataformas de gestión de clientes, debido a la necesidad de enriquecer el recorrido del cliente y utilizar una gran cantidad de información que va mucho más allá de la que existe en los sistemas de registros internos. Es por esto que Microsoft, Salesforce, Adobe, Oracle, SAP, SAS y muchos otros proveedores tecnológicos han apostado mucho por los CDP (Customer Data Platform o Plataforma de datos del cliente).
Es importante tener los datos correctos y actualizados, para luego poder usarlos de manera inteligente y efectiva para comprender mejor a sus clientes, oportunidades, debilidades, finanzas y riesgos.
Es por ello que para poder obtener un mejor y robusto resultado analítico en las empresas, se recomiendan algunas estrategias para este año:
1. Utilice datos de segmentación para fidelizar
Como se mencionó en párrafos anteriores, es mucho más económico mantener un cliente actual que encontrar uno nuevo. Es por ello que los directores de Marketing necesitan enfocarse en cómo mejorar la lealtad este 2021.
Y, ¿cómo? pensar en capturar nuevas métricas para determinar quiénes son sus clientes más leales y pensar en algún trabajo en conjunto con el servicio de atención al cliente para demostrarles a esos clientes que comprende y aprecia lo leales que son. Así que use la información para aprender más sobre quiénes son sus clientes más leales y que los hace seguir con usted, para seguir haciéndolo.
2. Utilice datos para segmentar por valor
No todos los clientes son iguales, ni siquiera los clientes leales. Algunos pueden pagar los servicios cuando los necesitan, convirtiéndolo en un gasto operativo. Mientras que otros pueden comprar paquetes completos y convertirlo en un gasto de capital. Por eso la segmentación es tan increíblemente importante.
Sí, todos los clientes deben ser valorados, pero no todos los clientes aportan el mismo valor a la empresa. Es por ello que como equipos de marketing, es esencial enfocarse la mayoría de las veces y con mayor esfuerzo en esos clientes que pagan los dividendos. Aprovechar al máximo lo que tiene, significa redoblar el enfoque en retener a los clientes más rentables de la organización y aumentar el retorno de la inversión (ROI).
La segmentación por valor requiere un análisis de datos en profundidad de la participación del cliente en todos los puntos de contacto, sus transacciones, el potencial de crecimiento y la probabilidad de abandono.
3. Utilice datos para mejorar la rentabilidad
Se espera que aumenten las inversiones en software dé gestión de preferencias y consentimiento en 2021.
¿Cómo afecta eso a la rentabilidad?
Por un lado, lo ayudará a capturar información aún más específica y orientar mensajes más precisos. Por ejemplo, si recopila un correo electrónico de cada persona que visita su sitio web, la posibilidad de que cada uno de esos visitantes se convierta en una venta es increíblemente pequeña. Si, en cambio, se concentra en aquellos que dedican tiempo a compartir sus preferencias de usuario, comentan sobre los casos de uso de sus productos/servicios y le informa cómo y cuándo les gusta ser contactados, con eso ya mejoraras la tasa de conversión. Eso, a su vez, crea equipos de ventas más rentables.
Toda esta información debería llevarse a un sistema automatizado impulsado por IA o plataforma ya que los datos se pueden usar de manera efectiva para optimizar precios u otra variable relevante para la organización, por ejemplo, muchas compañías utilizan datos e inteligencia artificial para optimizar los precios complejos asociados con los asientos en un avión. Esto se está abriendo camino en más y más industrias y genera mayores ganancias de cada venta, eliminando así la incertidumbre a través de los datos.
4. Utilice IA para mantener los datos seguros
Con tantos datos volando alrededor, es esencial tener más cuidado con ellos. Hacerlo también mejorará la rentabilidad al disminuir el riesgo. Esto incluye cosas como procesar datos más cerca de la fuente a través de las tecnologías de vanguardia y usar herramientas para protegerlos, donde sea que estén.
Hay tantos datos en la mayoría de los sistemas empresariales, procesamiento, almacenamiento, etc., que también será clave usar la inteligencia artificial (y el sentido común) para determinar qué datos, si los hay, simplemente no necesita. Esto también ahorrará dinero en costos de almacenamiento y se convertirá en un componente cada vez más importante para hacer negocios.
Actualmente los clientes esperan más de sus proveedores, tanto B2B como B2C en términos de protección de datos y privacidad del cliente; las herramientas de inteligencia artificial y proveedores tecnológicos permitirán esto para más negocios.
Importante considerar:
La calidad de los datos sigue siendo un gran obstáculo para extraer valor de la analítica. En la mayoría de los casos, los datos de marketing están plagados de errores, inconsistencias y duplicaciones, lo que dificulta su uso tanto para análisis como para segmentación.
Normalmente, los datos de los clientes se recopilan de varias fuentes, en diferentes formatos y con diversos grados de detalles. Crear una fuente única, utilizable, optima y actualizada a partir de estos conjuntos de datos separados es una tarea que a menudo requiere un equipo de gobierno de datos y/o proveedores tecnológicos adecuados, como Inflow.
Lo importante es lograr tener datos limpios y dominados que sean sólidos, precisos, completos, válidos y verificables, ya que sin ello los resultados extraídos de las soluciones de análisis seguirán siendo cuestionables ó totalmente incorrectos.
Cuando los líderes empresariales utilizan datos correctos para obtener la información adecuada para la empresa, todos ganan.
