Cada aspecto de la vida de las personas, de la sociedad, de la economía y de las empresas se está transformando con la irrupción de la digitalización.

 

La práctica de marketing y publicidad basado en datos viene en un proceso de cambios que han determinado la relevancia que hoy tiene el data marketing en las organizaciones de todos los sectores, como una de las mega-tendencias de la transformación digital. Las opiniones del panel han dado a conocer cómo esta práctica está en un constante cambio tecnológico, cambios macroeconómicos y también en los medios de comunicación para llegar a ser un pilar central del marketing, la publicidad y la experiencia del cliente.

En la actualidad, los conceptos de Business Analytics y Big Data han cobrado fuerza e interés entre todas las áreas de la sociedad; tanto en las empresas, como también en la academia y específicamente un efecto de alto impacto en el marketing. Esto queda demostrado en la demanda que actualmente tienen los profesionales que entienden y que puedan llegar a procesar toda la información generada, construyendo una ventaja competitiva en sus organizaciones. El Chief Marketing Officer (CMO) se convierte en Chief Digital Officer (CDO), un "gurú" de la información que se dedica a recolectar información de la empresa y del entorno (información tradicional y no tradicional), intentando estructurar esa información con distintos métodos. Posteriormente analiza mediante Business Analytics o Business Experiments que permitan a su organización innovar mediante los marketing insights y el rendimiento empresarial (business performance).

Data Driven significa que todas las decisiones y procesos de la organización son dictados por los datos. Si el análisis de datos revela que los usuarios de una generación actual de aplicaciones móviles se inclina hacia una característica específica, entonces las siguientes evoluciones de aquel dispositivo pueden hacer uso accionable de ese conocimiento. Si los datos de una organización indican que las ventas están por debajo de la percepción de la marca, entonces se pueden considerar acciones específicas para revertir esa situación.

En este contexto, es prudente realizar una pausa, para analizar esta primera definición de Big Data, que resulta contradictoria a la definición de (Semmelroth, 2013) que indica que el concepto de Data-Driven Marketing no es más que la utilización de la información (data) de los clientes para conducir apropiadamente los esfuerzos de las comunicaciones de marketing.

Para (Jeffery, 2010) el Data-Driven Marketing toma una connotación más profunda, proponiendo indicadores para información tradicional como para información no tradicional: Brand Awareness, Test-Drive, Churn, Customer Satisfaction (CSAT), Take Rate, Customer Lifetime Value (CLV) entre variables para información tradicional y Cost per Click (CPC), Transaction Conversion Rate (TCR), Return on Ad Dollars Spent (ROA), Word of Mouth (WOM) para información no tradicional.

Teniendo en cuenta ambas posturas, las definiciones anteriores de Big Data y la perspectiva de (Arthur, 2013), se puede definir Data-Driven Marketing como el proceso de recolección, análisis y ejecución de los insights que fueron deducidos del Big Data para alentar el relacionamiento con el cliente, mejoramiento de resultados de marketing y la medición de la fiabilidad (accountability) interna de la empresa. Cabe recalcar nuevamente que Big Data es la información estructurada y no estructurada generada por métodos tradicionales y canales digitales. Es imprescindible combinar toda esta información con la data empresarial para que el Marketing y toda la organización puedan utilizarla en forma más efectiva.

Para llegar a evolucionar del uso de información tradicional y corriente al uso de Big-Data Marketing (un ejemplo claro es el de Amazon) como se puede observar en la Tabla 1, a continuación (Gartner, 2014):

ed109 logistec pvista recuadro 1

Es importante mencionar que algunas fuentes no tradicionales de información para el Marketing son el Digital Messaging; entendido como la variedad de comunicaciones tecnológicas de marketing que incluyen el email, mensajes de texto (SMS), notificaciones de aplicaciones móviles y "posts" en las redes sociales (Arthur, 2013). Es el caso de MiCopiloto de Shell que integra todos estos canales, entregando una experiencia omnicanal a sus clientes, sumando las tiendas sobre una estructura de Data Marketing única.

Otra herramienta del data marketing que se ha consolidado a pasos agigantados, es el Digital Marketing que puede ser definido como: Enfoque de marketing tecnológico en doble sentido que actúa como una herramienta de decisión, que involucra, anticipa y genera inmediatez a las necesidades y deseos del cliente (Sarner, 2012). Esta definición nos muestra una de las áreas para la operación del Data-Driven Marketing.

El Data-Driven Marketing recae en la gestión de marketing integrado, proceso que resulta de combinar y facilitar funciones externas e internas de marketing, incluyendo información (data), procesos, personas, canales y tecnologías (Arthur, 2013). Definición que podemos contrastar con la de Marketing Holístico que proponen (Kotler & Keller, 2012) que puede ser interpretado como "la integración de las actividades de exploración, generación y entrega de valor con el propósito de generar relaciones de largo plazo mutuamente satisfactorias y una prosperidad compartida entre los interesados clave del negocio". Por ejemplo, Colloky (retail de vestuario de niños) colecta en sus bases de datos la opinión de sus clientes en torno a satisfacción, experiencia y recomendación para integrarla con la información transaccional (data estructurada), lo que permite modelar la lealtad y los niveles de actividad de los clientes por segmentos de valor.

Intentando “trepar” en el modelo ascendente de Valor vs. Dificultad explicado en la figura 2 (Gartner, 2014):

ed109 logistec pvista recuadro 2 

Podemos observar que se vuelve imprescindible para el Data-Driven Marketing una base de gestión, programa denominado Marketing Operations Management (Arthur, 2013), que será el conjunto de procesos y aplicaciones que proveen un marco estructural para sistemáticamente planear, administrar y ejecutar operaciones de marketing tales como: presupuestar, planificación de marketing y administración de contenidos. Algunas maneras de administrar esta información generada por el consumidor puede ser mediante el Customer Interaction Management que será la gestión de la información a través de múltiples puntos de contacto incluyendo internet, telefonía móvil, redes sociales y canales offline; definición similar a lo que es un Customer Relationship Management o CRM. Al aplicar análisis avanzado y nuevas formas de comunicación de marketing, el Customer Interaction Management provee una "conversación" mucho más relevante con los clientes, lo cual se convierte en una relación con el consumidor más rentable, satisfactoria y a largo plazo. Es el caso de Trial (retail de vestuario masculino), que a partir de un análisis profundo del consumo de sus clientes, puede definir una siguiente mejor oferta (next-best-offer) y ofrecerla en forma multicanal a sus clientes en base a herramientas de diálogo.

Lo que se busca conseguir con el cliente es la generación mediante toda la información procesada, del perfil 360° o la vista única del cliente, como se muestra en la figura a continuación (Gartner).

 

PROGRAMA DE PERSONALIZACIÓN BASADO EN DATOS

La personalización es una prioridad para las empresas obsesionadas por sus clientes y esto comprende la entrega de contenido más relevante, campañas y experiencias basadas en una comprensión en tiempo real de las necesidades, preferencias y acciones de los clientes.
Según un estudio reciente de Forrester a decisores que trabajan en experiencia digital, se pueden obtener los siguientes datos:



• La personalización es una prioridad para el 68% de las empresas. Personalizar sus ofertas y dirigirse al segmento correcto no es sólo una de las principales prioridades comerciales, sino que tiene el potencial de crear un impacto comercial tangible.


• El contenido web, las promociones y las recomendaciones de productos lideran la lista de personalización. Las experiencias digitales son las más fáciles de personalizar, por lo que no sorprende que estos puntos de contacto sean las principales prioridades para comenzar los esfuerzos de personalización.


• La web y el marketing por correo electrónico son las tecnologías de personalización más utilizadas, lo que deja un gran espacio para crear una ventaja.

¿Qué impide el Éxito en la Personalización?

Según sondeos empresariales, un tercio de los ejecutivos de experiencia digital sienten que están desalineados en su estrategia de personalización. Los principales problemas:

• Falta de comprensión del contexto del cliente. Demasiadas empresas hoy en día se confunden en saber quién es su cliente con entender qué experiencia espera el cliente en un momento de necesidad específica.


• No se pueden vincular los objetivos de personalización con un resultado empresarial claro. Muchas empresas no tienen los indicadores claves de desempeño para vincular las iniciativas de personalización con las métricas del negocio.


• La operación de personalización no está instalado en roles, procesos ni se gobierna el proceso. Muchas organizaciones implementan la personalización en un sólo punto de contacto o en un solo paso de la travesía del cliente.


• Asumir que una tecnología resolverá todos los objetivos de personalización. Más de la mitad de las empresas consideran que no cuentan con la tecnología de personalización adecuada.

Data-Driven Customer

Es posible superar estas fallas con un enfoque pragmático de personalización que vaya más allá de un proyecto con un solo actor y un solo canal, enfocando su esfuerzo en una solución basada en los datos de sus clientes: Data-Driven Customer.

Paso 1: ¿A qué Clientes? No olvide que sus clientes son personas.

¿A qué clientes llegará y entregará sus servicios? Tendrá que dar un paso atrás y hacer un estudio completo de sus clientes y prospectos para dimensionar y describir el mercado al que desea llegar.



• Encuentre a sus clientes de mayor valor y luego determine lo que les importa. En primer lugar, concéntrese en los clientes más valiosos y evalúe el nivel de compromiso y el valor de vida de ese grupo. Luego responda estas preguntas críticas: ¿Qué información o servicio necesitan de su
organización? ¿Qué hace que su experiencia sea personal?


• Comprenda lo que sabe sobre los clientes para crear perfiles dinámicos. Planifique ir más allá de la segmentación tradicional basada en datos demográficos y genere un perfil dinámico de cliente utilizando datos demográficos y los datos de contexto que ha recopilado en canales e interacciones.
• Conozca sus expectativas de privacidad y marca. Las expectativas de un cliente respecto de las experiencias personales varían según la promesa de la marca y la relación con la marca.

Paso 2: Objetivos pragmáticos

• Primero, decida qué resultado comercial está optimizando. Al definir las métricas del éxito, creará patrocinio y compromiso, y tendrá un objetivo para optimizar.


• Comience por identificar lo que obtendrá al personalizar una experiencia. Luego, identifique las experiencias que personalizará para lograr ese resultado. Ver arquitectura de un motor de personalización en pág 10.

• Determine qué datos tiene y cuáles necesita para personalizar la experiencia. Sea pragmático. Comience con los datos que tiene y luego agregue datos de perfil como contexto o transacción a medida que el programa de personalización rinda frutos.

Hallazgos Estudio Data-Driven 2019

Con respecto al Data Driven en la práctica, y considerando el Segundo Estudio Data-Driven Marketing 2018 realizado por el Observatorio de Sociedad Digital de la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile en colaboración con la Asociación de Marketing Directo y Digital de Chile – AMDD, se hace relevante destacar que un 41% de los líderes afirma que los esfuerzos en publicidad y marketing basados en datos están algo o muy avanzado en su compañía, pero un 78% de ellos considera esto una práctica importante o crítica para su empresa. Esta última cifra reflejó un aumentó de 5 puntos porcentuales respecto del año anterior y si complementamos esto, con que un 80% tiene confianza en el valor del uso de los datos para su empresa, nos demuestra que, la adopción del Data Driven debería seguir aumentando en las compañías, debido a la alta consideración de importancia y la confianza que existe en ello.

En relación a la Inversión y retorno en Data Driven, según datos entregados por los líderes, el 35% del presupuesto de Marketing va destinado a acciones relacionadas con Data Driven (10 puntos más que el año anterior). Además, gran parte de ellos (66.3%) manifestó, que aumentaron la inversión en esto durante el último año y el 81% esperan que para el próximo sea aún más. Esto teniendo como foco principal el mundo digital.

Dentro de este aumento de inversión, los canales digitales que muestran un mayor retorno son justamente aquellos en los que más se invirtió, entre ellos encontramos, redes sociales, contenidos para web y publicidad en buscadores. 



Finalmente con respecto a los factores que impulsan la inversión en Data Driven, los más relevantes fueron, querer estar centrado en el cliente, disponibilidad de tecnología para marketing y alinear las estrategias a las preferencias de medios de los clientes. Por el contrario las que inhiben la inversión en Data-Driven son los actuales y potenciales lineamientos regulatorios respecto a la protección de datos.

Mega-Tendencias de la Transformación Digital y su impacto en el Negocio

Internet hoy es considerado una necesidad primaria y las personas se vuelven cada vez más exigentes; demandan conectividad ubicua, de alta velocidad y calidad, con servicios que puedan ser consumidos en cualquier momento a través de decisiones informadas y comparadas.

Este avance en la adopción y uso de tecnologías en la sociedad, ha generado un impacto directo en la masificación del comercio electrónico y la transformación de los modelos de negocios de las empresas, dando paso a lo que llamamos Economía Digital.

Desde un inicio, todo transitó desde los mainframes y sistemas de cliente/servidor hacia el avance que suponen los sistema de Cloud, Social y Mobile. Hoy se incorporan a nuestras vidas cotidiana y de los negocios el internet de las cosas (IoT) e inteligencia artificial (AI), generando grandes volúmenes de datos, que a su vez dan paso a una transformación digital en la relación de las empresas con sus clientes.

Para entender cómo las mega-tendencias de la transformación digital; Móvil, Cloud, Big-Data, Redes Sociales e Inteligencia Artificial, impactan en las prácticas de los negocios, el Observatorio de Sociedad Digital de la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile, con el patrocinio de Banco Estado, lideró el estudio “Adopción & Brechas para la Transformación Digital”.

El estudio recogió la opinión de empresarios de menor tamaño y de líderes de empresas de gran tamaño, para determinar los efectos transformadores de la tecnología en las operaciones de negocios, que tiene como alcance los siguientes factores:

• Móvil, que habilita nuevos escenarios empresariales.
• Soluciones en Cloud, que están impulsando la agilidad del negocio.
• Big-Data, que ayuda a las empresas a innovar.
• Las Redes Sociales, que transforman los procesos centrales de negocio.
• Inteligencia artificial, que emula pensamiento humano y puede reemplazar personas en tareas rutinarias.

La importancia de aumentar la confianza y la adopción, permitirá que las organizaciones puedan administrar las nuevas formas en que los clientes toman decisiones. En este sentido, por efecto de la digitalización y fragmentación de los medios y soportes, el proceso de toma de decisiones es ahora un recorrido circular con cuatro fases: consideración inicial; evaluación, o el proceso de la investigación de posibles compras; cierre, cuando los clientes compran los productos; y el vínculo posterior a la compra, que es cuando los clientes generan experiencias.

Por lo tanto, la adopción de los factores de la Transformación Digital permiten administrar con eficacia y eficiencia la forma en que hoy los clientes deciden, que está muy lejos del esquema de embudo (empujar), que conduce a los empresarios y ejecutivos a gestionar espirales de deflación de precios, arrastrados lamentablemente a la pérdida de competitividad.

Algunos de los datos significativos obtenidos fueron por ejemplo, que los empresarios de menor tamaño se encuentran menos confiados en la transformación digital que los empresarios de mayor tamaño, pero están más dispuestos a adoptar los factores de la transformación digital.

Dentro de las prácticas de digitalización, para las empresas de mayor tamaño, el Big Data tiene el más alto nivel de confianza, mientras que para las empresas pequeña, ocupa el último lugar y tienen mayor confianza móvil.

Mientras que al hablar de la transformación del negocio y la transformación en la forma de trabajar, obtienen resultados similares, lo que indica que empresarios de menor tamaño están conscientes de los fuertes cambios que se generarán en sus negocios.

Todo esto da cuenta de la importancia de aumentar la confianza y la adopción de estas tecnologías disruptivas, que permitirán a las organizaciones administrar las nuevas formas en que los clientes toman decisiones, de mejor manera y a la larga mejorar las perspectivas de su negocio y de la economía nacional.

Por Cristián Maulén

Gerente general de CustomerTrigger, agencia de marketing tecnológico. Vinculado hace 9 años a la Facultad de Economía y Negocios de la Universidad de Chile, como director académico del Diploma en Marketing Estratégico y Rentabilización de Clientes y Director del Observatorio de Sociedad Digital del Departamento de Administración. Presidente de la Asociación de Marketing Directo y Digital de Chile - AMDD y responsable del comité de formación y estudios. Reconocido MKTG BEST 2017 como Académico de Marketing.

Modificado por última vez en Miércoles, 28 Noviembre 2018
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