Claves para liderar la carrera digital en la era post-covid
La crisis sanitaria ha cambiado la forma en que nos relacionamos, trabajamos... en definitiva, vivimos. Estos cambios en nuestro comportamiento, como consumidores o negocio, han persistido en las economías más avanzadas después de que el impacto económico de la pandemia haya comenzado a desacelerarse.
En la era post-Covid, las marcas que sepan aprovechar el poder de los datos y utilicen la inteligencia artificial como combustible de sus experiencias podrán liderar la carrera digital hacia el conocimiento del cliente, obteniendo un impacto real y tangible en sus resultados de negocio.
Las marcas nunca han tenido acceso a tantos datos como hasta ahora, pero eso significa que también hay más información duplicada, desconectada e inexacta, lo que implica que las diferentes áreas de negocio de las empresas tienen una comprensión fragmentada de sus clientes.
Conectar todos los puntos plantea un desafío a las marcas que realmente quieren conocer la identidad de su consumidor: quién es, qué desea y dónde se encuentra dentro de su journey. La primera clave es transformar el stack tecnológico de nuestro negocio, el cual recoge, procesa y almacena la información de los consumidores. Si queremos crear una visión única del cliente en todos los estadios (anónimo-registrado-suscrito) deberemos contar una herramienta que centralice y gestione de forma homogénea todos los datos.
Además, será la pieza angular sobre la cual pivotar una estrategia de zero-party data en la que los consumidores poseen un mayor control de la información que comparten con nosotros, garantizando la privacidad de los datos mientras mejoramos los resultados de nuestro negocio.
Por ejemplo, en una campaña que hemos diseñado para la obtención de zero-party data y la consecuente personalización de experiencias, el cliente puedo alcanzar un 97% más de engagement y un 49% más de usuarios cualificados.
A su vez, sortearemos la desaparición de las cookies de tercera parte y pudimos construir una relación más duradera y transparente con el cliente a través del intercambio de valor para ambas partes.
Dotar de inteligencia a nuestro ‘Customer Experience’
La analítica avanzada, el machine learning y la inteligencia artificial están provocando grandes cambios en la forma en que construimos las experiencias de cliente. Una vez se incorporan estas capacidades en el customer journey, la ‘inteligencia’ permite numerosas mejoras en términos de personalización, eficiencia y simplicidad. Para ello, es necesario contar con una plataforma única en la gestión de la relación con el cliente donde agregar todas las fuentes de datos y crear un entorno de análisis centrado en el consumidor. De esta manera, seremos capaces de perfilar la información para comprender el comportamiento pasado, presente y futuro de los consumidores y decidir cuál es la mejor forma de articular nuestras comunicaciones comerciales y respuestas de servicio.
La combinación de la información disponible sobre un cliente con datos que recojan aspectos más motivacionales y relevantes para el consumidor. Personalizar y dotar de inteligencia a la experiencia de cliente es el catalizador de nuestros resultados de negocio.
Una experiencia total de cliente, basada en datos y con una gestión centralizada de la tecnología, pudo relanzar las ventas de antiguos clientes un 175% de una gran marca aseguradora gracias al i) Aumento de la cartera de clientes con alto potencial y mejora de los costes de adquisición; ii) Incremento del retorno e ingreso medio por usuario a través de acciones de venta adicional y cruzada y iii) Mejora de la relación con el cliente gracias a la personalización en los diferentes puntos de contacto, construyendo relaciones duraderas con un life time value mayor.
El análisis de datos tradicional ha evolucionado de forma constante y, en la actualidad, nos encontramos ante una etapa donde la sofisticación de las capacidades junto con los avances tecnológicos proporciona el escenario idóneo para el análisis, cálculo, conocimiento y predicción del comportamiento del consumidor, el cual antes no era factible. Deberemos ser capaces de evolucionar nuestras capacidades analíticas, e implantar un rigor más científico en la manera en la que se estructura dicho análisis y, siempre que sea posible, apalancarnos en técnicas de computación avanzada.
Dependiendo de la madurez digital de nuestro negocio, evolucionaremos desde una analítica descriptiva, que estudia el comportamiento histórico de los clientes, hacia una práctica más sofisticada que nos permita predecir resultados futuros (analítica predictiva) y personalizar al máximo las comunicaciones cuando nos dirijamos a los clientes (analítica prescriptiva).
Este camino estratégico todavía puede resultar intimidador para aquellas entidades que son menos maduras en sus capacidades de análisis o que creen que la implementación de la analítica avanzada es una tarea que conlleva riesgos significativos. Sin embargo, utilizar el lado más científico de los datos para profundizar en el conocimiento de clientes permite identificar patrones de comportamiento, detectar oportunidades de ventas y mejorar la eficacia de campañas de comunicación (ROI) mediante una mayor perfilado de la cartera.
La crisis sanitaria cambió, aceleró y revirtió los antiguos hábitos de consumo y comerciales. Ahora es el momento de aprovechar la oportunidad que nos ofrecen los datos, la analítica avanzada y la tecnología para desmarcarnos de nuestros competidores. Solo aquellas marcas que sean capaces de conocer realmente al consumidor y construir una relación de valor y perdurable en el tiempo serán capaces de liderar la carrera digital.