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Una estrategia de marketing exitosa se basa en un perfil de cliente preciso.

Por lo tanto, los mercadólogos siempre intentan capturar hasta los detalles más mínimos de sus clientes.

Un perfil completo del cliente ayuda a las empresas a diseñar y mejorar sus productos y servicios de la manera que mejor se adapte a las necesidades de sus clientes.

Tradicionalmente, los gerentes de negocios se han basado en estudios de mercado, encuestas de clientes, sistemas de CRM y formularios de comentarios para recopilar datos sobre el comportamiento del consumidor.

Sin embargo, el crecimiento de Internet, la proliferación de las redes sociales y el uso de sensores inteligentes en dispositivos de consumo han abierto una gran cantidad de canales digitales que pueden ofrecer información valiosa sobre los clientes. 

La creciente importancia de Big Data

Hoy en día, la explosión masiva de fuentes de datos ya se ha tenido en cuenta para crear un perfil de cliente completo.

Las empresas están gastando enormes presupuestos en la implementación de herramientas de big data que ofrecen información valiosa sobre el comportamiento del consumidor.

Según International Data Corporation (IDC), el gasto mundial en Big Data y Business Analytics (BDA) está a punto de alcanzar los 187 mil millones de dólares en 2019.

Global Big Data

Sin embargo, es importante tener en cuenta que Big Data no solo ayuda a mejorar la eficiencia de marketing, sino que también ayuda a mejorar el valor entregado a los clientes.

Los grandes datos obtenidos de varias fuentes de datos estructurados y no estructurados prometen enriquecer la experiencia del cliente y aumentar la lealtad del cliente.

Big Data: más que el conocimiento del cliente

Hoy en día, la personalización se considera una estrategia de gran valor agregado, y los grandes datos desempeñarán un papel clave en su manejo.

Los profesionales de marketing pueden obtener datos completos del consumidor en tiempo real y utilizarlos para personalizar sus ofertas según las necesidades de cada cliente.

Todos los clientes desean una atención personalizada, y los grandes datos brindan la oportunidad que tanto necesitan los vendedores para conectarse con sus clientes uno a uno.

centricity

La necesidad de la hora es utilizar los datos del consumidor para brindar beneficios al cliente en lugar de simplemente aumentar las ganancias.

La entrega de servicios de valor agregado garantiza relaciones duraderas con los clientes y una mayor lealtad de los clientes.

La lealtad, a su vez, ayuda a las empresas a lograr la sostenibilidad en la era de la competencia atroz.

Agregando Valor con Big Data 

Los profesionales de marketing confían en gran medida en el big data para reducir los costos asociados con sus ofertas de mercado.

Es importante darse cuenta de que el precio del producto no es el único costo en que incurre el cliente.

Hay una multitud de otros costos como los costos de compra, uso y uso posterior que afectan la experiencia general del cliente.

Incluso antes de comprar el producto, a menudo se ve a los clientes gastando sus recursos en la búsqueda de los productos y servicios adecuados en el mercado.

value of big data

En tal escenario, es una buena estrategia para entregar valor al reducir el costo de inconvenientes para el cliente y ahorrar tiempo valioso en la etapa de búsqueda.

Este tipo de valor agregado es explotado activamente por proveedores en línea como Amazon y Netflix que usan big data para recomendar con precisión productos y servicios que atraerán a sus clientes.

Según eMarketer, el 55% de los usuarios de Internet estadounidenses clasificaron a Amazon como la mejor plataforma en línea para la experiencia personalizada del cliente.

Valorar realizando eliminando riesgo

Hay compañías como TripAdvisor que reducen el costo del riesgo al enumerar las calificaciones de calidad de varios proveedores de servicios de hospitalidad y turismo.

La agregación de diversas fuentes de datos permitirá a las empresas ayudar a sus clientes no solo a seleccionar los productos correctos, sino también a elegir la combinación correcta de productos.

Big data big value

Por ejemplo, una empresa especializada en productos agrícolas puede correlacionar datos relacionados con el suelo, los cultivos, el clima, los tamaños de parcelas, los tipos de agricultores y el medio ambiente para obtener combinaciones óptimas de semillas y fertilizantes.

Esto permite a los agricultores comprar la combinación correcta de insumos agrícolas que sean más adecuados para sus fincas particulares.

Big Data para una mayor satisfacción del cliente

Big Data ha ayudado a los minoristas en línea a obtener una visión de 360 ​​° de sus clientes al integrar sus datos de transacciones con los datos de navegación.

Estos conocimientos de datos ayudan a los profesionales de marketing a mejorar la satisfacción general del cliente identificando los puntos débiles que afectan la experiencia de compra.

Por ejemplo, los análisis y paneles de datos de big data permiten a las empresas identificar y eliminar los problemas del servidor que a menudo son responsables del abandono del carro de la compra.

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Además, los minoristas de moda pueden analizar los hábitos de compra para comprender los intereses y las aspiraciones de los diferentes segmentos de clientes.

Al predecir con precisión las tendencias, los diseñadores pueden adaptar sus productos a los deseos de sus clientes y, por lo tanto, mejorar el nivel de satisfacción del cliente.

Un caso de estudio: la iniciativa Big Data de General Motors

Está claro que los servicios de valor agregado se pueden entregar agregando información de clientes muy dispersa para reducir los costos y riesgos de estos servicios.

General Motors (GM) ha dado un buen ejemplo al aprovechar el poder de Big Data para ayudar a sus clientes a mantener la salud de sus vehículos y eliminar el riesgo de una avería repentina del vehículo.

Con el fin de cumplir con la promesa de Big Data, GM ha implementado una sofisticada Gestión del estado del vehículo (VHM) que utiliza tecnologías inalámbricas para recopilar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes electrónicas dentro del vehículo.

GENERAL MOTORS WARREN ENTERPRIS DATA CENTER

El sofisticado sistema analiza los datos complejos para predecir fallas futuras sobre la base de las anomalías detectadas.

Por ejemplo, la rectificación temprana de una anomalía encontrada en un sistema de arranque eliminará definitivamente los problemas y las molestias causadas por una batería descargada.

El sistema de datos grandes de GM luego envía alertas basadas en suscripciones a los clientes para que tomen las medidas correctivas necesarias.

Big Data para garantizar la seguridad del cliente

Además de recopilar información sobre el rendimiento del vehículo en el campo, el VHM de GM correlaciona datos sofisticados con los registros de sus clientes para preparar informes de seguridad con respecto a los hábitos de conducción de un cliente.

Los clientes pueden acceder a estos informes en línea para obtener pautas personalizadas para mejorar sus hábitos de conducción.

Big Data trends

Simultáneamente, GM utiliza los datos para introducir mejoras adicionales en sus sistemas para ofrecer productos y servicios mejorados.

La iniciativa pionera de GM para aprovechar el poder de big data ha tenido un profundo impacto en el valor de la vida del cliente.

El camino por delante

Según el estudio realizado por IDC, la esfera de datos continuará expandiéndose, y aproximadamente el 20% de todo el universo de datos en 2025 formará parte de datos críticos.

Al darse cuenta del potencial de crecimiento de big data, más empresas podrán enriquecer la experiencia del cliente.

Sin embargo, el poder de big data solo puede ser realmente utilizado si hay habilitadores adecuados para facilitar la agregación y la utilización de datos dispersos de clientes.

big data

Es importante implementar un marco de datos bien planificado junto con la curación de datos para desglosar los silos organizativos que separan las fuentes de datos.

Los datos que residen en silos organizacionales son inútiles si no se pueden combinar fácilmente con otros conjuntos de datos dentro y fuera de la organización.

Finalmente, las organizaciones deberán implementar las políticas y las personas adecuadas para que sus clientes puedan aprovechar el big data.