Estamos en una nueva era comercial, en estos días ya no basta satisfacer una necesidad puntual de consumo de los clientes, esto lo sabemos gracias a la big data.

Necesitamos agregar valor a la experiencia que generamos en las relaciones que construyen las empresas con sus consumidores, no solo por un aspecto de competitividad en el mercado, sino también por que necesitamos optimizar las operaciones de manera global para deleitar las expectativas de los clientes modernos.

Afortunadamente podemos contar con Big Data para fortalecer la inteligencia comercial en la toma de decisiones.

Existen empresas que están gastando enormes presupuestos en la implementación de herramientas de big data para conseguir información valiosa sobre el comportamiento de su consumidor.

Un reflejo de eso es la proyección de crecimiento en el mercado de Big Data, que predice una inversión de 103 Billones de dólares durante el 2027.

Ahora bien, ¿por qué es importante la estrategia del Big Data?

La Big Data se ha posicionado como el aliado ideal de las empresas, puesto que optimiza y mejora todos los procesos y tareas que deben llevarse a cabo mejorando la toma de decisiones en cuanto a qué camino tomar, reorganizar prioridades, y decidir qué inversiones próximas o futuras se deben realizar.

Hay marcas que están apostando por aplicar análisis de Big Data en sus estrategias de marketing para optimizar las campañas, impactando directamente en los resultados de ventas.

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 agregado.

Los grandes datos que se pueden obtener de manera estructurada y no estructurada prometen aumentar la lealtad del cliente enriqueciendo la experiencia. 

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.

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

La entrega de servicios con valor agregado garantiza relaciones duraderas con los clientes para que las empresas a alcancen una sostenibilidad frente una competencia feroz.

Agregando Valor con Big Data 

Los profesionales de marketing modernos confían en gran medida en la 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.

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.

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 E-Marketer, el 38% de los usuarios de Internet estadounidenses clasificaron a Amazon como la mejor plataforma en línea para la experiencia personalizada del cliente, lo que podría explicar la su proyección en ventas por $302 Billones de dólares para el 2021.

Eliminando riesgo

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

Agregando estas diversas fuentes de datos permitirá a las empresas a ayudar a sus clientes no solo en la selección de productos, sino también a elegir la combinación correcta de productos que permitan hacer una compra más inteligente.

Por ejemplo, una empresa especializada en productos agrícolas puede correlacionar datos 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 mas adecuados para sus fincas particulares.

Hiper-personalización

La hiper-personalización es una nueva estrategia que se basa en combinar en tiempo real toda la data generada por un usuario, lo cual permite conocer su comportamiento respecto a ciertos productos y servicios.

De esta manera, las empresas, pueden recomendar productos y servicios similares, los cuales se adaptan a la búsqueda del usuario de modo que se pueda satisfacer la necesidad de reconocimiento individual que tiene el consumidor.

Uno de los ejemplos más claros de hiper-personalización lo tiene el gigante del entretenimiento: Netflix.

Netflix evalúa la data que genera cada usuario para poder enviarle una lista de recomendaciones de películas, series o tv shows, en base al contenido que ha estado viendo o del cual ha demostrado interés en ver.

Así, el usuario se sentirá ‘’escuchado’’ y tomado en cuenta, por tanto, seguirá disfrutando de la marca que lo ‘’conoce bien’’ y le da justo lo que quiere.

Sin duda, la hiper-personalización, es una innovación que se ha convertido en el elemento clave para fidelizar clientes y aumentar las ventas de cada compañía.

No por nada, cada día son más las empresas que están adaptando sus estrategias en torno a la personalización, lo cual, por supuesto, deja fuera del juego a las técnicas genéricas empleadas en el marketing tradicional.

¿Qué necesita una empresa para hacer una estrategia de hiper-personalización?

Para poder establecer estrategias de hiper-personalización, es muy importante que las empresas estén dotadas de la tecnología y las estructuras necesarias donde puedan alojar toda la data que recogerán de los usuarios.

Por otro lado, deben tener un amplio conocimiento de sus productos y del manejo de la data, así como de los usuarios para poder diseñar las conexiones.

Entonces, partiendo del conocimiento de los usuarios y mediante los datos generados en cada una de sus interacciones, se hace uso del Machine Learning, el cual determina cuáles modelos permitirán ofrecer una mejor experiencia personalizada al usuario.

Sin embargo, las empresas enfrentan un gran reto al identificar cuál es el nivel y el tipo de personalización que desean ofrecer.

Personalizar no tiene que ver con colocar un nombre a un mensaje de correo electrónico. Se trata de lograr que un cliente este satisfecho del todo con la marca y con el contenido que se le ofrece. 

Debemos generar valor extra para poder concretar una venta, pero sin que parezca invasivo o se note la necesidad y ganas de vender algo debido a que automáticamente podemos conseguir un rechazo.

¿Cómo aplicar la hiper-personalización mediante el Big Data?

 La hiper-personalización tiene como objetivo ayudar a las empresas a mejorar la línea de conexión que conecta a la marca con los usuarios, llevando lo que conocemos como personalización a niveles inimaginables.

Además, es una estrategia muy efectiva que se adapta por completo a las necesidades de personalización de los usuarios, los cuales siempre están cambiando y están ávidos de descubrir contenido específicamente dirigido a ellos.

Ve paso a paso

Cuando decides empezar a personalizar el contenido, es ideal que te lo tomes con calma y vayas paso a paso para que pueda funcionar correctamente, además, debes estar seguro de cada paso que des.

Por tanto, nosotros te recomendamos empezar por personalizaciones simples que abarquen género o edad, ya sea, colocando un tipo de imagen o mensaje especifico en función al parámetro escogido.

Quizás, no te parezca mucho, pero es importante, ya que te ayudará a identificar y medir el impacto que tienen los pequeños cambios.

Una vez que hayas superado este primer paso, es momento de definir un segundo nivel de personalización, el cual, podría ser la frecuencia con que un usuario realiza sus compras o ve una serie o una película.

Entonces, al momento de medir los resultados de ese nuevo elemento agregado, debes fijarte si los mismos son positivos  y en función a eso, repetir el proceso de personalización incluye datos provenientes de otras fuentes.

Y así sucesivamente, hasta que puedas incorporar datos más detallados como la fecha de compra, qué productos compra o consume, hábitos de compra, etc; en este punto, más recomendaciones serán 100% hiper-personalizadas.

Sin embargo, si llegaste hasta acá significa que estás muy interesado en aprovechar las ventajas de Big Data para tu estrategia comercial. ¡Echemos un vistazo!

1. Recolección de datos

Cuando decidimos trazar una estrategia de hiper-personalización debemos enfocarnos en recolectar la data correcta, ya que de esto va a depender el éxito de dicha estrategia.

Por tanto, es ideal que toda la data que recopiles esté netamente orientada al consumidor que nos permita generar confianza y fidelización con los usuarios.

No debemos ignorar el hecho de que tenemos que informarle al consumidor porque está disfrutando del contenido que le estás presentando, sin perder de vista la libertad del usuario, ya que siempre es ideal que él nos diga qué es lo que quiere.

2. Automatiza tareas

Cuando trabajamos con Big Data es imposible trabajarlos de manera manual, debido a la gran cantidad de información que llega a cada momento.

Así que, lo mejor y más recomendable es que emplees alguna plataforma de automatización que te ayude al momento de analizar los datos y generar reportes útiles.

Además, este tipo de herramientas de automatización te permiten alcanzar mucho más rápido tu objetivo de hiper-personalización.

Todo dependerá de la variable en la que decidas enfocarte al momento de concebir tu estrategia.

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

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.

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.

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.

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.

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.

De esta manera, las organizaciones deberán implementar las políticas y las personas adecuadas para que sus clientes puedan aprovechar el Big Data.

Te dejamos con este video para que conozcas de que manera se está aplicando ciencia de datos en el marketing:

Si estás decidido de hacer uso de Big Data para tus estrategias comerciales, contáctate con nosotros para una asesoría integral.