11 octubre, 2018
En un artículo previo hablamos del Marketing Científico y sobre la importancia de adoptarlo en nuestra empresa.
Explicamos que lo que busca el Marketing Científico es cuantificar la causalidad del comportamiento del consumidor.
Dado que en nuestra definición de Marketing tenemos al comportamiento del consumidor como el eje central.
El Marketing es entender el comportamiento del consumidor con el objetivo de incentivarlos a comprar.
Se preguntarán porque siempre menciono al consumidor en vez del cliente. Bueno, eso no quiere decir que le restemos importancia. Al final de cuentas un cliente viene a ser también un consumidor.
Si logramos entender al consumidor podremos ampliar nuestro panorama de estrategias.
Nuestros clientes son importantes y uno de nuestras principales tareas es fidelizarlo, tarea que no es nada fácil en un mercado competitivo.
Pero también es importante conocer al consumidor no cliente, ya que haciéndolo nuestro mercado se amplia y con ello las oportunidades de crecer y madurar como empresa.
¿Pero cómo podemos entender el comportamiento consumidor? Para ello tenemos 3 caminos:
- Leer un libro de Microeconomía y definir a un consumidor y a su comportamiento dado los supuestos que este sugiere.
- No tocar ningún libro, y a través de la data disponible y mediante técnicas estadísticas construir a mi consumidor tipo.
- Utilizar mis conocimientos de Microeconomía y ayudarme de mis conocimientos de estadísticas, siendo más precisos de Econometría y Machine Learning para comprender el comportamiento del consumidor.
Creo que todos notamos que la mejor opción es la tercera. Recordemos siempre que trabajaremos en el marco del Marketing Científico.
Asimismo, tengamos presente que nuestro principal insumo es la data. Ésta nos permitirá extraer insights vitales para una mejor toma de decisiones en nuestra empresa.
En el presente artículo hablaremos de la importancia de la data en el Marketing Científico y de cómo la manera de procesarla, recolectarla o adquirirla marcará la diferencia para que tu empresa crezca, madure y sobreviva.
Asimismo, haremos una clasificación de los tipos de empresas en función al empleo de la data en su toma de decisiones.
Conociendo que tipo de empresa soy
Hasta el momento hemos hecho el supuesto de que tenemos la data, así como las variables o campos pertinentes para realizar cualquier tipo de modelación o uso de cualquier tipo de algoritmo.
En la realidad es poco probable que tengamos todos los beneficios mencionados previamente. Y esto no pasa por el tamaño de la empresa, sino por un tema de no conocimiento o falta de práctica por parte de la misma.
A continuación, mencionaré los tipos de empresas en función al uso y empleo de data en su toma decisiones.
Empresa sin data y que no adopta el Marketing Científico
Parecería un caso irreal, pero lo cierto es que existen este tipo de empresas. Y más aún en esta región donde la innovación y la tecnología no son nuestros principales activos. Sumado a nuestra alta tasa de informalidad y desbancarización.
Si bien este tipo de empresas son manejadas y administradas por el sentido común o experiencia de sus empleados o CEOs. Lo cual tampoco tiene nada de malo a la hora de una toma de decisiones.
Recordemos que al inicio de este artículo dijimos que nos inclinaríamos por una opción donde nuestras decisiones no sólo se basen en data sino también en conocimiento previo.
Este tipo de empresas primero deben entender la importancia de que sus decisiones estén acompañadas por la data.
Partiendo de aquello lo siguiente es adoptar una tecnología que lo haga. Y es acá donde quisiera remarcar que lo importante es el orden y la importancia de lo que se quiera capturar en nuestro sistema.
Podría hacerlo desde un CRM (Customer Relationship Management) hasta con una hoja Excel, lo importante es que lo que usted recolecte sea relevante para entender al comportamiento de su consumidor. Así como también las oportunidades que esta le pueda dar.
Empresa con data no relevante que no adopta el Marketing Científico
Este tipo de empresas abundan, se caracterizan porque se jactan de tener un potente sistema de recolección de data, que incluso llegan a pagar por ello cifras no pequeñas. Y que al final sólo les sirve para que estén almacenadas.
¿Cómo reconocer a este tipo de empresas? Realice la siguiente pregunta: ¿Qué estrategia adoptó en este último año en base a su sistema de recolección de data? Si no tiene una respuesta clara, es parte de este club de empresas.
Pero esta situación no es para alarmarse, ya que usted cuenta con el insumo principal, la data. A partir de ella. Lo que usted debe cuestionarse, es qué problema desea resolver en su empresa o a qué tipo de resultados desea alcanzar.
Empresa con data relevante que adopta el Marketing Científico
Una empresa que tiene un sistema de recolección de data ordenada, que sabe lo que es el Marketing Científico y que lo practica es una empresa que comprende que si desea crecer tiene que enfocarse en entender el comportamiento del consumidor.
Asimismo, sabe que las variables recolectadas en su sistema son relevantes. Y que tiene la capacidad de crear nuevas variables a partir de la información recolectada para extraer nuevos insights.
Ante este tipo de empresas lo que se recomienda es el empleo de nuevas fuentes de información externas. Ya sea mediante data pública o data de paga.
Es aquí donde también cumplen un rol importante las encuestas, a través de ellas podemos entender más a nuestro cliente y en más detalle al consumidor.
Mientras más información relevante tengamos, esta nos permitirá adoptar mejores estrategias y entender mejor el comportamiento del consumidor.
Esto sumado a entender lo que la estadística, a través de la Econometría y las herramientas de Machine Learning tienen para ofrecer a nuestra empresa para una mejor toma de decisiones.
En resumen, si usted no utiliza o no deja que su empresa sea manejada por los datos. Está perdiendo una ventaja competitiva. Que podría llevar inclusive a la muerte de su firma.
Adoptar el Marketing Científico en su empresa no es un tema de presupuesto sino de decisión.
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