Estrategia 360° con analítica de datos

Contar con una estrategia 360º implica disponer de una mirada holística, tanto del propio negocio como de la experiencia de los clientes a través de la analítica de datos. En el mundo moderno, donde las personas utilizan una diversidad de plataformas online y se mantienen conectados muchas horas al día, contar con esta visión 360º es un imperativo estratégico para obtener una ventaja competitiva.

¿Cómo se lleva adelante un proyecto alineado a esta estrategia?

La visión 360° brinda una perspectiva integral del vínculo de los clientes con la organización y así aprovecha los datos de diferentes puntos de contacto y muestra una imagen completa de quiénes son. De hecho es la base para hacer que la relación con los clientes sea más experiencial que transaccional, tal como lo requieren los tiempos que corren.

A su vez, una visión 360° permite transparentar la relación de los clientes con la marca tanto en​​ el pasado (historia como consumidor e interacciones en los diversos canales a lo largo del customer journey), como en el presente (comportamientos actuales, cómo se vincula e interactúa con la organización, a través de qué canales). Y, al hacerlo, facilita la previsión de lo que probablemente ocurrirá en el futuro.

Con esta información y las capacidades analíticas apropiadas se puede tener una percepción más clara del cliente -de sus necesidades, de su nivel de satisfacción y su valor- e impulsar su lealtad mediante la personalización y la optimización de sus experiencias. También se puede segmentar a los clientes para definir acciones diferenciadas y reducir los costos de las campañas de marketing utilizando todos los recursos, no sólo económicos sino también las personas, a trabajar sólo aquellos prospectos que son target calificados para la empresa. 

Asimismo, la vista de 360º del cliente ayuda a identificar a aquellos en riesgo de irse y permite que los equipos de ventas aborden su insatisfacción de manera proactiva.

¿Cómo lograrlo con la analítica de datos?

Hoy, las organizaciones cuentan con el soporte de modernas herramientas, algunas impulsadas por IA (inteligencia artificial), que permiten convertir cantidades enormes de datos en información útil para la toma de decisiones comerciales.

Lo que se persigue al usar estas plataformas no es ya disponer de Big Data, sino de smart data –esto es, de datos debidamente contextualizados, categorizados y analizados–, de modo tal de poder personalizar las estrategias, aportar contenidos de auténtico valor e interés y ofrecer experiencias inolvidables a los clientes. Un contenido relevante en el momento justo.

Ahora bien, ¿cómo se organiza una estrategia de atención al cliente de estas características? Lo primero es tener el compromiso organizacional de colocar al cliente en el centro de la estrategia comercial general y enfocarse en obtener la ansiada inteligencia del cliente o customer intelligence. Para conseguir esto último, es necesario contar con una estrategia de gestión de datos y diseñar protocolos que alienten a todos los departamentos a ingresarlos en un formato consistente. ¿Por qué razón? Porque la inteligencia del cliente requiere datos de alta calidad: deben estar “limpios”, organizados y categorizados. De otra forma, los conocimientos no serán precisos ni relevantes. 

Herramientas apropiadas

Las tecnologías de big data permiten obtener esta visión integral del cliente de manera más rápida y sencilla. Al crear un modelo de 360º, debemos recopilar una amplia gama de información y combinarla en un solo sistema –una herramienta para administrar los datos–.

Como el mar de datos con que cuentan las empresas puede resultar abrumador, una buena recomendación es en primer lugar identificar la necesidad comercial y priorizar los casos de uso que ofrezcan el mayor valor, ya que esto por su parte permitirá identificar los tipos de datos a adquirir y luego seleccionar la analítica para aplicar. Es decir, para enfocar correctamente la recopilación de datos, los líderes de ventas deben saber qué quieren medir y establecer claramente una visión de lo que quieren lograr.

En segunda instancia, se deberá construir una base para el perfil del cliente: lo mejor será comenzar con los elementos de datos mínimos que lo identifican. En esta instancia habrá que centrarse en la higiene de datos e instalar procesos para etiquetarlos y racionalizarlos.

En estadíos iniciales convendrá aprovechar los datos propios obtenidos de una variedad de fuentes (sitios web, redes sociales, anuncios, CRM, etc.). Luego ya habrá tiempo para incorporar datos de terceros (bases de datos externas, fuentes de datos públicos, etc.), que enriquecerán la visión integral.

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Etapa de análisis

Una vez obtenida la información, habrá que impulsar la etapa de análisis de datos, que es la que permitirá obtener valor comercial de ellos. Comprender mejor a los clientes y cómo interactúan con la organización es una de las claves para brindarle lo que necesita, cuando lo busca. Como dice Mckinsey: “si los datos son el petróleo de la era digital, la analítica es el motor que los convierte en energía”. 

A medida que la organización logre una mayor madurez en su analítica de datos, podrá avanzar con los procesos de análisis predictivo que la habilitarán a detectar patrones de comportamiento y a anticipar posibles comportamientos futuros. A partir de esta información podrá ajustar sus estrategias, tanto para vender más como para optimizar los niveles de satisfacción del cliente.

En definitiva, al tener una visión de 360º de su negocio y de sus clientes, las compañías sientan las bases de su estrategia de análisis de datos, que podrán ir complejizando a futuro. De esta manera acceden a la información necesaria para ofrecer experiencias cada vez más satisfactorias a sus clientes, potenciar el engagement 360º e incrementar las ventas, cosa que naturalmente impactará muy positivamente en su estado de resultados.