Transformación de datos para un crecimiento continuo

En un contexto donde la complejidad de datos va aumentando, los formatos evolucionan y la personalización se ha convertido en la norma, es necesario optimizar el procesamiento y el uso de la información para poder elevar el rendimiento empresarial.

Las herramientas adecuadas pueden generar un proceso de transformación de datos, que permitan extraer información desde cualquier fuente y convertirlo a un formato utilizable. Para que una empresa se mantenga competitiva y en crecimiento, necesita eficientar todos sus datos disponibles para convertirlos en algo más simple e integrado.

Sin embargo, el número y el tamaño de las fuentes de datos se expanden a diario, lo que dificulta enormemente la gestión eficiente de la información. Es por eso, que el 94% de las organizaciones necesitan acceder a múltiples fuentes de datos para poder tomar decisiones y la mitad de ellas usan alrededor de 5 fuentes internas y 3 externas.  Un proceso de transformación de datos eficiente y automatizado, aporta a las empresas varios beneficios significativos:

  • Optimización de la toma de decisiones: Cuando se dejan atrás las principales limitaciones asociadas a los formatos y las fuentes de datos, el paso a la acción empieza a estar sustentado en decisiones bien informadas. El uso de plataformas de gestión de datos hace posible aumentar la velocidad y la precisión de la toma de decisiones, la visibilidad se amplía y la perspectiva se adapta rápidamente a las necesidades cambiantes del negocio.
  • Aumento de la eficiencia operativa: ¿Qué sucede cuando la automatización sustituye a los procesos manuales? Gracias a la inteligencia artificial, se multiplican las probabilidades de éxito del proceso de transformación de datos. Cuando se ahorran las laboriosas tareas manuales, no sólo se reduce el tiempo de desarrollo, sino que se disminuye la probabilidad de aparición de errores. El aumento de la eficiencia y la calidad de los procesos, se traducen en una mejor integración y la minimización de costes operativos.
  • Mejora el cumplimiento: Al plantear un proceso de transformación, no se debe olvidar la importancia de alinear las acciones de la empresa con la legislación vigente en materia de datos. En un momento en que la convivencia de entornos y la globalización son una realidad, contar con una herramienta capaz de garantizar el cumplimiento de las normas, leyes y estándares, es sinónimo de sumar una ventaja competitiva.

A medida que las empresas avanzan y se consolidan, van advirtiendo que las fuentes de procedencia de información son muchas y se multiplican. Por eso la implementación de una analítica apropiada no es una opción, es una necesidad crucial, ligada a los procesos comerciales y de operación. Los datos empresariales son una fuente de valor y la meta es una gestión de datos eficaz, todos los días y en cada paso.

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Conversaciones útiles para mejorar la experiencia de los clientes

El marketing conversacional es una practica que permite crear una comunicación más directa con los clientes con el fin de lograr mayores oportunidades de negocio. Para ello se pone foco en generar valor a través de conversaciones en tiempo real, más personalizadas, más cercanas y más humanas con los usuarios. De este modo, se ofrece al consumidor un mayor nivel de accesibilidad y se establece un vínculo eficiente para hacerlo sentir acompañado durante todo el proceso de compra.

A medida que la era digital cambia las formas en que nos comunicamos, el marketing conversacional también implica un cambio de paradigma para la industria, que debe ocuparse cada día para establecer una relación duradera y significativa con los clientes potenciales. Y es que en un mundo dinámico e hiperconectado, los clientes hacen recorridos complejos a través de diversas plataformas y las marcas ya no se pueden confiar únicamente en los canales tradicionales.

En este contexto, el marketing conversacional se resignifica y puede marcar la diferencia, gracias al machine learning y la inteligencia artificial. El marketing conversacional debe acompañar en todo el recorrido de compra a los consumidores, así como funcionar de manera orgánica para conseguir impactar en diferentes áreas del negocio. ¿Cómo lograr esto? Aquí hay 3 claves importantes:

  • Establecer las conversaciones en los tiempos del cliente: Son las necesidades del cliente las que definen el ritmo de la conversación, por lo que si un usuario inicia el dialogo por la mañana y luego lo interrumpe por necesidades en su rutina, para continuarlo por la noche cuando tiene más tiempo libre, las marcas deben ser capaces de continuar con la conversación de manera fluida y sin fricciones.
  • Conversaciones escalables: La cantidad de necesidades a satisfacer no debe poner en riesgo la personalización de los diálogos con los clientes. El uso de bots, por ejemplo, permite a las marcas generar interacciones relevantes y útiles a escala.
  • Evitar las conversaciones aisladas: Utilizar la Data posibilita interacciones contextualizadas que aporten soluciones personalizadas a los clientes y no que no solo ofrezcan respuestas genéricas. Los clientes no están felices si tienen que repetir una y otra vez su problema a medida que la comunicación se escala, por eso, conocer a profundidad los consumidores es la mejor forma de ofrecer una solución valida.

Por lo tanto, el marketing conversacional es una herramienta que implica coordinar múltiples soluciones. La inteligencia Artificial juega un papel muy importante, al analizar el comportamiento de los clientes para hacer recomendaciones inteligentes basadas en diferentes atributos. La inteligencia conversacional impulsada por IA como los chatbots y las plataformas habilitadas por voz, también están cambiando nuestras ideas sobre lo que puede hacer el marketing digital.

La tendencia del marketing conversacional potenciado por IA crecerá a medida que las organizaciones vean esta herramienta como una excelente forma de escalar las conversaciones con sus clientes, optimizar su rendimiento, personalizar su marketing, automatizar la creación de anuncios y utilizar nuevas tecnologías.

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El modelo NBO como herramienta para potenciar la experiencia del cliente

Antes de la popularización y crecimiento del ecommerce, la relación entre clientes y marcas implicaba, además de un intercambio económico, una relación personal generada en el acto de consumo en la sucursal física. Ahora con la consolidación de las ventas digitales, el principal desafío para las marcas es trasladar esa conexión al entorno online, que ofrezca una experiencia de compra personalizada y congruente con lo que el cliente espera.

Gracias a la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, este objetivo es cada vez más posible.  La recopilación, interpretación y activación de los datos del consumidor resulta esencial para los negocios, ya que ayuda a predecir y anticipar sus necesidades, así como a crear experiencias altamente personalizadas y segmentadas. Las empresas son muy conscientes del poder de la información; según el informe “State of Data Governance and Empowerment” publicado en mayo de este año, el 84% de las empresas están de acuerdo en que los datos representan la mejor oportunidad para desarrollar una ventaja competitiva.

Es por esto que fortalecer nuestra capacidad tecnológica y analítica es una de las mejores formas de aumentar la rentabilidad, obtener la lealtad de los clientes y mejorar las tasas de retención. Una de las principales áreas en la que las compañías están apostando es en el análisis predictivo y las recomendaciones de producto. El modelo NBO (Next Best Offer) se apoya en algoritmos de aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones altamente personalizadas a los clientes, en el momento, con el precio y en el canal más conveniente para conseguir una conversión.

El algoritmo NBO es capaz de mapear los datos de los consumidores, provenientes de diferentes dispositivos y entornos, y establecer frecuencias, comportamientos o hábitos de consumo, al mismo tiempo que establece relaciones similares con otros clientes. De esta manera, al verificar la compra de productos comunes entre varios clientes, la herramienta recomienda artículos complementarios, consiguiendo así mayor eficacia en las campañas comerciales y de marketing.

Los modelos Next Best Offer trabajan atendiendo a dos enfoques principales:

  • Por un lado el filtrado colaborativo, que tiene como objetivo principal al cliente y que estudia los comportamientos de compra de estos estableciendo relaciones entre ellos según patrones similares.
  • Por otro lado, está el modelo basado en contenido, enfocado a los productos, busca entender cuáles son las combinaciones apropiadas entre artículos, permitiendo así la recomendación bajo el sistema “productos comprados juntos” o “productos relacionados” y aumentar tanto las ventas directas como las cruzadas.

Beneficios del Next Best Offer

  • Incremento del CTR: las compañías que han utilizado el NBO para impulsar sus campañas han conseguido una mejora de hasta el 4% en CTR, además de que se obtienen hasta el doble de ventas al recomendar productos relacionados casi al final del proceso de compra.
  • Disminución de la tasa de abandono: Gracias al algoritmo se puede analizar el perfil de consumo de los clientes, obteniendo datos relativos a la frecuencia de compra, las visualizaciones y los clics, para identificar patrones y revertir el posible abandono antes de que suceda.
  • Impulsar la fidelización: Al optimizar la comunicación entre el cliente y la marca, es posible fortalecer la relación y las estrategias de marketing para crear mensajes no intrusivos y si bastante certeros.

La Inteligencia Artificial permite interpretar los datos y guiar las estrategias de las empresas, pero también sugiere acciones inmediatas para aumentar las ventas y retener a los clientes. En un ecosistema empresarial cada vez más competitivo, las compañías que sean capaces de aplicar la IA de forma estratégica para impulsar el desarrollo de sus negocios, serán las que destaquen en el mercado.

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El lado ético de la Inteligencia Artificial

Organizaciones de todas las verticales se enfrentan con grandes desafíos en los próximos años, como la integración de procesos automatizados para optimizar su operación, mejorar la sostenibilidad mediante la eficiencia energética, o apostar por modelos de energía circular que prometen ser más eficientes en el futuro cercano. Estos y más retos que se presentan, pueden ser bien enfrentados si logramos escalar el uso de los datos y la Inteligencia Artificial en toda la cadena de valor.

La inversión en Inteligencia Artificial ascenderá a 110,000 millones de dólares en 2024, el doble de lo que se gastó en 2020. Esta enorme cantidad de recursos destinados se debe a que la IA cuenta con un gran potencial de transformación desde el punto de vista tecnológico, económico y social.

Sabemos que la inteligencia Artificial está presente en todas nuestras actividades, sin embargo pese a sus evidentes beneficios, su uso también plantea profundos desafíos de cara a construir sistemas justos y responsables.

¿Qué tan confiable es el uso de la Inteligencia Artificial?

Grandes marcas han apostado por soluciones pioneras que han dado solución a problemáticas sociales importantes, sin embargo, algunas de las soluciones creadas a base de inteligencia artificial también han sido objeto de polémica por adentrarse en temas que los usuarios y profesionales consideran moral y éticamente cuestionables. Algunos sistemas puestos en marcha en los últimos tiempos han demostrado los efectos negativos de la tecnología, y han llegado a comprometer o vulnerar cuestiones como la privacidad, la protección de datos o, incluso, los derechos humanos.

Según la “Guía Ética para una Inteligencia Artificial Confiable” Elaborado por la Comisión Europea en 2019, una IA confiable debe cumplir con tres requisitos fundamentales: legal, que respeta todas las leyes y regulaciones aplicables; ética, esto es, respeta los principios y valores éticos; y robusta, tanto desde una perspectiva técnica del dato como a la hora de tener en cuenta el contexto social.

Es por esto que grandes compañías tecnológicas muestran su concientización al respecto y la necesidad creciente de implementar medidas que promuevan la confianza de los consumidores. No obstante, las compañías también entienden que la implantación de una IA confiable y ética se enfrenta a una serie de retos para hacerlo de forma correcta.

  • Fiabilidad del dato, conseguir información de calidad, adecuada y suficiente para aportar valor.
  • Confianza en las herramientas, para poder generar una cultura del conocimiento.
  • Talento, son necesarios perfiles diversos que sepan trabajar con los datos para obtener el máximo potencial de estas soluciones a todos los niveles.

La construcción de una inteligencia artificial mejor debe estar basada en la colaboración público-privada y en la combinación tanto de regulación como de autorregulación. Una IA ética y confiable dependerá, en última instancia, de que los desarrollos tecnológicos y las empresas no pierdan la perspectiva de tener al ser humano como sujeto responsable del uso de esta tecnología.

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Inversión en Inteligencia Artificial de los gigantes tecnológicos

Últimamente se habla mucho de la inteligencia artificial y sus diversas aplicaciones en el mundo de los negocios, pero, ¿Qué es esencialmente la inteligencia Artificial? La IA hace posible que las maquinas aprendan de las experiencias previas, se ajusten a nuevas aportaciones o configuraciones y realicen tareas variadas que en el pasado eran exclusivas de los seres humanos.

A pesar de que aún se encuentra en una fase inicial, considerando los usos que la ciencia ficción ha proyectado, actualmente la combinación de algoritmos planteados para crear sistemas de análisis avanzados, han permitido llevar la lectura de datos y el hallazgo de Insights al siguiente nivel, incluso superando a las capacidades humanas.

En este sentido, los grandes de la tecnología han estado tratando de conquistar el mercado de la IA durante la última década. Según Datos de CB Insights, en 2020, Facebook, Apple, Microsoft, Google y Amazon adquirieron colectivamente más de una docena de startups de Inteligencia Artificial para mejorar los productos ya existentes y/o ingresar a nuevos mercados.

Curiosamente, muchos de los productos y servicios destacados de estos gigantes han surgido precisamente de estas adquisiciones. Por ejemplo, Apple logro darle un toque super personalizado a sus servicios y mejorar sus productos, con Siri, la famosa asistente virtual que compró de una startup. Mientras tanto, Facebook esta utilizando adquisiciones de inteligencia artificial para sentar las bases de proyectos que aún se encuentran en etapa inicial, como su tecnología de gafas inteligentes. 

Otra compañía que figura fuertemente en la inversión en Inteligencia Artificial es Microsoft, que cuenta con nada menos que 13 adquisiciones, incluyendo CyberX y Onions Systems en 2020, así como Nuance Communications a principios de abril de este año. Amazon, el gigante del comercio electrónico, tiene ocho adquisiciones en su haber, con lo que espera estar preparado para responder óptimamente a las necesidades del mercado actual.

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Pautas sobre el futuro de la automatización de los negocios

El papel de la automatización combinada con la Inteligencia Artificial es encargarse de tareas cotidianas que conviene suplir por procesos automatizados. Esto permite dejar la atención humana a funciones que realmente importan, cómo la creatividad, la gestión o la interacción humana de persona a persona.

Algunas de las principales aplicaciones de la Automatización en el futuro de los negocios son:

  1. Experiencias de alta calidad:  Automatizar las funciones de contacto de persona a persona es aún algo complicado, sin embargo se volverá más conveniente conforme la automatización se vuelva más inteligente. Los datos indican que el 35% de los consumidores quieren que las empresas utilicen más chatbots y el 72% espera que las personas que los atiendan conozcan su perfil y sus necesidades antes de asistirlos; y aunque esto no significa que las funciones de atención a clientes personales se volverán obsoletas, si representa una enorme oportunidad para potenciar la experiencia de compra con Inteligencia artificial.
  2. Alineación de áreas: La colaboración entre departamentos es fundamental paras las operaciones centrales de cualquier empresa. La automatización facilita la alineación de las organizaciones, la transferencia de contactos y el intercambio de datos a medida que un usuario se mueve en su viaje de compra.
  3. Mayor personalización: Después de segmentar a nuestras audiencias, los mensajes personalizados pueden enviarse automáticamente a los usuarios adecuados en el mejor momento, lo que consigue tasas de conversión hasta 6 veces más altas. La automatización de procesos no tiene que estar peleada con la personalización de los mensajes y es justamente este aspecto en el que más ponen foco los especialistas de la industria.
  4. Chatbots como agentes a tiempo completo: Un software automatizado como chat de servicio entre el cliente y la marca, tiene una tasa de satisfacción del 73%. Además, los chatbots reducen los gastos en servicio al cliente hasta en un 30%. Este tipo de canales facilitan las conversaciones en tiempo real dando respuestas a preguntas frecuentes e incluso resolviendo problemas sencillos, lo que los convierte en un agente de atención a clientes optimo y siempre disponible.
  5. Toma de decisiones automatizada: La inteligencia artificial proporciona soluciones inmediatas al otorgar datos de alta calidad que ayudan a tomar las mejores decisiones. Sin embargo, no hay que olvidar que este proceso debe estar acompañado por el factor humano, que analice el aspecto emocional y empático de los negocios.
  6. Optimización en los informes de datos: Los datos erróneos cuestan a las empresas $600 mil millones de dólares al año. Al consolidar todos los datos en un solo lugar y utilizar herramientas de automatización, podemos obtener informes más precisos con datos de alta calidad.

Para obtener los mejores resultados es necesario adoptar buenas herramientas de automatización que permitan a las empresas concentrarse en el trabajo más importante, liberen tiempo a favor y aumenten la productividad y la motivación en las organizaciones.

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Big Data Analytics, clave de una empresa inteligente

Las empresas Data Driven, que utilizan los datos para guiar todas sus decisiones, son las compañías que han demostrado una mejor adaptación en situaciones cambiantes. Cuando ejecutamos estrategias de Big Data Analytics, avanzamos hacía el conocimiento de tendencias, patrones, correlaciones e Insights que nos dicen hacía dónde ir y cual es la mejor forma de hacerlo, además, los Datos nos permiten anticiparnos a las tendencias y actuar óptimamente gracias a las respuestas en tiempo real que ofrecen este tipo de herramientas.

El análisis de datos no es nuevo. Ha existido desde hace ya varias décadas en forma de inteligencia empresarial y minería de datos. Con el paso de los años ha mejorado enormemente y ha permitido manejar volúmenes de datos mucho más grandes, ejecutar consultas más rápidamente y ejecutar algoritmos más avanzados.

Existen 4 categorías principales para diferenciar las herramientas de Big Data Analytics y se definen como:

  • Análisis Descriptivo: Estas herramientas nos permiten saber que fue lo que sucedió en un momento determinado. Crean reportes simples y visualizaciones que ayudan a entender algunos acontecimientos específicos. De todas las herramientas analíticas que existen, estás son las menos avanzadas y se recomiendan solo si se usan como complemento de alguna plataforma más adecuada para el ritmo actual de los negocios.
  • Diagnostico Analítico: Las herramientas de diagnóstico explican por qué sucedió algo. Más avanzadas que los sistemas de análisis descriptivos de informes, permiten a los analistas profundizar en los datos y determinar la raíz de las causas para una situación dada.
  • Análisis Predictivo: Las plataformas de análisis predictivo utilizan algoritmos altamente avanzados para pronosticar lo que podría suceder en un futuro cercano. Es una de las herramientas de Big Data más populares actualmente, ya que hacen uso de Inteligencia Artificial y tecnología de machine learning.
  • Análisis prescriptivo: Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo ayuda a las organizaciones a saber qué deben hacer para lograr un resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas.

La implementación de soluciones de Big Data no siempre es tan sencilla como quisiéramos, siguen persistiendo algunos desafíos importantes:

  • Crecimiento de Datos: La tasa explosiva de crecimiento de los datos es una de las principales problemáticas. Además del espacio en servidores que esto requiere, las soluciones que adoptemos deben ser capaces de funcionar a gran escala y aceptar un crecimiento constante de la información que ingresa.
  • Datos no estructurados: Los datos no almacenados en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. Estos datos al no tener una estructura pueden ser muy difíciles de buscar, a menos que tenga capacidades avanzadas de inteligencia artificial, como la examinación y extracción de información mejorada, de los datos no estructurados.
  • Integración de Datos: Las bases de Datos se crean a través de distintas fuentes de origen. Integrar eficientemente todas estos Datos es una tarea difícil y primordial para cualquier empresa y las soluciones que se utilicen deben estar a la altura de estos retos.

En la era del Dato y en medio de una de las crisis más importantes de los últimos años, la necesidad primordial de las empresas es repensarse, reinventarse y adaptarse a las circunstancias cambiantes.

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Big data, una herramienta clave del sector financiero

El desarrollo de la digitalización y el crecimiento exponencial de los Datos ha generado que el Big Data se posicione en un plano central de la economía global, y abre infinitas posibilidades para las Industrias de todas las verticales. En el sector financiero, el conocimiento en tiempo real y el aprovechamiento de la información no estructural, hacen del Big Data una herramienta imprescindible.

El sector de las finanzas se ha convertido en líder en todo lo referente a propiciar desarrollos tecnológicos que dirijan la toma de decisiones a través de la Inteligencia Artificial y los Datos. Esta transformación ha logrado que los usuarios adopten naturalmente un cambio de hábitos y nuevos canales digitales para acceder a los servicios de banca.

Desde la aparición de los Bancos como entidad financiera, es normal que estas figuras conozcan la información estructurada tradicional de sus clientes; Si a esta información se le suman Datos externos no estructurados como: la geolocalización, su actividad en Internet, que productos les interesan, entre otros, se podrá componer una base de Datos que permita conocer con exactitud a cada uno de los clientes, para ofrecer una banca personalizada y privada que consiga satisfacción y fidelización.

Algunas iniciativas con las que ya están trabajando las entidades financieras con el aprovechamiento del Big Data son:

  • Gestión de riesgos: La gestión del riesgo es la mayor prioridad del sector bancario. En este entorno, las instituciones financieras precisan de la ayuda de herramientas tecnológicas que identifiquen y mitiguen los riesgos propios de la operación, a través del conocimiento en tiempo real. Son muchos las aplicaciones del Big Data para este fin, desde la incertidumbre en los mercados, susceptibilidad a las responsabilidades legales, riesgo de pérdida de clientes, impacto de desastres naturales, riesgo de liquidez, riesgo de tipos de interés, riesgo operacional, etc.
  • Definición de productos personalizados: Con la creación de un modelo predictivo que ponga al cliente en el papel central del negocio, se puede analizar su comportamiento, que funcionalidades consume de cada canal y cuáles son sus necesidades, para aprender de sus acciones y ofrecer productos personalizados de forma anticipada.
  • Prevención del fraude: Detectar y prevenir fraudes con herramientas de análisis predictivo permite evitar perdidas millonarias. Los datos de comportamiento fraudulento presentan correlaciones que pueden inferirse para descubrir patrones y actividades sospechosas antes de que sucedan. Estas soluciones necesitan operar en tiempo real y analizar fuentes de Datos tanto internas como externas, para que resulten efectivas.
  • Mejora en operaciones de Call Center: Las soluciones de Big Data permiten hacer predicciones de problemas de clientes y resolverlos antes de que impacten en la operación. El objetivo es superar las expectativas del cliente y hacer que regresen para adquirir más productos cuando tengan nuevamente una necesidad financiera.
  • Servicios de asesoramiento: Tradicionalmente las entidades financieras ofrecían servicios de asesoramiento en inversión o gestión de patrimonio a través de personal que asumía la tarea manualmente. Los Datos están ayudando a las personas a extraer ideas y soluciones, del flujo de conocimiento que genera la información disponible. El asesoramiento automatizado basado en algoritmos de aprendizaje autónomo, ha dado pie a un modelo de asistencia hibrido mucho más preciso y oportuno.

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¿Cómo usar Datos para enganchar a nuevos clientes?

Un desafío importante para las marcas con un catálogo amplio y diverso de productos, es dar la bienvenida a nuevos clientes. Frecuentemente, el usuario puede sentirse abrumado por tanto contenido que analizar para poder tomar una decisión de compra, además de que la experiencia puede alargarse por horas en la búsqueda de lo que realmente quiere.

Una buena forma de facilitar este proceso, es el uso de Datos para enviar recomendaciones personalizadas. Las herramientas de predicción inteligente permiten elevar considerablemente las tasas de conversión, además, conforme la relación con el cliente avanza, se obtienen datos más valiosos que alimentan las recomendaciones para hacerlas cada vez más certeras y relevantes para el usuario.

Para implementar estrategias de predicción dentro del viaje de los clientes, hay que tomar en cuenta los recursos que se tienen y presentar temas acordes al momento y experiencia del consumidor. Por ejemplo, cuando se tiene datos de usuarios nuevos se puede mostrar el contenido más popular o el que se encuentra en tendencia, segmentado por ubicación geográfica, categorías y preferencias declaradas. Estas acciones, le muestra un camino por el cual iniciar su búsqueda y acorta el tiempo que pasa indagando.

Algunos temas exitosos para nuevos usuarios son:

  • Contenido reciente: El contenido nuevo y fresco es más deseable. Este tema también se puede segmentar por ubicación, preferencias y categorías para hacerlo mucho más relevante.
  • Vistas gratuitas: Cuando el producto que se ofrece funciona con suscripciones premium o pago por servicio, se puede ofrecer acceso gratuito limitado a nuevos usuarios como incentivo para empujarlos a la compra.
  • Contenido que vence: Este tema crea urgencia y el miedo a perdérselo engancha a los clientes para iniciar la interacción.
  • Próximos lanzamientos: Despierta el interés de nuevos clientes la brindar un acceso previo del contenido próximamente disponible. Esta acción otorga un sentido de pertenencia y crea curiosidad que mantiene al usuario pendiente del contenido que se va generando.
  • Contenido de temporada: Impulsa la participación inmediata al mostrar contenido de temporada o de duración determinada.

Los sistemas de recomendación impulsados por Inteligencia Artificial ayudan a conectar a los consumidores con contenido relevante en función de sus intereses individuales, preferencias declaradas, afinidades inferidas y su comportamiento de consumo. Sin embargo, para que estos sistemas funcionen correctamente debe aplicarse un tema adecuado para que las recomendaciones tengan sentido, este tema se establece en función de la ubicación del cliente dentro del viaje de compra.

Una vez que se logra enganchar al cliente, la meta es mantenerlo en un flujo constante de interacciones a través de recomendaciones relevantes que muestren valor en el contenido que genera la marca. Cuando los nuevos usuarios comienzan a interactuar, es momento para aprovechar los datos obtenidos de esa navegación para conocer más sobre sus intereses y hábitos de compra. Así, el flujo se alimenta conforme la relación avanza.

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¿Cómo ganar Madurez Digital?

El ritmo de los avances tecnológicos progresa todos los días a una velocidad cada vez mayor. Por tal motivo, ganar madurez en este sentido y de la mano de las herramientas adecuadas, nos permitirá implementar las mejores practicas para maximizar resultados, comprender mejor a los clientes y convertir nuestra Big Data en tácticas accionables.

El contexto actual supone algunos desafíos importantes, como el comportamiento cambiante de los consumidores o las nuevas regulaciones destinadas a mejorar la experiencia de los usuarios y al mismo tiempo respetar su privacidad. Para hacerle frente a estos retos, es necesario que las empresas inviertan en acciones que les posibiliten ganar terreno en desarrollo tecnológico y aumentar sus capacidades de Marketing Digital. Además, las organizaciones que tienen menor alcance en la transformación digital, cuentan principalmente con Datos de terceros que limitan su visión y dificultan encontrar una lógica detrás del comportamiento de los clientes en los puntos de contacto.

3 estrategias para comenzar a ganar Madurez Digital en materia de Datos

  • Datos de origen como guía: Lo primero que podemos hacer es aprovechar nuestra 1st Party Data para obtener un panorama claro de los comportamientos y los cambios en las diferentes Audiencias, de modo que sea posible comprender a nuestros clientes, saber cómo varían sus necesidades y que factores influyen en estos cambios. Para poder lograr este objetivo, es necesario buscar tecnología que proporcione análisis dinámicos y actualizados de forma periódica.
  • Conectar los Datos para conocer el Shopper Journey: Conforme las necesidades de los clientes cambian, también lo hace su recorrido de compra. Conectar los datos de geolocalización de varias ubicaciones y mapear áreas especificas de influencia para la empresa, ofrecerá un panorama más completo del viaje del cliente y el uso correcto de Modelos de Atribución.
  • Colaboración: Aprovechar el máximo potencial de los Datos requiere cierto grado de especialización y tener un conocimiento profundo de cómo utilizar las herramientas disponibles. Es necesario adoptar una cultura interna de trabajo ágil y concienzudo para que la inversión de recursos valga la pena. Si no se dispone de los recursos necesarios para mejorar las habilidades internas, también se puede optar por generar alianzas estratégicas que permitan acceder a especialistas capacitados que ayuden a conectar los Datos    con la tecnología adecuada.

Iniciar el recorrido para ser una empresa Data Driven puede parecer bastante complicado en un inicio, pero son acciones que realmente valen la pena. Invertir en herramientas de análisis de datos garantizara que podamos comprender mejor la información y utilizarla de manera más inteligente para crear un enfoque amplio y duradero respecto de la personalización de las estrategias.

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