Los datos alternativos provienen de un incontable número de fuentes, como las redes sociales, comercios electrónicos, comportamientos en dispositivos móviles y webs, pago de facturas de servicios, entre otros; que son analizados por algoritmos de aprendizaje automático con el fin de obtener patrones de comportamiento de los usuarios. Este nuevo sistema de recolección y acceso a los datos ha sido un gran hallazgo para las distintas industrias por su gran variedad de usos, especialmente en las áreas de marketing y UX.
Esta nueva manera de recopilar y analizar información surgió como necesidad de entender cuál era el comportamiento financiero de las personas a la hora de pedir un préstamo y, así, evitar que muchas personas solventes quedarán fuera del sistema financiero por no tener un historial crediticio que avale su capacidad y voluntad de pago. Sin embargo, hoy en día, su uso se extiende más allá del sistema crediticio, y se puede aplicar a todo tipo de empresas que tengan como centro de su negocio el conocimiento y satisfacción de las necesidades del cliente.
Si bien existen métodos para conocer a los potenciales clientes, como las investigaciones de mercado tradicionales que incluyen historial crediticio, los datos alternativos y la inteligencia artificial son ampliamente superadoras. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten, no sólo que las empresas puedan obtener insights en tiempo real, sino también actualizarse y reaprender a medida que se descubren nuevos comportamientos y gustos de cada usuario. De esta forma, es posible tener una visión más granular sobre las personas y ofrecer experiencias adaptadas a cada individuo.
En el caso de la experiencia del usuario, los especialistas pueden conocer comportamientos que indiquen dudas, abandonos, o incluso manipulación de datos del consumidor durante un proceso de suscripción. Además, al obtener información del dispositivo, como marca, sistema operativo y modelos, los diseñadores pueden tener una idea de cómo se sienten los consumidores con respecto a la tecnología y, por lo tanto, adaptar el diseño a sus habilidades digitales, y de este modo, mejorar la experiencia de navegación. Cada vez más, la calidad de la experiencia de usuario puede marcar la diferencia entre un negocio que crece y otro que pierde clientes.
Los datos alternativos provenientes de metadatos de teléfonos inteligentes, llamados también funciones, permiten, asimismo, conocer cuáles son los gustos y los estilos de vida de los usuarios. Esto ayuda a construir segmentaciones más precisas que les permiten a los profesionales crear mensajes más apropiados que no solo llamen la atención del consumidor, sino que también lo lleven a realizar las acciones esperadas por la marca. En un mundo donde la competitividad es muy alta y donde el usuario está siendo impactado por múltiples mensajes, conocer al cliente en profundidad es clave para la prosperidad de cualquier negocio. Según el último reporte de la compañía Shephyken, especializada en servicios al consumidor, el 73% de los americanos dijo que son más propensos a ser fieles a aquellas marcas que ofrezcan una experiencia del servicio al cliente personalizada.
El análisis de aplicaciones es ejemplo de un tipo de función que permite entender los intereses del consumidor. De esta manera, se logra comprender qué tipo de productos, servicios o juegos consume el prospecto y entender si la persona está interesada en ciertos campos, como deportes, salud, juegos, finanzas, etc. Además del análisis de apps, existen otro tipo de funciones, como por ejemplo, la detección de eventos del calendario, que podrían ayudar comprender qué tan organizada una persona es y cuánto le gusta planificar; o el análisis de una lista de contactos telefónicos, donde se puede inferir un mayor o menor nivel de perfeccionismo del usuario.
Los datos alternativos y la privacidad
Se puede pensar que esta nueva manera de recopilar y analizar datos invade la privacidad de las personas. Sin embargo, a la hora de seleccionar proveedores de datos alternativos se puede elegir aquellos que utilicen información no personal. De este modo, es posible conocer el comportamiento de los usuarios en profundidad protegiendo a los clientes y cumpliendo con todas las leyes locales y regionales que regulan la recolección y uso de los datos privados.
Gracias al acceso a los datos provenientes de la telefonía móvil y a la inteligencia artificial, las compañías pueden conocer mejor a sus clientes y ofrecerles servicios adaptados a sus intereses y necesidades. Asimismo, pueden resolver los interrogantes relacionados a los abandonos o la eliminación de aplicaciones conociendo mejor los comportamientos del cliente e inferir qué tan a gusto se siente con la experiencia de navegación, para realizar las correcciones necesarias.
Michele Tucci
Michele es Director General y de Estrategia de credolab Américas. Antes de incorporarse a credolab en el 2018 como Director de Productos y Marketing, ha trabajado en consultoría internacional, gestión de productos y desarrollo de negocios para Capital One, MasterCard, Intesa, Sanpaolo y Telecom Móvil Italia
