El actual contexto de pandemia ha tenido gran impacto por un lado en los consumidores y sus necesidades, las cuales han cambiado o adecuado debido a una situación completamente atípica; por el otro, las empresas han tenido que replantear sus estrategias de comunicación y marketing para hacer frente a nuevos retos con una agravante que no podemos pasar por alto: conseguir adaptarse de forma rápida y eficiente en un ámbito no solamente operativo y estratégico sino también organizacional.
En definitiva, esta nueva situación ha golpeado a todos los sectores en todos los sentidos, y las empresas no han sido una excepción, pero ¿cómo realizar este cambio de forma ágil y efectiva? Sin duda, la respuesta nos la da la tecnología. El eCommerce ha resultado la alternativa más efectiva para aquellas empresas que, al no ser de primera necesidad, aún tienen limitaciones para operar en puntos de venta físicos puedan continuar o retomar sus labores de productividad; es así como la demanda tecnológica se ha ampliado más de lo habitual.
Estas adecuaciones nos han brindado más datos de nuestros clientes e incluso de nuevos que se han incorporado a la comunidad, los cuales nos pueden servir para contrastar resultados sobre los cambios implementados en las nuevas campañas, pero principalmente permiten detectar debilidades en nuestro sistema para optimizar y perfeccionar nuestros procesos.
En tiempo récord las empresas que se han lanzado al canal digital, sumando o no sinergias con el canal físico, han realizado múltiples nuevas acciones y campañas para transformarse de la mano del nuevo contexto adquiriendo así un volumen de data muy grande y relevante que deben procesar de manera ágil para continuar tomando decisiones de negocio que les permitan ir ajustándose a la nueva normalidad, y garantizar así la viabilidad financiera en los próximos meses.
Aquí es donde entra en juego el Big Data, un área que puede aportar mucho a los negocios, no solamente en el plano estratégico sino también en la gestión de recursos y el ahorro de tiempos mediante el uso de técnicas, procesos, herramientas y tecnología especializada en el procesamiento de la información en grandes volúmenes en tiempo real.
Esto permite analizar los paquetes de datos para obtener resultados que ayuden a idear los pasos a seguir en una estrategia de marketing. A su vez, permite detectar problemas y oportunidades para el mejoramiento en la ejecución de acciones, así como la toma de decisiones basado en datos confiables: todo con miras a mejorar los servicios brindados a los consumidores.
Traducido a un plano más práctico podríamos decir que la aplicación de Big Data a nuestros procesos de campañas en el día a día nos permitirá tener una imagen más global de los resultados con datos cruzados en un modelo de atribución sólido, lo cual permite aglutinar de manera más estructurada y ordenada múltiples informaciones tanto de campaña como de canal.
De esta forma entender qué acciones de marketing adaptadas han conseguido mejores resultados en el impacto global del negocio será más sencillo, ya que como decíamos el poder conectar múltiples fuentes bajo un mismo prisma nos dará mayor capacidad de decisión de manera 100% alineada a los objetivos de negocio. Algo crucial en estos tiempos, debido a que el margen para reaccionar ante una decisión errada es muy limitado, y sobre todo condicionado por un factor externo, en este caso el covid19, del cual no tenemos control.
Con base en lo anterior, el primer paso para aplicar el Big Data Marketing en nuestra estrategia es generar un sistema de reporting automatizado y potente con el cual se pueda gestionar la enorme cantidad de datos e información que recabamos de los consumidores. La aplicación del big data sobre un sistema de reporting más tradicional no solamente nos ayudará a reducir progresivamente el tiempo de ejecución, sino también a la construcción de una infraestructura de datos escalable.
Una vez ya tengamos identificados y respaldados los datos de nuestros clientes es importante definir un plan de interpretación con el cual podamos determinar el uso que le daremos a la información y cómo aplicaremos dichos valores dentro de la estrategia de marketing. El cálculo del RFM (recency, frequency and money) es una técnica de análisis que podría complementar nuestro sistema de Big Data, el cual busca identificar cuáles son los mejores clientes de nuestro negocio tomando en consideración 3 factores: cuándo realizó su compra (recency), cuántas veces compran nuestros productos (frecuency) y cuánto dinero gasta (money).
A partir de estas variables se pueden construir clusters para vaciar la información que hemos obtenido, a fin de darle a cada cliente un valor según el percentil en el que se encuentra. Si bien el volumen de información irá en aumento, podemos seguir aplicando fórmulas de manera fiable y robusta a millones usuarios más, siempre y cuando se hayan implementado sistemas sólidos de recopilación y almacenamiento de datos.
Cada aspecto del Big Data Marketing puede ser integrado en las dinámicas promocionales habituales de marketing de manera sencilla con el objetivo de obtener conclusiones de negocio aprovechables, ya que es un ideal para impulsar estrategias de contacto directo y relacional al tomar en cuenta los segmentos a los cuales se dirigirá la comunicación por su respuesta positiva a nuestras ofertas.
Entre nuestros principales retos está el de ser relevantes para nuestros usuarios. Y todas estas técnicas, si son bien utilizadas, nos ayudarán a conocer, segmentar y ofrecer mensajes clave más personalizados y, por lo tanto, más relevantes a nuestra audiencia. Sin embargo, el Big Data no es solamente aplicable a las acciones de marketing sino también a los procesos de empresas como
- Selección de personal para incrementar la atención al cliente: Un punto tan necesario en estos momentos para tener la capacidad de analizar rápidamente miles de currículums. Este proceso agilizará de forma tangible una repercusión directa sobre los beneficios que tendrá el cliente y, como consecuencia, mejorará la percepción del servicio y marca.
- Logística y el procesamiento de pedidos en almacenes: Este punto permitirá tener una gestión más óptima de los productos y servicios que brindamos a los consumidores mediante diferentes categorías como plazos de entrega, áreas geográficas, pesos de los bultos, entre otros.
…En definitiva, solamente en el ámbito del procesamiento de datos el Big Data tiene tanto para aportar como capacidad tengamos en los departamentos pertinentes de marcar necesidades y objetivos a analizar.
