Que el Big Data puede aportar mucho al mundo del marketing es algo que ya hemos señalado con anterioridad. En la era de Internet, la era digital, y dentro del mundo del marketing, el usuario tiene el poder: busca, recomienda, sugiere, se queja, etc. Es fundamental que todos estos que afectarán, en última instancia, a la oferta de una compañía, así como al propio mercado, las marcas lo tengan controlado.

Los beneficios que una organización puede obtener del análisis de estos datos a nivel de marketing son claros: conocimiento de sus clientes, mercados, productos, etc, redundando esto en nuevos mercados, nuevos segmentos, alineamiento de la empresa a los clientes. En definitiva nuevos ingresos y ahorros.

Oportunidades que se enmarcan en una era en la que personalización y especialización que demanda un cliente exigente e informado. El consumidor considera ahora Internet en todo el proceso de compra, emplea el móvil de manera omnipresente (por lo que se multiplican los puntos de contacto) y quiere una experiencia coherente entre canales para que se fidelice a nuestra marca. Es lo que se ha venido a denominar el customer journey o buyer journey, donde el dato juega un papel fundamental. Los puntos de contacto, tanto físicos como digitales, se han multiplicado, y en cada uno de ellos, tenemos una fuente de aprendizaje de lo que quiere, recomienda, busca, etc. nuestro cliente muy importante.

Así, tenemos que ofrecer a nuestros clientes experiencias de compra únicas e integrales a través de estrategias omnicanal. Hasta un 65% de los clientes visita canales online antes de comprar en las tiendas físicas. El cliente decide el canal por el que quiere comprar, y no nosotros como empresas. Y en todo esto, el dato es el activo con el que poder habilitar todas estas opciones.

El Business Intelligence y Analytics aporta la inteligencia al dato para convertirlo en conocimiento y disponer de ese valor estratégico. Hablamos de aumentar el valor que ofrecemos al cliente, y para nosotros, como empresa, aumentar la rentabilidad que obtenemos del mismo. En la siguiente representación podemos ver cómo a lo largo del tiempo, la ganancia, el valor, que sacamos a un cliente es cada vez mayor. Y para ello, tenemos diferentes técnicas de tratamiento de datos que nos pueden ayudar en esta tarea. Y en ello, centraremos lo que resta del artículo.

La idea es analizar la parte más transaccional (de compra-venta) con las acciones de marketing. Con este dúo, sacamos acciones de marketing con objetivos, personalizado e hipersegmentado. Se trata de analizar los datos contextuales de una compra (momento, lugar, composición de la cesta de la compra), lo enmarcamos en perspectiva (frecuencia, tiempo entre última compra, etc.) analizamos el cliente (si lo hace con tarjeta de fidelización, edad y perfil sociodemográfico, si viene incentivado por un descuento, etc.) y el canal por el que entra (online -tienda online, landing page, redes sociales, etc- u offline), y preguntarnos cosas. Ya hemos dicho en alguna otra ocasión que esta era se caracteriza por la curiosidad, por saber hacernos las preguntas correctas para sacarles valor a los datos.

Por lo tanto, corresponde hablar de modelos de análisis de datos más avanzados. Y, dentro del área de marketing, los cuatro más relevantes son:

1. Modelos de propensión a la compra (cross y upselling): modelos que calculan la probabilidad de aceptación que tiene un cliente de adquirir productos complementarios (cross) o productos de más alta gama (up) para hacer una venta más rentable. Ambas técnicas las fomentamos presentando productos de una manera amigable, de tal modo que incite a comprar complementos que se sugieren de manera personalizada. Y para ello, se puede emplear la técnica de las reglas de asociación, también conocida como Market Basket Analysis o análisis de afinidad.
2. Modelos de propensión a la fuga: Uno de los fundamentos básicos de la experiencia humana es que el futuro próximo es parecido al pasado reciente. Esto lo podemos considerar para alcanzar objetivos de retener a los mejores/más rentables clientes, e identificar los factores clave que influyen en el attrition (fuga de clientes). Se utilizan scores para priorizar los clientes objetivo de acciones de retención. Estos clientes son identificados cuando alcanzan ciertos valores en variables con mucha capacidad predictiva (quejas interpuestas, menor frecuencia de compra, etc.) Cada empresa dispone de su modelo, y luego podrá aplicar acciones como descuentos a los más propensos a irse, promociones adhoc a un conjunto de clientes que si bien no son los más propensos a irse ya no tienen la mejor experiencia de cliente, etc. etc.
3. Optimización de las campañas y acciones dentro de una estrategia omnicanal: con la aparición de Internet, las organizaciones se vieron en la necesidad de crear presencia en múltiples canales. Las estrategias omnicanal, tienen dos objetivos principales: 1) Ofrecer al consumidor una experiencia de compra coherente y sin disrupción entre los diferentes canales; 2) Usar los canales digitales como un vector de generación de tráfico hacia la tienda. Los principales retos no son tanto tecnológicos, sino organizacionales (estructura, incentivos alineados) y operacionales (procesos, políticas y workflows consistentes). La integración con el CRM se vuelve crítica. Así, podremos responder a preguntas como: ¿en qué canal centrarnos? ¿Cuál funciona? ¿Cómo comunicar los datos de un canal con otro? Para un tamaño de cesta dado (y en definitiva, de margen absoluto determinado), ¿qué acción online u offline de marketing reforzar? Conocer cuáles son las que más leads convierten, y por segmentos de población, para así poder personalizar las acciones.
   Disponemos de herramientas como Chaordic o Hubspot que permiten hacer la traza de navegación desde que un futuro cliente es un lead, para así poder conocer cuál ha sido la acción y el canal que le ha llevado a su conversión a cliente final. Una vez que teníamos identificados los objetivos (evitar fugas, aumentar la rentabilidad de un cliente determinado, etc.), es cuando podíamos a través de campañas y acciones de marketing hacer un plan de acción.
   En definitiva, se trata de programar y automatizar la ejecución de campañas, interactuar con los canales, y capturar las respuestas y medir la efectividad de las mismas. A nivel matemático, lo que hacemos es un análisis de sensibilidad.
4. Inversión que puedo asumir para adquirir nuevos clientes a tenor del valor que les puedo sacar en el tiempo: la adquisición de clientes y cómo poder rentabilizar esa inversión en el tiempo. A sabiendas que en Internet yo pago por adquirir clientes (una lógica de marketing nueva y que la era digital aporta), rentabilizar el Coste de Adquisición (CAC) con el Valor del Cliente a lo largo del tiempo (CLV) es la idea fundamental. Muchos negocios plantean proyectos de marketing que requieren de este enfoque. Es decir, dependen de presentarles un plan de negocio donde se les argumente la pertinencia y necesidades de hacer inversiones en marketing (Coste de Adquisición) por la rentabilidad que se le puede sacar a cada cliente en el tiempo si conseguimos fidelizar al mismo. El problema es que los cálculos que se suelen hacer para calcular el coste máximo de una campaña de captación de clientes se basa en una venta única típicamente. Lo que no se tiene en cuenta es que ese mismo cliente podría repetir su compra, que es lo que suele ocurrir en los enfoques de fidelización que tan útiles resultan. Por lo tanto, hacer el cálculo matemático del CAC y el CLV resultan de enorme interés para poder poner en marcha acciones estratégicas de marketing que permitan maximizar el negocio.

En definitiva, en el campo del Marketing Intelligence, vamos a poner la estadística al servicio del negocio. Os dejamos abajo una presentación de una sesión del programa en la que vemos muchas de estas cuestiones para que podáis profundizar.