Big Data aumenta la relevancia de las interacciones con los clientes

Big Data aumenta la relevancia de las interacciones con los clientes

Big Data está dando a las organizaciones el discernimiento que necesitan para dirigirse de manera precisa a sus clientes con el mensaje correcto, en el momento correcto, a través del canal correcto. He aquí cómo Electronic Arts, Freshpair y Hewlett-Packard están usando los datos para ser relevantes y oportunas en sus iniciativas de acercamiento con sus clientes

Por Mundo Contact | 16 julio 2012 | Actualidad Customer Experience, Articulos CRM, Articulos Customer Experience, Customer Experience

Independientemente del medio que utilice para comunicarse con sus clientes, hay un principio que es sacrosanto: El cliente quiere información que le resulte relevante y le dé valor agregado. Cada vez más conscientes de que el enfoque ‘unitalla’ no funciona, las organizaciones más inteligentes están volteando la mirada hacia los datos para determinar las mejores maneras de comunicarse con clientes y prospectos.

Un estudio reciente llevado a cabo por Capgemini reveló que 90% de los líderes de negocios consideran a los datos como el cuarto factor de producción, a la par en orden de importancia con la tierra, la mano de obra y el capital. El estudio señala que la mitad de los alrededor de 600 líderes de negocios encuestados considera que las decisiones de alta dirección están sustentadas, cada vez en mayor medida, en información analítica dura, más que en instinto.

Más aún, los líderes de negocios reconocen que, en un mundo en el que la norma es usar múltiples puntos de contacto, el cliente tiene ciertas maneras en que prefiere recibir información, y están usando los datos para apegarse a esas preferencias. Al hacer minería de los datos de los clientes, las organizaciones más vanguardistas están desarrollando perfiles detallados que pueden aprovechar para acercarse a sus clientes en el momento más adecuado, con la información más relevante, a través del canal de su preferencia.

He aquí cómo Electronic Arts, Freshpair y Hewlett-Packard están usando los datos para ser relevantes y oportunas en sus iniciativas de acercamiento con sus clientes.

 

Electronic Arts entrega información relevante

Electronic Arts, una de las principales productoras de videojuegos, tiene dos tipos de clientes: 302 millones de jugadores mensuales, y los anunciantes que quieren que sus productos aparezcan en los juegos. Esto significa que la organización debe hacer frente al doble desafío de encontrar juegos que complementen de la mejor manera posible determinados anuncios y de brindar valor a los clientes que los juegan.

Debido a que los juegos de EA abarcan diversas plataformas –consolas tradicionales, redes sociales y dispositivos móviles– la organización tiene que encontrar los mejores canales para exhibir los anuncios, según explica Jack Koch, director global de marketing insights para el grupo de soluciones de medios globales de EA. Al mismo tiempo, la organización necesita entregar los anuncios a los jugadores que tengan más probabilidades de encontrarlos relevantes, lo que exige un equilibrio muy fino entre procurar que no interfieran con el tiempo de juego pero al mismo tiempo aumenten los índices de click-through.

Según Koch, el secreto consiste en dirigirse a los clientes en el momento en que están más compenetrados con la información que es más relevante para ellos. Así, la organización utiliza datos de clientes para determinar qué plataforma y qué juego son los más pertinentes para un anuncio en particular. A un nivel más granular, EA analiza cuándo y dónde colocar un anuncio determinado, por ejemplo, en un espectacular dentro de un juego de carreras de autos, o en un estadio dentro de un juego de hockey.

Puesto que a los anunciantes solo se les cobran los anuncios cuando el usuario hace clic en ellos, es aún más importante que EA se dirija a los jugadores correctos, a quienes se estimula a hacer clic en los anuncios otorgándoles puntos a cambio. “Sabemos quién está jugando nuestros juegos y quién está haciendo clic en los anuncios”, dice Koch.

La organización combina esta información con targeting demográfico, y para los clientes que juegan en dispositivos móviles, también se vale de información geográfica para presentar a los jugadores los anuncios más relevantes. “Estamos casando Big Data con métodos de targeting tradicionales para entregar el contenido correcto, en el momento correcto, a través del canal correcto”, dice. Por ejemplo, la compañía sabe que el grupo demográfico de personas de 65 años tiene probabilidades de jugar ciertos juegos, y utiliza esta información para decidir qué anuncios presentar en esos juegos. Después agrega otro filtro analizando la ubicación y el comportamiento histórico a fin de aumentar aún más la relevancia. “Al conjuntar todos los datos, podemos dirigirnos mejor a la audiencia que queremos llegar, sin desperdiciar recursos”, asegura Koch.

 

Freshpair hace upselling en el momento correcto

La tienda cibernética Freshpair se dedica al delicado negocio de vender ropa interior, algo que todo mundo necesita pero de lo que no necesariamente habla mucho. Por lo tanto, para la compañía es imperativo asegurarse de enviar la información correcta a sus clientes y prospectos cuando más probabilidades tienen de estar en busca de ropa interior.

Según Jason Scoggins, gerente de marketing por correo electrónico de Freshpair, las consideraciones demográficas en realidad no importan en el negocio de la ropa interior. “La ropa interior es una actitud, no una variable demográfica”, afirma. Además, muchos clientes compran en diferentes sectores, eligiendo los artículos más accesibles para el uso diario y gastando a lo grande en ropa íntima lujosa para otras ocasiones. “Todo lo que hacemos tiene como fundamento el comportamiento del cliente”, dice Scoggins.

Scoggins explica que, para entregar la información más relevante a sus clientes, la organización empieza en forma incremental a recabar información sobre sus clientes desde el primer momento de contacto, y usa el correo electrónico como principal vehículo de entrega. Para evitar ser invasiva, Freshpair sólo pide a sus prospectos que den su dirección de correo electrónico para suscribirse para recibir novedades. “No queremos que haya obstáculos que hagan que los clientes no quieran suscribirse”, dice.

Analizando el comportamiento de ‘clickeo’ en sus correos electrónicos, Freshpair empieza a recabar más información sobre las preferencias de sus clientes desde una etapa temprana en la relación. Scoggins explica que, en el primer mensaje de correo electrónico, se le pregunta al cliente si prefiere comprar en el departamento de caballeros o en el de damas. El siguiente paso consiste en empezar a mostrar artículos en diferentes categorías y usar los índices de click-through para determinar qué es lo que más atrae a los clientes. Scoggins señala que, con el targeting subsecuente, han logrado aumentar en 27% los ingresos derivados de sus campañas de correo electrónico.

Asimismo, la organización está haciendo pruebas usando datos de comportamiento para determinar cuál es el momento más adecuado para enviar a sus clientes recordatorios de que ha llegado el momento de renovar su guardarropa íntimo.

 

Hewlett-Packard hace frente a la asimetría en la información

Las organizaciones quieren saber todo lo que hacen sus clientes. Aunque cada vez es más posible tener cantidades copiosas de datos sobre el cliente, Prasanna Dhore, vicepresidente de inteligencia global de clientes de Hewlett-Packard, argumenta que no es posible saberlo todo. “Siempre hay una brecha entre lo que quiero saber sobre usted y lo que es posible conocer”, dice el ejecutivo.

Pero, a pesar de las limitantes que plantea la asimetría en la información, organizaciones como HP están conjuntando los datos que sí tienen para desarrollar la vista más holística posible del cliente, y usan estos perfiles como guía para dirigirse a los clientes de la manera más relevante posible.

Dhore explica que la empresa ve a sus clientes desde tres dimensiones distintas: Quiénes son, qué compran y cuándo lo hacen, y cómo comunicarse con ellos. “Necesitamos dilucidar esta información para poder encontrarnos con nuestros clientes conforme a sus condiciones [y no] bombardearlos con mensajes”, dice. Dhore señala que, en un mundo propulsado por la competencia, los clientes simplemente van a dejar de tratar con una compañía que les molesta con mensajes irrelevantes e inoportunos. “Pueden cambiar de opinión en un dos por tres”, dice.

Para usar los datos a fin de dirigirse con más precisión a sus clientes, la organización emprendió una travesía orientada a conjuntar sus datos y lograr una vista de 360 grados de sus clientes. HP analiza el comportamiento de sus clientes para construir “imágenes” o “personajes” (personas, en inglés) que le ayuden a dirigirse mejor a los clientes correctos. Dhore explica que algunos clientes quizá respondan mejor a una campaña de correo electrónico, mientras que otros prefieren ver un anuncio en un banner, y HP puede entregar sus mensajes a través de los canales preferidos y más eficaces. HP no solo puede analizar los datos en milisegundos para responder a los clientes, sino que, al entender esa imagen o personaje que representa al cliente, puede entregar la información incluso antes de haber identificado al cliente a nivel individual.

Los datos de clientes le permiten a HP determinar cuánto gastar en la entrega de mensajes a un cliente en particular, y Dhore afirma que la organización ha mejorado en 15% la exactitud de sus pronósticos. Explica que, al saber qué quiere un cliente, qué es lo que tiene más probabilidades de comprar, y cuándo, la organización puede determinar mejor qué artículos necesita tener en existencia, y ya ha abatido sus costos de inventario en 2 millones de dólares al año. Además, un mejor aprovechamiento de los datos le ha ayudado a mejorar la efectividad de sus iniciativas de marketing y elevar en 47% el ROI de marketing entre 2007 y 2010.

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