Inteligencia de clienteen la era del marketing basado en datosCómo la analítica puede ayudar a su departamento de marketing a tomar mejores decisiones basadas en los clientes para que así su empresa obtenga mayores beneficios.

Cómo la analítica puede ayudar a su departamento de marketing a tomar mejores decisiones basadas en los clientes para que así su empresa obtenga mayores beneficios.

Inteligencia de cliente en la era del marketing basado en datos

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Índice

CAPÍTULO 1La analítica sale al rescate cuando la intuición no es suficiente

CAPÍTULO 2Conocer realmente al cliente mediante el análisis del Big Data

CAPÍTULO 3Campañas en tiempo real: máximo nivel de atención centrada en el cliente

CAPÍTULO 4Modelos de optimización y atribución

CAPÍTULO 5La evolución hacia el nuevo rumbo del marketing: SAS Customer Decision Hub

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La analítica sale al rescate cuando la intuición no es suficiente

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El ecosistema actual del marketing es más complejo que nunca y es imposible de gestionar sirviéndose únicamente de la intuición. Los clientes son más exigentes y siempre están cambiando entre un creciente número de canales. La competencia sigue aumentando. Los presupuestos se desploman. Las decisiones tienen que tomarse de forma rápida e inteligente. En pocas palabras, los expertos en marketing luchan por responder tres preguntas, que a primera vista podrían parecer simples, de una forma que sea relevante, eficaz y rentable:

¿Cómo puedo conocer mejor a mis clientes?

Hoy en día, uno de los mayores retos de marketing es la proliferación de canales. Actualmente existen los canales en línea, los móviles,

1.1 Los tres retos más importantes del marketing actual

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¿Cómo puedo conocer mejor a mis clientes?

¿Qué debo decirles para tenerlos contentos?

¿Cómo cuadro mis presupuestos para

mantener a mis clientes y a la dirección satisfechos?

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los medios escritos, las redes sociales, el correo electrónico, las tiendas, los podcasts, etc. Lo que muchos de nosotros vemos como un canal (el canal móvil) son en realidad muchos canales a la vez. A pesar de que ya se ha escrito mucha bibliografía sobre este tema, la mayoría de empresas aún luchan por reconocer a su cliente entre TODOS estos canales. No hay nada más molesto que introducir nuestros datos y necesidades en Internet para calcular el precio de un seguro y llamar al mismo sitio unas horas después... y que la persona al otro lado de la línea nos vuelva a hacer las mismas preguntas. Desgraciadamente, esto sigue ocurriendo.

Muchas organizaciones no consiguen entender que el concepto de«canal» no significa nada para un cliente. Nadie piensa: «estuveusando el canal móvil para buscar unos pantalones vaqueros, luegofui al canal de tienda y me los probé, y ahora me los compro a travésdel canal en línea de mi ordenador porque es más barato y entiendo perfectamente que es difícil reconocerme entre todos estos canales». Puede reírse, pero es exactamente así como la mayoría de los expertos en marketing se están enfrentando a esta situación.

No reconocerlos entre los canales puede ser un hecho determinante para muchos clientes. Eso se debe al hecho de que, en un periodo muy corto de tiempo, lo digital ha cambiado por completo nuestro comportamiento. Los clientes están conectados permanentemente y esperan que se les trate como si fueran únicos. En el inmenso

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universo de mensajes y ofertas que reciben cada día, solo tienen paciencia para los mensajes personalizados y relevantes. Las redes sociales les han dado una voz influyente. Seguro que no quiere ponerles de mal humor, como lo hizo United Airlines con Dave Carroll cuando le rompieron su guitarra y colgó una canción en Youtube que ha recibido más de 15 millones de visitas (solo de laversión original) hasta ahora. He aquí el enlace para su disfrute.

No obstante, la buena noticia es que al saltar de un canal a otro, losconsumidores dejan huellas, muchas huellas. Nos referimos a losdatos, Big data para ser exactos: una cantidad ingente de datos entodo tipo de formatos: estructurados y no estructurados, dentro dela empresa y fuera de ella. Es así como los expertos en marketingdigital pueden conocer realmente a sus clientes: analizando losrastros de Big Data. De hecho, actualmente, es la única maneraque tienen.

¿Qué debo decir a mis clientespara tenerlos contentos?

Una de las principales preocupaciones de los expertos en marketing es el hecho de enviar el mensaje adecuado al cliente adecuado a través del canal más eficaz. El marketing ha avanzado mucho en la personalización de los mensajes. Ha pasado de ser intrusivo –un monólogo tradicional por parte de la marca que solía estar totalmente al mando– a ser práctico –un mensaje basado en eventos que es relevante pero que no siempre se envía en el momento adecuado– y ahora tiene el potencial de ser realmente oportuno, respondiendo a un “momento de la verdad” en el momento exacto. La dificultad radica en ofrecer información que no es solamente relevante, sino que responde a una necesidad. No nos extraña que la tasa de éxito de las campañas de marketing siga pasando de ser un 3% en campañas intrusivas a un 20% en campañas prácticas y un 40% en las que se denominan apropiadas.

Internet ha convertido lo que solía serun mensaje controlado unidireccionalen un diálogo en tiempo real conmillones de personas

Danielle Sacks

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¿Cómo cuadro mis presupuestos paramantener a mis clientes y a la direcciónsatisfecha?

El marketing es más eficaz cuando responde a una necesidad. Por ejemplo, cuando una empresa de telecomunicaciones ofrece la posibilidad de renovar datos a un cliente que está de viaje y que buscaun buen restaurante cerca de donde se encuentra, justo cuando está apunto de alcanzar su límite de datos. O cuando una empresa deartículos de oficina se pone en contacto con un consumidor porque loscartuchos de impresora que compra fielmente cada mes se le están apunto de acabar. La mayoría de las empresas aún no han llegado aesta fase e incluso las que tienen fama de ser los «reyes de lapersonalización», siguen equivocándose. Por ejemplo, un granminorista de venta por Internet con una excelente reputación en lamateria, no paraba de sugerir libros sobre joyería a una alta ejecutiva,que solo compraba libros de analítica empresarial, basándose en elhecho de que una vez compró un libro de joyería para su cuñada. Nohace falta decir que esto acabó con la paciencia de la persona hacia elmarketing de esa empresa, disminuyendo su susceptibilidad haciaofertas que quizás sí le hubieran podido interesar.

Esta última pregunta es quizás la más difícil de responder de las tres.Peter Drucker una vez afirmó que: «El objetivo del marketing es conocer y entender tan bien al cliente que el producto o servicio le

encaje perfectamente... y se venda solo». Aunque esto pueda ser cierto, el error de esa definición (y la de muchas otras sobre marketing) es que la empresa no se menciona en ningún momento. Es esencial que el cliente esté contento y, obviamente, conseguir que compre un producto o un servicio. Pero es igual de importante asegurarse de que los esfuerzos de marketing encajan en la estrategia de la empresa y se ejecutan con el enfoque más eficiente y más rentable para dicha empresa.

Pongamos que un minorista cuenta con un par de campañas personalizadas que enviará a Juan en una semana: una con un margen de $ 20 que se debe enviar el martes y otra con un margen de $ 100 que se enviaría el jueves. Puesto que la política de contacto de la empresa dispone que no se puede contactar a un cliente más de una vez a la semana, la mayoría enviarían la primera campaña y obviarían la segunda. Sin embargo, la mejor opción para la empresa sería enviar la segunda. Parece lógico pensar que, ante la misma probabilidad de conversión de ese cliente en ambas campañas, sería un error lanzar sólo la primera, pero la mayoría de las empresas aún funcionan así, sin tener en cuenta una foto global.

SAS cree que se necesitan dos avances importantes en los departamentos de marketing para solucionar los tres retos anteriormente mencionados: uno humano y uno tecnológico:

De la serie Mad Men a matemáticos (Math Men)Los expertos en marketing son famosos por su intuición y su creatividad. Y así es como deben ser, porque las campañas de marketing que no sorprendan o emocionen no llamarán la atención de los clientes entre la multitud de mensajes que reciben cada día. Esverdad que un profesional de marketing con experiencia detectará más rápido lo que funcionará que alguien que acabe de empezar. Pero en un entorno de mercado tan complejo como el actual, hay

mucha información que procesar antes de que uno pueda adoptar una decisión efectiva, ya que el hecho de que sea imaginativa y que siga una «intuición» ya no es suficiente.

Los mejores profesionales del marketing son aquellos que entienden el poder de los datos y cuentan con las capacidades analíticas suficientes para comprender realmente lo que pueden lograr si los utilizan. Esto no significa que los expertos en marketing deban ser estadísticos o científicos de datos profesionales. La verdadera respuesta reside en la analítica accesible que los profesionales de negocio pueden utilizar e interpretar fácilmente y que se abordará con más detalle en el capítulo 2. Una de las principales ventajas de la analítica orientada a negocio es una mejor colaboración entre los departamentos de marketing y de inversiones. Los equipos de IT o los analistas, ya no serán la única fuente de analítica de la empresa, por lo que una excesiva carga de trabajo de estos, ya no será un peso para marketing. Por otro lado, los expertos en marketing, ya no se frustrarán esperando las opiniones de clientes que a veces están obsoletas nada más llegar. La analítica accesible es claramente una solución con la que todos ganan.

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1.2 ¿Cómo puede el marketingresolver sus tres retos más importantes?

Los departamentos demarketing deben pasar

de la serie Mad Men a ser matemáticos, es decir,

“Math Men”

El paso hacia unaplataforma centralizada de

analítica de marketing

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Una plataforma centralizada

Uno de los errores más comunes en marketing digital es el hecho de esperar que una solución «mágica» de analítica de Big Data solucione todo y convierta nuestra empresa en una virtuosa de la atención centrada en el cliente. Si el software nos proporciona lo que promete, debería ser parte de un ecosistema: realmente conectado e integrado en el resto de la arquitectura informática y siguiendo un plan evolutivo.

La estrategia es lo primero. Siempre. Y para la tecnología también. Cuando se trata de analítica de clientes, las organizaciones deben tener una dirección clara en mente y llevarla a cabo paso a paso Eso es incluso más importante si hay un gran vacío entre la situación actual y la situación ideal. La analítica de clientes requiere una visión holística impulsada por una estrategia digital.

Este tipo de plataforma de marketing basada en datos debe ser una red de analítica interconectada que proporcione información que pueda convertirse en acciones valiosas, tomadas sobre la base de un conjunto de reglas de negocio inteligentes. La analítica avanzada de Big Data debería permitir a los gerentes extraer conocimientos prácticos de ese tesoro escondido que son los datos de clientes que la mayoría de empresas tienen entre manos. Se trata de crear una visión del cliente de 360 grados. Esta información debe traducirse en marketing y acciones de ventas centradas en el cliente, de las cuales las campañas en tiempo real son su fase más evolucionada.

Y, por último, pero no por ello menos importante, se deben definir las reglas internas que se centrarán en las prioridades, la estrategia, las restricciones, el cliente, las preferencias, las restricciones de los canales, los presupuestos y los permisos de contacto. Esto asegurará que la atención centrada en el cliente más conveniente y nos devolverá el plan de acción que más beneficiará a la empresa.

¿Cómo lograr un marketing centrado en el cliente en un mundo hiper conectado?

Ver aquí

Conocer realmenteal cliente con el análisis del Big Data

2.1 El proceso de marketing basado en datos y lo que implica

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El marketing sin datos es como conducir con los ojos cerrados

Dan Zarrella

Un cambio de mentalidad

Puede parecer sorprendente, pero el primer paso hacia un marketing basado en datos es un cambio de mentalidad. Estamos seguros de que las propias palabras «basado en datos», «analítica», «reglas» y «estadísticas» asustarán a muchos profesionales del marketing. Pero que no cunda el pánico. La analítica de clientes no implica la creación de todo un departamento carísimo de científicos de datos apoyados por herramientas aún más caras. Como hemos dicho anteriormente,

los departamentos de marketing serán los que más se beneficien de la analítica accesible.

Una vez instalados y configurados, este tipo de soluciones pueden aportar una visión profunda, de forma que los profesionales las puedan comprender y utilizar. Automatizan la obtención de la nformación, permitiendo un autoservicio y unos resultados que son fácilmente legibles de una forma muy visual. Muchas analíticas de clientes son demasiado complejas para los usuarios finales, lo

INFORMACIÓNSOBRE EL ADN DEL CLIENTE

que contraviene por completo el propósito de las mismas. Solo las herramientas que las empresas puedan utilizar, serán capaces de dar realmente el poder a los departamentos de marketing. Tenga eso presente cuando tome su decisión.

Comencemos por los datos

Los cimientos de la analítica de marketing son los datos de clientes. El truco no consiste solo en recopilar el mayor volumen de información posible, sino en asegurarse de que dicha información es limpia y adecuada. No se trata de tener muchos datos, sino de que sean los datos adecuados, que se enriquecen con otros tipos de datos, operativos e incluso externos, como datos meteorológicos.Existen muchos tipos de datos explícitos (lo que llamamos «datos brutos» a partir de los cuales se ha filtrado el “ruido”) necesarios para una visión del cliente de 360 grados. He aquí algunos de ejemplos de los datos de clientes más comunes y utilizados1:

1. Datos sociodemográficos2. Historial de contacto y respuesta3. Analítica4. Datos de ubicación5. Datos en línea6. Datos de redes sociales

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1 Dependiendo de la actividad y el sector de una empresa, o lo que desee medir, es evidente que se añadirán a la mezcla otros tipos de datos, como por ejemplo datos de redes para empresas de telecomunicaciones o servicios públicos.

Lo que recibieron

ADN del clienteCómo

responden

Lo que dicen

A quién conocen

Cómo interactúan

Dónde están

Su valor

Su potencial

Quiénes son

Informaciónsociodemográfica y transaccional

Analítica

Datos de ubicación

Datos en líneaDatos de redes sociales

Historial decontacto y respuesta

Ahora bien, para que el negocio haga útiles estos datos explícitos en términos de marketing contextual, debe utilizar la analítica (y obtener lo que llamamos percepciones implícitas) para que cobren sentido. He aquí un ejemplo para entender la diferencia entre datos brutos, explícitos e implícitos. Datos brutos podrían ser, por ejemplo, un tweet que diga: «¡Vaya, la tele que estaba en oferta esta semana ya está agotada en la marca X! ¡Mal marketing! Me pregunto si la marca Y o la Z ofrecen esa TV al mismo precio...» En ese momento, esta información se filtraría y se añadiría a los datos explícitos de este modo:

• Producto: TV

• Acción: Promoción

• Problema: Agotada

• Sentimiento: Mal marketing

• Marca: X, Y, Z

Una vez analizados, estos ofrecen percepciones implícitas como las siguientes:

• Sentimiento: negativo

• Tasa de cancelación de clientes: alta

El marketing basado en datos debería ser un viaje por etapas. No es posible pasar automáticamente de un enfoque de marketing de masas a una visión completa de 360 grados con interacciones en tiempo real. Analizar los datos transaccionales y de respuesta puede ofrecer a las empresas numerosas y excelentes perspectivas.

Siempre recomendamos a nuestros clientes que primero consigan lo básico, y luego se sumerjan en el reino más avanzado del Big Data, que se caracteriza por un volumen masivo de datos en muchos formatos diferentes (datos estructurados y numéricos en bases de datos tradicionales y datos no estructurados procedentes de correos electrónicos, redes sociales, registros de centros de atención telefónica, etc.) que crecen y evolucionan a una velocidad espectacular, que se deben analizar y ante los que se debe reaccionar en consecuencia. De hecho, estas son las tres V de Big Data, como definió el analista de la industria Doug Lane en 2001: volumen, variedad y velocidad. En SAS, también consideramos dos dimensiones adicionales cuando hablamos de Big Data: variabilidad- porque los flujos de datos pueden ser altamente inconsistentes con los picos periódicos - y la complejidad, porque es una inmensa tarea enlazar, hacer coincidir, limpiar y transformar datos entre sistemas cuando se trabaja con múltiples fuentes.

Obviamente, cuantos más datos utiliza una organización, cuantas más fuentes en diferentes formatos y cuanto más rápido responde a ellos, más valiosas y persuasivas serán las percepciones una vez se traduzcan en acciones de marketing e iniciativas. El grado de inteligencia y de valor de mercado seguirá aumentando junto con un uso más extenso de las cinco V del Big Data:

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¿Qué puede hacer con la analítica?

Por supuesto, depende de las necesidades de su empresa y de cuál sea su estrategia. No se sumerja en la analítica de redes sociales sin antes programar una hoja de ruta, empezando por los objetivos básicos que su organización se esfuerza por conseguir. Dicho esto, a continuación se muestran algunos de los resultados más empleados de la analítica de clientes que su compañía podría aprovechar.

Modelos de respuestas

Segmentación de clientes

Minería web

Optimización de marketing

Analítica de redes sociales

Ventas dirigidas y ventas cruzadas

Predicción KPI

Scoring de crédito

Análisis basado en el mercado

Análisis de ubicación

Predicción de rotación

Valor del ciclo de vida de los clientes

Detección de fraude

Analítica de enlace de clientes

Optimización ¿Qué es lo mejor que puede pasar?

Modelación predictiva¿Qué pasará a continuación?

Previsión¿Qué ocurre si estas tendencias continúan?

Analítica estadística¿Por qué está ocurriendo?

Alertas¿Qué acciones se necesitan?

Preguntas de investigación (OLAP)¿Cuál es exactamente el problema?

Informes ad-hoc¿Cuántos, con qué frecuencia, dónde?

Valo

r de

Grado de inteligencia

Informes estándar¿Qué ocurrió?

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4

3

2

1

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Analítica de negocios

Inteligencia de negocio

Análisis de com-binación de elemen-

tos de marketing

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2.2 Hoja de ruta de madurez analítica

El primer paso en la línea de madurez del marketing es el marketing de masas. Un número sorprendentemente alto de empresas siguen viviendo en esa zona de la evolución. Estas son las organizaciones que confían principalmente en la comunicación «above the line» en los medios de comunicación: anuncios en la televisión y la radio, la prensa impresa e internet. Los mensajes no son personalizadosy la mayoría son de salida. Este es el tipo de marketing más tradicional. En la mayoría de los casos, les falta relevancia, por lo que a menudo son inefectivos desde el punto de vista de la «relación calidad-precio».

Un poco más evolucionadas en su enfoque basado en datos, son

las organizaciones que realizan campañas de marketing basándose en amplios segmentos de clientes, que pueden estar basados en reglas o en analítica. La segmentación basada en reglas se centra en características amplias, predefinidas y sociodemográficas. Y es cierto, las madres solteras de entre 35 a 40 años con unos ingresos netos de 3.000 dólares al mes pueden tener preferencias parecidas. Sin embargo, solo tiene que pensar en la diferencia entre usted y su mejor amigo en cuanto a comportamiento de cliente, incluso si él o ella se encuentra en el mismo segmento que usted, para darse cuenta de lo aleatorio que sigue siendo este enfoque. Si la segmentación, por el contrario, se basa en analítica, la información proporcionada será mucho más valiosa: si Juan por ejemplo, compró un producto A en una página web y otros clientes que son muy parecidos a él compraron el producto A y también el producto B, hay muchas probabilidades de que Juan sea asimismo susceptible al producto B.

En el siguiente eslabón de la línea de madurez se encuentran las campañas individualizadas, un concepto revolucionario en su momento que introdujeron Don Peppers y Martha Rogers en su libro «The One-to-One Future: Building Relationships One Customer at a Time» (El futuro individual: construir relaciones con un solo cliente cada vez). El objetivo de este tipo de enfoque es generar lealtad en los clientes y proporcionar un mejor ROI de marketing a través del uso de mensajes muy personalizados y relevantes. El marketing individualizado es solamente un regreso al enfoque individualizado

Si dispone de más dinero que inteligencia, debería centrarse en el marketing de salida.

Si dispone de más inteligencia que dinero,debería centrarse en el marketing de entrada.

Guy Kawasaki

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con el que las tiendas familiares de barrio solían ganarse a sus clientes en el pasado: acordándose de sus nombres, sus preferencias y sabiendo cuándo volverían a necesitar un cierto tipo de producto puesto que había pasado mucho tiempo desde que lo compraron. Se trata de conocer al cliente tan bien que pueda tener casi un diálogo amistoso con él o ella.

Los consumidores son estadísticas. Los clientes son personas.

Stanley Marcus

Las empresas que están más avanzadas en marketing, basan sus campañas en desencadenantes específicos. Un ejemplo podría ser una campaña activada por una queja en un centro de atención al cliente o un banco que enviara información sobre un seguro del hogar, acordándose de una interacción anterior en la que el cliente había comprado un piso y tenía que trasladarse cinco meses después. Este tipo de enfoque se denomina marketing basado en eventos.

Una fase más avanzada de marketing son las campañas optimizadas. Éstas tienen en cuenta la propensión del cliente a comprar y cómo este hecho se relaciona con el margen de un producto. Mantienen el equilibrio más inteligente entre la atención centrada en el cliente y los objetivos de la empresa sin perder de vista los límites del presupuesto y las restricciones de la política de contacto.

Y por último, pero no menos importante, encontramos el marketing contextual en tiempo real, que permite a los profesionales de marketing entregar el mensaje adecuado a través del canal adecuado en el momento adecuado, teniendo en cuenta tanto las políticas de contacto como los objetivos de la empresa.

Cuanto más avance una empresa en esta línea de madurez de marketing basado en datos, menor es el cansancio del cliente y mayor es el retorno de la inversión. Las empresas también tienden a pasar de una estrategia de marketing de disuasión a una de incentivo cuanto más evolucionadas

se encuentran en su estrategia basada en datos. Actualmente, los clientes son muy influyentes y están excesivamente solicitados, por lo que el marketing de incentivo y de entrada parecen ser los más efectivo.

Cerrar el círculo del marketing es uno de los escollos más difíciles que las organizaciones tienen que superar. Tienen que ir más allá de la producción de mensajes relevantes y campañas eficientes. Deberían analizar y reevaluar estas acciones para poder optimizarlas y obtener una visión completa, también desde un punto de vista presupuestario.

Impacto de la analítica en campañas de marketing basadas en datos

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Med

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Disuasión - Incentivo

Redes sociales

Móvil

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El marketing basado en datos tiene muchas ventajas, como ya habrá comprobado en las páginas anteriores, pero nos gustaría desarrollar las más sorprendentes:

Aumento de la satisfacción del clienteLas analíticas de marketing inteligentes le ayudarán a identificar los momentos cruciales para todos sus clientes basándose en su comportamiento. Esto no solamente le permitirá ofrecerles información relevante y personalizada sino que podrá facilitársela en el momento justo en que la necesitan. Y cuanto mejor responda una oferta a lo que el cliente espera, más satisfecho estará.

Un mejor reconocimiento de las necesidades de los clientes a través de todos los canales, también se traduce en una reputación de buen servicio que puede convertir a su empresa en un imán para los clientes de alto valor.

EDP energy, por ejemplo, pudo mejorar la fidelidad de sus clientes hasta un 95 y un 80 % en los segmentos de electricidad y gas, respectivamente, utilizando una analítica omni-canal. La cadena de grandes almacenes Macy’s, por su parte, quería mejorar su información de los clientes en todos los canales. Empleando la analítica y la gestión de campañas, redujo su tasa de cancelación en un 20 % y ganó 500.000 dólares en productividad.

2.3 Ventajas esenciales de un proceso de marketing basado en datos

Aumento de la satisfacción del cliente

Coste de servicio reducidoy mejor ROI

Aumento de las ventas cruzadas y las ventas

dirigidas

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2

El primer paso para superar las expectativas de su cliente es conocerlas.

Roy H. Williams

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Disminución del coste de servicio y mejor ROI

De todas las comunicaciones que se programan para un único cliente, la analítica inteligente seleccionará solamente las que tienen la mayor probabilidad de prosperar y las que son más rentables desde el punto de vista de la organización. La analítica de marketing le ayudará a medir lo que funciona y lo que no, y dónde debería centrar su presupuesto para que le brinde los máximos resultados. Esto significa que usted ajustará el gasto de dinero en clientes menos relevantes para su empresa o su estrategia. Distribuirá el presupuesto de marketing de forma eficiente, según los canales que tengan un índice más alto de éxito.

Aumento de las ventas cruzadas y dirigidas

Mediante la analítica, las organizaciones pueden decidir qué productos son buenos para su venta cruzada y dirigida, sin molestar a los clientes con mensajes agresivos e irrelevantes. Esto dará lugar a un promedio de gasto más alto. Se trata de ayudar a los clientes a convencerse de que pueden necesitar un producto que vaya a juego, o uno mejor que es solamente un poquito más caro.

Marketing Analytics: ¿Qué es y por qué es importante?

Ver aquí

Campañas en tiempo real: máximo nivel de atención centrada en el cliente

3.1 Llevando al límite la atención individualizada y centrada en el cliente

3

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Las redes sociales son herramientas. El tiempo real es una actitud.

David Meerman Scott

El hecho de tener una visión de 360 grados de sus clientes, así como una visión profunda de su comportamiento es solamente el primer paso hacia un enfoque de marketing más inteligente. El segundo paso consiste en convertir esta inteligencia tan valiosa en acciones centradas en el cliente. Existen muchos ejemplos de este tipo de acciones de marketing basadas en datos - predicciones de cancelación, minería web, analíticas de ubicación o escucha de las redes sociales - pero este capítulo se centrará en su vertiente más avanzada: las campañas en tiempo real.

El marketing en tiempo real es marketing en su máximo exponente, es el nivel más íntimo de relación con el cliente: iniciar una conversación individual. Eleva los esfuerzos de marketing a un nuevo estándar que sobrepasa los esfuerzos agresivos y molestos del marketing disuasorio.

Tener una marca que destaque y venda en medio de la avalancha de información que envuelve a cada uno de nuestros clientes es un desafío increíble. Según el líder de opinión sobre marketing Jay Baer,

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el «marketing inteligente intenta ayudar», y es la única manera que las empresas tienen para comunicarse eficazmente con sus clientes. Olvídese de «ser viral». Lo que realmente atrae la atención del cliente es cuando las marcas son realmente útiles, cuando «informan» al cliente en lugar de «promocionarse». Es una línea muy delgada quesolamente puede salvarse con información en tiempo real. Solo resultará útil si ofrece información al cliente adecuada y en el momento adecuado. Solamente es útil si satisface una necesidad real. Porque en cualquier otro caso- sí, incluso si es personalizada, como mucho será cómoda (o molesta, en el peor de los casos). No deje que nadie le diga lo contrario: la atención centrada en el cliente se basa en la necesidad y la utilidad. En otras palabras, el servicio al cliente es el nuevo marketing.

Probablemente, todas las empresas que conozca le digan que están centradas en el cliente: la palabra resuena en su estrategia, en las entrevistas con los medios de comunicación, en los valores

fundamentales de su página web, etc. Sin embargo, un gran número de empresas no lo hacen bien. De hecho, la mayoría son organizaciones centradas en productos que afirman que ponen al cliente en el centro de todo lo que hacen porque queda bien decirlo.

Pero, ¿qué significa realmente la atención centrada en el cliente? Bien, ante todo, significa cultura corporativa: si el departamento de marketing es el único que realmente se centra en el cliente, esa organización está en realidad poco centrada en él. Este es el motivo por el que todos los datos relacionados con los clientes deben estar conectados, incluso si provienen de departamentos que no son los de marketing. En segundo lugar, significa conocer realmente al cliente para que podamos anticiparnos a sus necesidades: por ejemplo, avisarle cuando tiene que cambiar el carburador del coche. El conocimiento del cliente con este tipo de detalle solo se puede conseguir con una analítica en tiempo real.La diferencia entre ayudar y vender es

muy pequeña. Pero es la diferencia más importante en los negocios hoy en día.

Jay Baer

La toma de decisiones en tiempo real permite reacciones y recomendaciones en tiempo real que optimizan todas las interacciones con los clientes hasta el punto de mejorar los ingresos, el crecimiento y la retención de dichos clientes. Forrester define el

3.2 Tiempo real: Qué es (y qué no es)

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marketing en tiempo real como sigue: «La tecnología de marketing empresarial que ofrece experiencias relevantes y contextualizadas, con valor y utilidad y en el momento adecuado en el ciclo de vida del cliente, a través de sus puntos preferidos de contacto». Según el analista, el marketing en tiempo real es una parte crucial de la estrategia de marca actual. No se trata de un bonito valor añadido, se trata de cumplir las expectativas del cliente.

Casi en tiempo real, se procesa la misma cantidad de datos (y a veces muy rápido) pero hay un desfase entre el momento en que se produce un acontecimiento y el uso de los datos procesados. Aunque a veces la línea entre «casi tiempo real» y «tiempo real» puede

ser muy fina, es evidente que existe una diferencia que muchas organizaciones no consiguen ver correctamente.

Muchas empresas confunden el marketing en tiempo real con el marketing de entrada, que se centra en la creación de contenido de calidad que atrae a la gente hacia su marca o incluso lo confunden con la personalización de los mensajes. Un estudio encargado por la Direct Marketing Association, mostró que la mayoría de participantes (43 %) piensan en el marketing en tiempo real como «un contenido dinámico, personalizado que se entrega por muchos canales», mientras que el 64 % de los participantes creen que el marketing en tiempo real se centra en algún tipo de personalización dinámica2. Otros parecen pensar que consiste en capitalizar eventos importantes con campañas de actualidad en las redes sociales.

Parece que hay mucha confusión sobre el término, pero el «tiempo real» es mucho más sofisticado que todo lo anteriormente mencionado. Es más que una analítica predictiva y pre calculada. Es un ajuste perpetuo o una re ejecución que ocurre extremadamente rápido. Como, por ejemplo, en el caso de una campaña de marketing que está en espera para ser enviada a Ana - basándose en su comportamiento pasado - sobre el iPhone 6, pero en lugar de eso se le ofrece un anuncio en su Facebook para el Samsung 6, porque lo ha estado buscando por internet. Se trata de cambiar continuamente junto con el cliente.

2 Fuente: http://www.evergage.com/blog/real-time-marketing-isnt-what-you-think-it-is/

Ser capaz de escuchar a los consumidores en tiempo

real y reconocerlos a través de diferentes canales y

dispositivos

Ser capaz de contextualizar esta información en tiempo real

La analítica en tiempo real básicamente significa tres cosas:

Tomar decisiones y reaccionar en tiempo real ycoordinar el contenido que se proporciona a través de

una mezcla de canalesdigitales y analógicos

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2

Debemos dejar de interrumpir lo que a la gente le interesa y ser lo que a la gente le interesa.

Craig Davis

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Y funciona. La versión en tiempo real es la forma de marketing más efectiva: según Econsultancy, «los negocios que utilizan tecnologías de personalización en tiempo real observan un aumento promedio del 19 % en sus ventas».

Capturar y procesar los datos en tiempo real

Para ser capaz de reaccionar en tiempo real, debe analizar los datos de un cliente y un contexto, en lugar de, por ejemplo, analizar 1.000 clientes en un lote. Aunque pueda parecer obvio, muchos especialistas de marketing aún no comprenden que si se desea realizar una analítica en tiempo real sobre los eventos de un cliente, también se necesitan datos en tiempo real. En algunas organizaciones, especialmente las más grandes que tienen problemas con la arquitectura heredada llena de núcleos informativos, los datos solo se actualizan una vez cada ciertas horas, lo que hace imposible escuchar los “momentos de la verdad” cuando se producen. Un proyecto «en tiempo real» solo puede reaccionar igual de rápido que el sistema más lento de su arquitectura.

Contextualizar la información

Escuchar y ver lo que el cliente está haciendo en cada momento es solo el primer paso. Ser capaces de añadir valor a estos “momentos

de la verdad” con analíticas avanzadas es donde la cosa se vuelve realmente interesante.

Los datos explícitos - por ejemplo, un perfil de cliente, datos históricos o transaccionales - deben transformarse de forma que la empresa pueda descartar el ruido (la información irrelevante) y colocar los datos en un contexto con el que pueda actuar. Este contexto pueden ser muchas cosas: alguien hablando a un empleado al servicio de atención al cliente, paseando por una tienda, pagando en una tienda en línea, utilizando una cuenta bancaria, tuiteando a sus amigos... Se trata de combinar los datos en tiempo real con eventos del mismo cliente que han pasado en otros canales, para obtener un contexto de comportamiento completo, reconocerlo como el mismo cliente y conocer cuáles serán las mejores ofertas de productos para él.

Traducir la información contextualizadaen acciones en tiempo real.

Ser capaz de contextualizar la información en acciones en tiempo real es el punto donde las analíticas realmente compensan. Es aquí donde el marketing pasa de ser un «truco» comercial centrado en el producto, a ser un servicio bien acogido. Como cuando un minorista envía una promoción relevante a una clienta basándose en el hecho de que ella buscaba por Internet desde el móvil una chaqueta de invierno unas horas antes, y la previsión del tiempo indica que nevará y habrá hielo esa misma noche. No es solo información bien acogida, sino muy necesaria y enviada a través del canal adecuado en el mejor de los momentos posibles. Esto es marketing en tiempo real en su máximo exponente.

Las acciones en tiempo real valiosas son, por ejemplo, bancos que sirven a sus clientes en tiempo real y utilizan perfiles de riesgo en tiempo real para ofrecer productos y servicios dinámicos. Otro ejemplo sería un operador de televisión por cable que utilice analíticas en tiempo real para que los agentes de su centro de contacto tengan una imagen completa del cliente y le puedan ofrecer la propuesta, también en tiempo real, más adecuada.

Otro ejemplo es la venta cruzada de accesorios a Laura, que está buscando cámaras digitales en una página de venta por Internet, y sabiendo que gasta mucho dinero, pero que no es una experta en tecnología, aún no ha recibido recomendaciones de accesorios

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porque aún no ha llegado al punto de buscarlos por Internet. Asegúrese, asimismo, que el producto sugerido está

Uno de los mayores retos del tiempo real es la gestión de esa gran cantidad de datos que deben tratarse con cuidado...pero muy rápido. Al trabajar con cantidades ingentes de Big Data, el almacenaje de datos se vuelve más difícil e incluso irrelevante. Eso es porque el valor de los datos ya no radica en los datos en sí mismos, sino en los acontecimientos que están recogidos en ellos. Dicho de otra forma: las organizaciones deberían enviar los datos y analizarlos en tiempo real sin almacenar todo el historial informativo.

Es esencial filtrar el ruido cuando se trabaja con estas cantidades tan grandes de datos. La transmisión de datos es perfecta para esto. Solamente se almacena la información relevante - como las campañas de marketing para las que el cliente fue seleccionado - pero no cuánto tiempo pasó alguien en la web, de dónde venían o dónde hicieron clic... Este último tipo de datos - que tiene una vida útil muy corta - solo se capturan en tiempo real. Es la única forma de evitar problemas de almacenamiento cuando gestionamos Big Data y analítica en tiempo real.

Las posibilidades de conocer a su cliente avanzan más y más. Ahora existe una gran cantidad de datos a su disposición, preparados para ser extraídos y analizados. Quisiéramos acabar este capítulo con

Es mejor lanzarse a por la analítica en tiempo real de forma interactiva, experimentando y aprendiendo desde las fases más fáciles de este tipo de proyectos e ir progresando con más capacidades avanzadas a medida que pasa el tiempo. Un enfoque popular en muchas empresas es añadir las características en tiempo real solo en un canal. Muy a menudo, es el canal en línea porque es allí donde los clientes dejan más huellas legibles. En una segunda fase, empiezan a añadir los canales analógicos a la mezcla, como la tienda física o el centro de atención al cliente.

Los ejemplos de empresas que inician una estrategia de marketing en tiempo real y omni-canal son bastante limitados, aunque es donde reside la auténtica atención centrada en el cliente. Las organizaciones que se esfuerzan por llegar a este nivel de sofisticación deberían tener en cuenta que primero necesitan entender la cultura, la gestión de los datos y la arquitectura de la analítica centralizada. Paso a paso.

3.3 Del almacenaje a la transmisión de datos

3.4 Un proceso paso a paso

3.5 No se convierta en Gran Hermano

una advertencia importante: solo porque pueda, no significa que deba hacerlo. Si reacciona en tiempo real a ciertos acontecimientos de forma inapropiada, podría ser contraproducente para usted. Por ejemplo, evite que su equipo de servicio de atención al cliente llame a un señor mayor mientras está navegando por una página web sobre pólizas de vida para ofrecerle una promoción o intentar venderle un funeral pre pagado y pre organizado. Estas son decisiones delicadas, en las que debería respetar los límites, la privacidad y la ética. La comunicación agresiva, incluso si es relevante, está totalmente fuera de lugar en este caso.

Conocer a alguien demasiado bien en una situación comercial puede ser dañino para la futura relación entre ambos. Un comportamiento parecido al de “Gran Hermano” no solamente asustará al consumidor, sino que, en este momento en que todo es transparente, tendrá el potencial de arruinar la reputación de una empresa durante mucho tiempo. Piense por un momento en el ejemplo de la cadena de grandes almacenes Target y el caso de la chica embarazada que aún sigue en las mentes de la gente después de más de tres años.

Así que, cuando se trata de tiempo real y la personalización individual: siga siempre unos criterios éticos y respete la privacidad de las personas, para beneficio de sus clientes y el suyo propio. Debe saber cuándo reaccionar, a qué y cuándo es apropiado o no y dentro de qué espacio temporal se puede Influir perfectamente en las reglas del juego y automatizarlo.

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¿Cómo saber cuál es la siguiente mejor oferta para cada uno de sus clientes?

Ver aquí

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Modelos de optimización y atribución

4.1 Equilibrar la empresa y los clientes

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Lo que ayuda a la gente, ayuda a las empresas.

Leo BurnettLa experiencia del cliente, la centricidad en el cliente, poner al cliente en el epicentro de todo lo que hacemos, primero el cliente... No hay duda sobre esto: hoy en día, más que nunca, el marketing gira en torno al cliente. Y así es como debería ser, ahora que los clientes tienen más poder que nunca y que las organizaciones tienen que luchar para llamar su atención entre el resto de mensajes de los competidores y en todos los diferentes canales.

Aunque el cliente sea importante para la empresa, es surrealista ver como hoy en día, en algunos casos, la estrategia y los beneficios

de una empresa parecen ser casi de segundo orden, frente a esta atención centrada en el cliente casi mitificada. Esta es, en realidad, una de las partes más complicadas del marketing: establecer un equilibrio entre las necesidades del cliente y las de la organización. Sin los datos y la información adecuados, es casi imposible encontrar un equilibrio fructífero entre la atención centrada en el cliente y las políticas de contacto, por un lado, y los objetivos de la organización y los planes de estrategia comercial, por el otro.

4.2 Invertir en los canales apropiados

Los modelos de atribución - el uso de analíticas avanzadas para destinar créditos proporcionales a cada punto de contacto de marketing en todos los canales digitales y analógicos, que llevaría a una acción del cliente deseada3 - desempeñan un papel fundamental a este respecto.

Según la encuesta de CMO Survey, las organizaciones de marketing sienten más presión para demostrar su valía (un 65 % afirma que la presión es creciente), pero no disponen de los medios para demostrar su impacto en términos cuantitativos (alrededor del 65 % afirma que no puede).4 Uno de los resultados de esta escalada de tensión es que todas y cada una de las sub esferas del marketing lucha por colgarse las medallas de los éxitos de ventas. Sin embargo, en el entorno complejo del recorrido del cliente, es muy difícil detectar, quién, por ejemplo, es responsable de la venta de aquellas gafas de sol Gucci de color burdeos que Elizabeth se compró. ¿Fue la valla publicitaria por la que pasó ese día soleado de junio? ¿Fue el hecho de que su actriz favorita las llevara en una película? ¿Fue gracias a Google, que la dirigió a su página web? ¿Fue el equipo de su página web por haber creado una tienda en línea tan buena? ¿Fue el anuncio que Elisabeth vio en Facebook tras salir de la página porque pensó que las gafas eran muy caras? o ¿Fue el correo electrónico directo que le ofrecía una promoción en ese

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3 Fuente: The Forrester Wave: Cross-Channel Attribution Providers, Q4 2014 report4 Fuente: http://www.forbes.com/sites/forbesinsights/2014/12/02/cross-channel-attribution/

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mismo producto por ser una clienta tan fiel? ¿Cómo pueden saber los profesionales del marketing a qué asignar sus cada vez más reducidos presupuestos?

Es aquí donde la atribución de marketing entra en juego. Esta ciencia aspira a entender qué impacto tienen los canales de marketing en la experiencia del cliente y a dirigir los ingresos hacia la empresa con la ayuda de las analíticas inteligentes. Responde a la eterna pregunta: ¿qué arma funciona mejor? (o no funciona en absoluto)5

Es de recibo decir que existen muchas maneras de medir los esfuerzos de marketing. Mientras que muchos expertos en marketing miden su trabajo con medidas como las visitas a una página web, el boca a boca, las impresiones o el índice de clics, los modelos de atribución utilizan medidas como la facturación, los beneficios, la retención de clientes y el volumen de ventas.6

5 Fuente: http://blogs.sas.com/content/customeranalytics/2014/11/17/marketing-analytics-for-attribution-modeling/6 Fuente: http://www.thedrum.com/opinion/2014/09/24/beginners-guide-attribution-modelling

4.3 Tipos de modelos de atribución

Existen básicamente tres formas diferentes con las que las empresas pueden enfocar su modelo de atribución, que se ordenan por orden de madurez y de sofisticación:

Basado en reglas

De abajo hacia arriba

De arriba hacia abajo

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Modelo de atribución basado en reglas

Son pocas las empresas que no miden sus esfuerzos de marketing. Simplemente no hay otra alternativa en el entorno competitivo actual. Aunque quieran evaluar cuidadosamente sus esfuerzos, la mayoría, sin embargo, no están muy dotadas para la materia. Eso es porque la mayoría de ellas no están teniendo en cuenta todos los puntos de contacto, todos los esfuerzos y todos los datos relevantes de información financiera y de clientes.

Muchas empresas se están beneficiando de un modelo de atribución basado en reglas. Investigan los datos en línea y comprueban los resultados en los canales digitales. Muchas atribuyen a último clic el 100 % del éxito de venta sin tomar en consideración ningún otro coste u otros “momentos complejos de verdad”. Así que si un cliente busca una marca determinada de Smartphone, aterriza en una página web e inmediatamente lo compra allí, el canal de búsqueda es el responsable de dicha venta. Pero hoy en día, el recorrido del cliente es mucho más complejo que todo esto, y raras veces existe un único punto de contacto. Es por ello por lo que la inteligencia que proviene de este tipo de medidor simplificado tiene una utilidad bastante limitada.

Modelo de atribución de arriba hacia abajo

Las empresas que son más maduras en sus esfuerzos de medición de marketing han evolucionado de un modelo basado en reglas a un modelo basado en datos, de arriba hacia abajo.

Este último analiza el retorno en la inversión de las acciones de marketing en relación con las ventas de la organización: este modelo tiene en cuenta el gasto de marketing, los factores económicos y los competitivos. Esto destapa información aplicable a los canales en los que marketing están trabajando.

El modelo de atribución de arriba hacia abajo dispone de muchas ventajas. Revela aspectos valiosos de la relación entre las ventas y el gasto de marketing y permite a los expertos crear diferentes escenarios. Desvela las consecuencias de los recortes de presupuesto o los aumentos para un cierto canal de marketing y cómo laspromociones están afectando al valor de marca. Ofrece informaciónrelativa a la canibalización y al efecto halo entre diferentesmarcas, temas o productos. Muestra la influencia del gasto de loscompetidores en sus ventas.

La razón por la que los modelos de atribución de arriba hacia abajo tienden a ser más populares que las analíticas de abajo hacia arriba es que el gasto en marketing y los datos de ventas, están a menudo más disponibles dentro de las organizaciones y no hay una necesidad de buscar datos esenciales de clientes (que es lo que se suele

hacer en una analítica de abajo hacia arriba). Al mismo tiempo, este también puede verse como un inconveniente puesto que ofrece una vista de bastante alto nivel de las influencias y las interacciones de canales, no incluyendo algunos detalles importantes. El modelo de arriba hacia abajo nunca le ayudará a entender qué anuncios están funcionando bien, cuáles son las palabras clave más populares, qué es exactamente lo que atrae las conversiones, etc. Sin embargo, es una buena manera de desarrollar un marketing más inteligente si aún no le es posible medir todos sus puntos de contacto con los clientes.

Modelo de atribución de abajo hacia arriba

El modelo de atribución de abajo hacia arriba, por su parte, se basa en el comportamiento. Atribuirá las compras basándose en los puntos de contacto de marketing que se utilizaron durante el recorrido del cliente. Así, analiza cuantos datos le es posible, para conseguir el mayor tipo de información esencial posible: desde información sociodemográfica y transaccional sobre los clientes y su historial de contacto y respuesta, hasta los datos basados en los medios en línea, sociales y de ubicación. La analítica de abajo hacia arriba observará cada recorrido de cliente de forma individual y en gran detalle y otorgará a cada punto de contacto de marketing un porcentaje de las compras generadas por ese recorrido de cliente. A diferencia del enfoque de arriba hacia abajo, este enfoque puede decir qué anuncio

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funcionó o qué campos específicos de su tienda en línea son los que más clics han recibido.

Se cosechan muchos beneficios. Le ayudará a entender el recorrido de los clientes nuevos y de los ya existentes y le ofrecerá pruebas que corroboran que un canal es importante, o no, incluso si no lo parece. Le ayudará a medir la calidad del compromiso en ciertas fases del embudo y reconocerá el valor de varios canales para varias conversiones. Puede explorar en profundidad (y en gran detalle) el recorrido del cliente, a diferencia de los otros dos enfoques.

Lo mejor de ambos mundos

Aunque todos los modelos de atribución tienen aspectos positivos, el plan de acción más sabio es combinar el enfoque de arriba hacia abajo con el de abajo hacia arriba. El enfoque de arriba hacia abajo es más interesante desde el punto de vista de una estrategia a largo plazo (utilizada para establecer el presupuesto para cada canal de marketing), mientras que el enfoque de abajo hacia arriba es más útil para estrategias a corto plazo detalladas y muestra qué contenidos y palabras claves, etc. son las que fomentan exactamente las ventas.

4.4 Paso a paso

Sugerimos un movimiento con pequeños pasos si aún está introduciendo el modelo de atribución en su equipo de marketing. Empiece con los escenarios más fáciles. Para que sea gestionable, es más fácil, por ejemplo, empezar con un solo canal antes de «subir de marcha» y querer abarcar todos los canales. Si se siente intimidado por la recopilación de datos de todos y cada uno de los puntos de contacto posibles con el cliente, empiece con lo que se sienta más cómodo, o con lo que tenga más sentido en su situación.

Si usted es vendedor de productos de construcción y está recopilando mucha información en ese ámbito, tendría sentido empezar su atribución de marketing por los canales físicos. Por otro lado, si usted está ya almacenando y analizando muchos datos en línea o incluso a través de las redes sociales, y consigue la mayor parte de sus ingresos de su tienda en línea, quizás sería más fácil empezar su analítica de atribución desde allí. No hay una solución única para todos. Simplemente haga lo que le haga sentir más cómodo y lo que sea más lógico para su empresa.

4.5 Patrocinio seguro de arriba hacia abajo

Un consejo para los que deseen gestionar su presupuesto de marketing de una forma más inteligente con el modelo de atribución: Tenga en cuenta que este tipo de transparencia de largo alcance puede sonar a música celestial a oídos de los directores de marketing, pero seguramente hará que su equipo de marketing se sienta un poco inseguro o incluso nervioso. Los parámetros de medición tienden a asustar a la gente. Pueden desvelar que se podría mejorar el rendimiento en algunos ámbitos y la mayoría de gente intenta evitarlo a toda costa.

Es por ello por lo que es realmente importante crear un argumento comercial sólido primero y, a partir de allí, asegurar el patrocinio y el apoyo de la dirección de su empresa. Estarán más inclinados a subirse al carro de este tipo de proyecto, porque les permitirá ver claramente cómo funciona su departamento de marketing y cuál sería la mejor división posible de presupuesto para dirigir las ventas de una forma más eficiente. Asegúrese de que tiene a los jefes a su favor, así será más fácil que su equipo también colabore. El cambio siempre es duro. Pero si tiene un argumento comercial que ayude a todo el mundo a trabajar mejor, será más fácil que el equipo participe.

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Marketing Muticanal: ¿Qué es y por qué es importante?

Aprenda más del “por qué” es necesario hacer marketing en múltiples canales

Ver aquí

Artículo

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La evolución hacia el nuevo rumbo del marketing: SAS Customer Decision Hub

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Hoy en día estamos conectados por internet, como neuronas en un cerebro gigante.Stephen Hawking

Existe demasiada información de clientes que cambia muy rápido, se expande por muchos puntos de contacto, canales y campañas para que cualquier departamento de marketing o incluso todo un equipo de marketing corporativo, capturen dicha información, la comprendan y la evalúen. Los presentimientos, la creatividad y la

intuición no serán suficientes en este entorno basado en datos que cambia a gran velocidad. Es por ello por lo que el SAS Customer Decision Hub quiere ayudar a las organizaciones de marketing a crear una visión del cliente de 360 grados y automatizar una parte esencial de sus decisiones basadas en los datos, disponibles tanto dentro como fuera de las paredes de la empresa.

El marketing solamente se puede automatizar de forma adecuada y eficiente si se dispone de las analíticas inteligentes que puedan revelar información sobre datos brutos Y si se tiene la habilidad de

convertirlos en acciones de cliente relevantes. Además, y esto es muy importante, uno debe ser capaz de mantener el equilibrio con lo que es mejor desde el punto de vista comercial. Por ello, se necesitan centralizar e integrar en una única plataforma TODOS los datos, las analíticas y la automatización de marketing. Es por ello queSAS Customer Decision Hub está pensado como un motor de

inteligencia de clientes holístico, completamente integrado y de principio a fin.

SAS Customer Decision Hub permite a las organizaciones establecer un marketing basado en valores con una comunicación omni-canal y contextual verdadera en todos los canales.

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Campañas de marketing

Actividades

Programas de ventas

Comunicación regular

Estrategias de contacto

Prioridades

Decisiones estratégicas

Reglas de contacto

Restricciones

Restricciones de canal/presupuesto

Modelos analíticos

Eventos- Desencadenante

Datos transaccionales

Riesgos potenciales

Historial

ORGANIZACIÓ

N

Acciones

Reglas

Informa

ciones

Customer Decision Hub

Entrante

Saliente

EXTERN

AL

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de datos inteligentes y analítica inteligentes. La Gestión de datos es un prerrequisito en el Customer Decision Hub de SAS, puesto que la inteligencia sobre los clientes es igual de valiosa como los datos sobre los que se construyó. Asegúrese de que elige y utiliza los datos organizativos y de clientes adecuados, los que son relevantes y los que están actualizados y limpios.

El núcleo (hub) centraliza las diferentes herramientas de analítica de clientes: escucha de las redes sociales, recomendaciones en tiempo real, previsión de modas, extracción de información de internet, segmentación de clientes, analítica del valor de la vida de los clientes, modelos predictivos y cualquiera de las soluciones que usted elija, además de disponer de una interfaz fácil de usar. El hub tiene como objetivo el proporcionar a los departamentos de marketing cuanta más independencia sea posible del departamento de informática con una automatización extensa de las habilidades, un autoservicio de gran alcance y una visualización fácil de entender, de los datos y de la información. Es la única manera de obtener la velocidad de respuesta que requiere la actual situación de mercado.

Reglas

Antes de transformar las informaciones en acciones y campañas que sean bienvenidas, debe considerar varias cosas: ¿la acción es consistente con mi política de contacto, cumple con mi estrategia

5.1 Desde la información hasta las reglas y la acción apropiada

SAS Customer Decision Hub posee tres componentes esenciales que permitirán a los departamentos de marketing automatizar ciertos tipos de inteligencia primordiales:

Antes de que pueda sorprender a sus clientes con la información que necesitan y que les importa, necesita disponer de una visión de 360 tipo de información, necesita datos, herramientas de gestión

Informaciones Reglas Acciones

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Información

Escuchando, el marketing volverá a aprender a hablar.

Doc Searls & David Weinberger

comercial, existen restricciones de canales o cuáles son mis prioridades exactas? El Customer Decision Hub de SAS centraliza y automatiza todas las reglas y se asegura de que solamente las opciones óptimas, tanto desde un punto de vista organizativo como desde un punto de vista de la atención centrada en el cliente, estén bien planeadas y bien llevadas a cabo. De esta forma se asegurará de que los objetivos de su empresa se se representen del modo más apropiado.

Acciones

El último componente del Customer Decision Hub es donde toda la información y las reglas se transforman eficazmente en campañas de comunicación y de marketing y programas de ventas. Esto puede ser en tiempo real, casi en tiempo real o en diferido, dependiendo

de las necesidades de cada empresa. Aquí es donde se definen el diseño y la acción y donde se decide qué escenarios entrantes y salientes se aplicarán de forma efectiva. Dependiendo de cuán lejos quiera usted llegar en cuanto a inteligencia de cliente, el Customer Decision Hub le puede ayudar a ofrecer ofertas altamente relevantes e interactivas en tiempo real (incluso en entornos de mucho volumen) basándose en técnicas de analítica automatizada, no en presunciones de negocios.

SAS Customer Intelligence

5.2 Un ecosistema de marketing inteligente

El líder de pensamiento e innovación Peter Hinssen considera que las organizaciones deben convertirse en una red porque los mercados exteriores se han convertido en redes de información. Y es que las redes conectadas son más inteligentes, más rápidas y más ágiles que cualquier otro tipo de organismo. SAS Customer Decision Hub trabaja de acuerdo con estas mismas leyes: pretende conectar todas las capas de la información sobre clientes y relacionadas con el marketing y las ventas – todos los datos de los diferentes departamentos, las bases de datos y canales– en un ecosistema altamente inteligente, rápido e interconectado.

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crípticas, utilizando un conjunto de tareas reutilizables y alternativas. Es una situación beneficiosa para todos, que reduce la dependencia de los expertos en informática: el departamento de marketing recibe y valora las informaciones de clientes más rápido que nunca y los científicos de datos pueden centrarse en proporcionar valor añadido real a preguntas mucho más complejas que tanto disfrutan respondiendo.

Y por último, pero no menos importante, SAS Customer Decision Hub crea una conexión inteligente y equilibrada entre las necesidades del cliente y lo mejor para la empresa. Permite invertir allí donde realmente vale la pena, optimizando de forma inteligente las inversiones en marketing al mismo tiempo que aumenta la satisfacción de los clientes y mantiene o incluso mejora-el valor que se está creando.

SAS Customer Decision Hub funciona como un ecosistema en red de muchas maneras: crea una conexión más fluida y colaborativa entre los departamentos de marketing y de informática que siempre han tenido una relación dependiente pero muy ambigua. Tradicionalmente, las soluciones de inteligencia de clientes siempre han sido demasiado complejas para que las gestionaran los usuarios de negocio. El marketing tenía que trabajar codo con codo con estadísticos y científicos de datos para recibir esta anhelada inteligencia de clientes que, con excesiva demanda y tan centrados en las tecnologías como estaban, no siempre eran capaces de proporcionar soluciones a tiempo de una forma comprensible. Por otro lado, SAS Customer Decision Hub ofrece analíticas accesibles que automatizan acciones que de otra forma serían complejas, para que los usuarios de marketing puedan extraer mucha información sin la ayuda del departamento de informática. Un interfaz fácil de usar les permite tomar decisiones, convirtiendo los procesos en algo intuitivo, en lugar de estar escondidos entre programación y reglas

El objetivo del marketing es conocer y entender al cliente de tal forma que el producto o servicio se ajuste perfectamente a él y se venda por sí mismo.

Peter F. Drucker

El marketing es demasiado importante como para dejárselo al departamento de marketing

David Packard

SAS Customer Decision Hub adaptará su marketing perfectamente al entorno de mercado actual. Le ayudará a entender mejor a sus clientes y a tomar las mejores decisiones de campañas, pensando tanto en sus clientes como en su estrategia comercial. Le permitirá proporcionar a sus clientes lo que necesitan cuando lo necesitan, siempre a través del mejor canal. Le permitirá vender más, porque, a fin de cuentas, ese es el objetivo del marketing.

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