Big Data y analítica avanzada para un mayor conocimiento del cliente

Del mismo modo que en el entorno social un cliente no se conforma exclusivamente con la información que le proporciona una marca y recopila información de diversas fuentes, cualquier empresa que se precie debe tener el mejor conocimiento posible de sus clientes.

Adaptar y convertir rápidamente la información en conocimiento constituye un mecanismo muy valioso para satisfacer, atraer y retener a los clientes.

Las compañías líderes están combinando los recursos tradicionales y sistemas Big Data para ejecutar programas de analítica avanzada con los que descubrir tendencias, patrones y otros insights relativos a nuestros clientes; alentar la generación y consolidación de nuevos productos y servicios; y guiarnos hacia operativas más eficaces y eficientes.

Con el término Big Data nos estamos refiriendo a nuevos recursos de información no transaccional, no estructurada o semi-estructurada, como pueden ser clicks y logs en páginas web, fotografías, datos de geolocalización, registros de audio, comentarios, críticas o reflexiones. Estos recursos proporcionan la capacidad de ofrecer lo que las transacciones por sí mismas no pueden, insights contextuales dibujados a partir de los comportamientos de los usuarios en diferentes canales. Recursos que permiten a las organizaciones comprender y, sobre todo, anticipar qué comportamientos se traducen en una compra, qué tipo de relación mantiene al cliente fidelizado y cómo los clientes influyen en otros clientes en los medios sociales.

El Big Data no es exclusivo de grandes organizaciones. Incluso en organizaciones de tamaño medio se están recabando y almacenando volúmenes y tipos de datos que requieren una velocidad de procesamiento que no ofrecen los sistemas tradicionales.En respuesta a ello, muchas empresas están expandiendo las arquitecturas en las que residen los datos de clientes a servicios a sistemas Hadoop y servicios en la nube.

La analítica avanzada en un entorno Big Data es esencial para extraer el máximo valor de la información del cliente permitiendo aplicar otro tipo de exploración de datos para detectar patrones, tendencias y correlaciones. Los métodos y tecnologías que abarca son muy diversos: análisis predictivos, estadística, data mining, machine learning, NLP o natural language processing.

Un informe elaborado por The Data Warehouse Institute describe los principales aspectos para obtener un mayor conocimiento del cliente a partir de la analítica avanzada en sistemas Big Data:

• Comprender el comportamiento de los clientes y no-clientes en los diferentes canales (tiendas físicas, call centers, mobile, e-commerce, medios sociales).

Disponer de un repositorio en el que se consoliden las interacciones y experiencias del cliente en los diversos canales, dotará al a empresa de una visión 360 grados que posibilitará proporcionar el servicio adecuado al cliente cuando éste llegue a nosotros por cualquier punto de contacto.

• Implementar procesos de analítica predictiva para ser más efectivos y proactivos.

La analítica predictiva es una solución avanzada que ayuda a las organizaciones a anticiparse al comportamiento del mercado y de los clientes y responder de una forma proactiva.
Con el Business Intelligence tradicional se puede diseccionar la información para saber qué ocurrió y que está ocurriendo. Con la analítica predictiva, tras la identificación de los objetivos de interés, se aplican métodos para explorar tendencias y extraer patrones de los datos que respondan a cuestiones del tipo “que pasaría si…”. En definitiva, para que los datos existentes marquen la pauta de la demanda futura.

• Desarrollar analítica avanzada para posibilitar un marketing personalizado y generar mayor engagement.

Operativamente las empresas tienen que aprender a personalizar las interacciones con el cliente a lo largo de su ciclo de vida para generar un mayor engagement.
Definir una segmentación basada en el comportamiento del cliente a partir de sus acciones y preferencias a lo largo del tiempo; analizar la propensión a comprar otro tipo de productos o servicios; determinar el mejor momento para realizar ofertas cross-sell y up-sell; analizar la efectividad e impacto de las campañas en el comportamiento del cliente; facilitará una personalización y una experiencia unificada en la que dé igual el punto de contacto que el cliente prefiera para interactuar con nosotros.

• Utilizar la analítica avanzada para afinar la estrategia en medios sociales.

Las redes sociales proporcionan canales fructíferos para la experimentación y el aprendizaje. A pesar de que Facebook, Twitter y otros sites llevan ya activos casi una década, muchas de las organizaciones todavía ve en ellos una nueva frontera para la interacción con el cliente. El objetivo es escuchar y aprender de la actividad en los medios sociales y aplicar los insights operativamente para apoyar las estrategias de marketing, ayudar a comprender más rápidamente la reacción a las campañas, valorar la introducción de nuevos productos o servicios, conocer lar estrategias de la competencia.
Así mismo puede utilizarse como herramienta para descubrir y medir la influencia de los clientes y no-clientes en cada canal; cómo éstos impactan en sus redes de contactos, amigos y followers; analizar los links entre los influencers y sus redes y la fluctuación de sus mensajes y los de sus competidores.

• Reducir la duración del proceso analítico para obtener insights en tiempo real.

Velocidad e inteligencia pueden constituir una ventaja competitiva al interactuar con el cliente. Las acciones que tiendan a identificar y reducir los tiempos desde que se capturan y analizan los datos hasta que se presentan y comparten, redundarán en un cliente más satisfecho y en un mayor beneficio para la empresa. Las interacciones y acciones dirigidas para proponer ofertas diferenciadas deberían poder activarse en tiempo real a partir de los insights generados al analizar el comportamiento on-line del cliente en un momento dado.

• Mejorar la visualización de los datos y dotar de análisis visuales a los usuarios que no son técnicos.

En la era del Big Data, los avances en la visualización de los datos constituye una de las evoluciones tecnológicas más apremiantes, debido a un mayor volumen de información, mayor variedad de datos y un incremento en la velocidad de obtención de resultados, donde los resultados no pueden ser presentados en una tabla o gráfico estándar.
Mapas de calor, diagramas de dispersión, visualizaciones 3D, nubes de palabras, .. son ejemplos de visualizaciones que facilitan el análisis para detectar tendencias, patrones o anomalías.

• Desarrollar una arquitectura que equilibre flexibilidad y seguridad en el acceso y gestión de los datos.

A medida que las organizaciones disponen de una mayor conocimiento de sus clientes, se incrementa la cantidad de datos necesarios para la obtención de insights por lo que es vital disponer de una infraestructura tecnológica que garantice la escalabilidad y la flexibilidad a la hora de almacenar y acceder a distintos tipos de datos pero que a su vez, garantice la privacidad de los datos del cliente.
Sistemas como Hadoop y la contratación de servicios en la nube proporcionan dicha flexibilidad y el establecimiento de políticas de privacidad, medidas de seguridad, monitorización en los accesos y forma de compartir garantizan la privacidad y evitan pérdidas de información no deseadas.