Para estar
a la última
en fidelización

A día de hoy, casi todas las empresas, por pequeñas que sean, han integrado el Big Data en sus estrategias de marketing para contar con una ventaja competitiva que les ayuda a posicionarse, a mantener su reputación, a mejorar sus ventas, a reducir costes, a generar nuevas necesidades y hábitos en el consumidor, y por supuesto, como bien sabemos desde nuestra perspectiva de expertos en fidelización, a fidelizar clientes y atraer otros nuevos.

Constantemente, el volumen de datos crece imparablemente. Eric Schmidt dijo allá por 2010, mientras ejercía de CEO de Google, “cada dos días generamos más información que toda la creada desde el comienzo de la civilización hasta 2003”. Intentemos imaginar, con los años que han pasado desde entonces y el uso habitual que hacemos de las nuevas tecnologías (la información producida por estas vías se dobla cada año), las dimensiones en exabytes que pueden haber alcanzado los datos que generamos hoy en día.

Los datos lo han invadido todo

El mundo es un lugar plagado de macrodatos almacenados a la espera de ser aprovechados. Pero los datos por si solos no sirven para nada. La clave para lograr fidelizar al cliente reside en la manera en que se gestionen y se analicen esos datos.

Los clientes serán más fieles a aquellas empresas que sepan sacar más partido de ellos y sepan ofrecerles un trato preferente y más personalizado.

No debemos olvidar que en la actualidad los consumidores son mucho más conscientes del enorme valor que tienen sus datos. Están más informados y capacitados. Sus expectativas sobre lo que les debemos ofrecer han crecido exponencialmente. Se habla del futuro del Big data y de cómo éste pasaba por saber transformar los datos en información y la información en valor.

El Smart Data nos ayuda a poner en marcha nuevas estrategias de fidelización más eficaces

Y precisamente es aquí donde entra en juego el Smart Data, que nos ayuda a poner en marcha nuevas estrategias de fidelización más eficaces. Esta nueva tendencia se centra más en la calidad de la información que en la cantidad. Se trata de hacer un uso más inteligente y eficaz de esos datos. Usar la información con sentido común para poder generar un valor añadido real.

Cuando menos se convierte en más

En palabras de Javier Bosch, CEO y fundador de NBN23, la mejor start-up de la Global Sports Innovation Competition 2016, “el Smart Data será inteligente siempre y cuando tú uses esos datos de manera inteligente”.

Si hasta ahora el Big Data se fundamentaba en las cuatro uves (V): el Volumen de datos, la Velocidad con la que se captan y transfieren, la Variedad de sus fuentes y la Veracidad), el Smart Data, va un poco más allá y añade una V más: el Valor de estos datos, determinante a la hora de tomar decisiones y ejecutar acciones.

Con la nueva filosofía del Smart Data ya no es necesario recopilar esos grandes volúmenes de datos (Big Data) sino que lo importante es saber transformar esos datos en información predictiva e insights con los que podamos realmente trabajar y nos sirvan para tomar decisiones relevantes para el negocio y que den una respuesta real a los problemas y necesidades empresariales.

Lo importante es saber transformar esos datos en información predictiva e insights con los que podamos realmente trabajar

Fernando Díaz, de la consultora Windmill Consultants para la transformación digital de la industria, declara “hoy en día existe la tecnología necesaria para recopilar gran número de datos, pero para resolver ciertos problemas basta con unos pocos”.

Convertir los datos en insights útiles

Ahora el reto consiste en desarrollar procesos y herramientas que puedan convertir estos datos en insights, en información accionable y disponible en tiempo real para los objetivos de negocio o la optimización de procesos. Transformar largas listas de números y datos en información útil, con valor. Convertir esos datos en estadísticas manejables. Usar los datos con eficacia para ahorrar tiempo y recursos e impulsar el retorno de la inversión.

Según escribe Lissa Coffey, en la web de la Initiative on Digital Economy del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT):“los datos en sí mismos no son dinámicos. Ni inteligentes. Son estáticos. Son necesarias las preguntas correctas para hacerlos dinámicos”.

Porque si los datos no se emplean bien no se conviertan en acciones inteligentes de negocio. Un ejemplo de ello nos los plantea Ángel Galán, responsable de Inteligencia de Negocio de Correos: “Imagina una persona que todos los sábados va una tienda y compra un litro de cerveza y un sándwich. Recopilamos este dato constante durante cinco años. Pero en las últimas dos semanas ha comprado, en vez de cerveza y sándwich, potitos y pañales. Desde una perspectiva big data, que toma toda la información, le ofertaríamos cerveza y pañales. Pero desde una perspectiva smart data, nos daríamos cuenta de ese cambio, y le ofreceríamos esos productos para un padre primerizo”.

Es fundamental contextualizar los datos para poder interpretarlos correctamente

Además, también es vital que esta información inteligente esté disponible en tiempo real para que la personalización y capacidad de respuesta del negocio sea realmente eficaz. Las marcas y empresas deben anticiparse y responder a tiempo a los retos y oportunidades de negocio.

La estrategia del Smart Data esta ideada desde el primer momento para alcanzar resultados concretos, para detectar patrones o tendencias.

Conclusiones

Comprobamos que el marketing basado en datos consiste cada vez menos en recopilar terabytes y más en saber interpretar, analizar y extraer lo esencial de esos datos. Esto nos permitirá disponer de piezas apropiadas que nos ayuden a crear un dialogo adecuado y personalizado con cada cliente que nos permita satisfacer sus necesidades.

Por lo tanto, ahora la clave está en encontrar el camino correcto que nos lleve del Big Data hasta el Smart Data. En saber lo que necesitamos para poder encontrarlo, en dar los pasos correctos, utilizar los parámetros convenientes, en hacer las preguntas precisas que nos den las respuestas propicias, en combinar los datos extraídos del análisis con otros procedentes de distintas fuentes y en saber finalmente, aplicar la información obtenida para cumplir con los diferentes objetivos de negocio de cada marca o empresa.