La revolución digital está aquí. Hoy en día los consumidores se pasan de las tiendas físicas a los sitios virtuales de manera natural. Y con esto, cada persona crea una experiencia única y personalizada dentro de dos mundos que ellos desean y esperan. Y esto, ¿qué significa para quienes nos dedicamos a marketing?: Que el mundo ha cambiado y este cambio vino para quedarse. Y significa que debemos reconsiderar la manera como interactuamos con nuestros clientes.

En este nuevo mundo donde converge lo virtual y lo físico, las organizaciones deben volverse ágiles y veloces, ser capaces de innovar, ofrecer contenido relevante y personalizado, con ofertas que atraigan a la audiencia objetivo. Y esto también significa ofrecer una experiencia transparente y consistente, donde el individuo pase de un canal o medio de contacto a otro, sin perder la consistencia en información, ofertas, e interacción que implica esa experiencia con una marca.

¿Cómo lograrlo? Hay un mundo de información generado cada día. Información que bien utilizada puede convertirse en “insights” que permitan generar la experiencia que el cliente está esperando y por lo tanto, mantener la lealtad de nuestros consumidores. Pero no todo es tan bueno como parece. Hay un problema que muchos – si no es que todos – enfrentamos y es que esa información existe en diferentes lugares, como sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales, sistemas internos, etc., que no siempre se hablan entre si. El resultado es que no hay comunicación entre canales y por lo tanto, no es posible obtener “insights” del mercado ni brindar una experiencia consistente en cada punto de contacto.

Pero hay cosas que debemos saber y comenzar a llevar esa gran información a nuestro favor, y de nuestros clientes.

Según IDC , implementar un marketing basado en datos necesita cambios fundamentales en la infraestructura, los procesos y la orientación de la organización hacia los datos. Y una de las metodologías más modernas detrás del marketing basado en datos son las analíticas predictivas, que incluyen aplicaciones como las siguientes:

 Mix de marketing – ¿Qué medios de marketing son mejores para generar demanda en qué tipos de productos?

 Puntuación de leads mejorada – ¿qué patrones de respuesta son mejores para calificar leads?

 Venta ascendente y cruzada – por ejemplo descubrir el momento óptimo de interactuar con ofertas personalizadas.

 Optimización de la web – por ejemplo, por medio de la cuantificación de los patrones de visualización de las páginas, una empresa logró crear intervenciones en tiempo real usando un chat en línea en los patrones de visita no productivos, e intentó llevar a esos visitantes en la dirección adecuada, produciendo importantes ingresos para la compañía por medio de la página web.

Otras aplicaciones de analíticas predictivas para marketing, dependiendo del giro, pueden incluir, la adquisición de nuevos clientes, la optimización de campañas, promociones y programas de lealtad; la promoción de productos por preferencia de canal; los paquetes de productos basados en el comportamiento del consumidor y la optimización de precios.

Puedes conocer más al respecto en el whitepaper patrocinado por SAP y elaborado por IDC: “Las matemáticas del marketing moderno: Cómo los análisis predictivos hacen que el marketing sea más eficaz”. También te recomiendo este video de Jonathan Becher, Chief Digital Officer de SAP, en su conferencia “Haga lo que hace mejor con Big Data”, y descubre que es posible realizar un “focus group” con miles de personas, y no solo por escuchar a tu audiencia, sino para lograr un objetivo de negocio.

Esta es una de las ayudas que puede ofrecerte SAP con su suite de aplicaciones analíticas para marketing que incorporan información del cliente en back-end y front-end en tiempo real: SAP Customer Engagement Ingelligence.

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