Los datos tienen cada vez mayor relevancia en el diseño tanto de las estrategias de producto como también del negocio, una organización basada en datos puede conectar mejor con sus clientes y ofrecerles experiencias sorprendentes.
Sin embargo, mientras que la respuesta está en los datos, el problema viene de la gran cantidad de información que recopilamos, cada vez mayor, y la dificultad que esto significa para identificar cuál es más relevante activar para aumentar el Customer Lifetime Value (CLV) de nuestros clientes.
¿Cómo puede la Data ponerse en acción para mejorar la experiencia y fortalecer el negocio? Una investigación de McKinsey asegura que mejorar la experiencia del cliente ha aumentado los ingresos entre un 2% y un 7%, y la rentabilidad entre un 1% y un 2%.
Desde la pandemia, la captación digital de clientes va en aumento. La mayoría de las empresas ya comprendió la importancia de dicho canal, de la cantidad de datos que hay disponible de los usuarios y de la incidencia que esta información tiene para el negocio.
No obstante, para lograr comprender mejor a sus usuarios, primero necesitan apropiarse -en todo el sentido de la palabra- de los datos y, así, tomar mejores decisiones pensadas en su experiencia y el negocio.
El desafío de la recolección de datos
De acuerdo con la nueva normativa de privacidad, tanto en España como en EU y América, una empresa que quiera transformarse en una organización basada en datos está obligada a pedir el consentimiento expreso de los usuarios para ser rastreados por aplicaciones, ser eliminados de las bases de datos y compartir sus datos con terceros. Esta última condición es el pilar fundamental de las estrategias de publicidad online y actualmente es la que pone al límite a aquellas empresas que monetizan con publicidad programática el contenido de su web.
El cambio de la política de third-party data a first-party data, que favorece la privacidad de los usuarios, también plantea a las empresas distintos desafíos sobre cómo recopilar los datos, transformarlos en información y mejorar el CLV; entre estos, cómo personalizar sin poder capturar información de seguimiento.
Sin embargo, este es un problema al que no se enfrentarán aquellas empresas que tengan una estrategia de first-party data, es decir de recopilación de datos propios. Siempre y cuando esté bien hecha, el usuario promedio aprecia la personalización y está dispuesto a compartir su información a cambio de tener una mejor experiencia, superando incluso la de datos de terceros y por consiguiente, mejorando el CLV. Así, el seguimiento del lado del servidor será más preciso y por lo tanto mejor valorado que los píxeles y sus enemigos los adblockers.
El uso de datos exclusivamente propios para personalizar las experiencias de cliente pasó de 31% a 36%, según un estudio a nivel global de Statista. Este cambio le dio a las empresas acceso a información que antes no tenían e incluso, de acuerdo con un informe de BCG, los anuncios que hacen uso de first-party data presentan mejores resultados. Si bien el número de datos que ahora manejan es inferior, son de mayor calidad y la información con la que cuentan está en sus propias manos, o a eso se debería aspirar.
¿A qué desafíos se enfrentan las empresas?
En la actualidad, muchas compañías aún encuentran desafíos para aprovechar al máximo el poder de la data, convertirse en una organización basada en datos e implementar estrategias centradas en la experiencia del usuario.
Esto puede deberse a una variedad de razones, como por ejemplo:
- Contar con demasiados datos y no saber qué hacer con ellos.
- No tener una visión completa de los datos de comportamiento de los clientes.
- Trabajar cada área como silos de información.
- No tener personal idóneo para su análisis o bien están en manos de terceros.
Además, influenciada por la omnicanalidad, la organización de la información que proviene de distintas fuentes suele ser un punto de preocupación para los equipos de Marketing y Ventas.
¿Cómo convertirse en una organización basada en datos?
Para convertirse en una organización basada en datos y llevar a cabo una estrategia de Data in Action es necesario ser dueños de la información, de la toma de decisiones y de la entrega del contenido personalizado o, en su defecto, ser un orquestador consciente.
Para lograrlo, las compañías pueden abordar un plan de trabajo basado en cuatro pasos:
1. Unificación de los puntos de contacto o data points
Al centralizar y unificar en un solo repositorio de datos la información del usuario y sus interacciones en todos los medios y canales, a lo largo de su journey, así las empresas obtienen una visión única de cada cliente, lo que le permite a cada equipo tomar decisiones más informadas y precisas.
2. Unificación de la cantidad, calidad y visualización de los datos
Capturando nuevos datos relevantes e integrando los existentes, resultados de campañas e interacción con canales y áreas como ventas, soporte, con una completa curaduría y monitoreo constante de los datos disponibles, habiendo definido previamente una estrategia de datos alineada con los objetivos de negocio y un equipo capacitado en la obtención de insights, hábitos de consulta y visualización en la toma de decisiones.
3. Modelado de los datos para un Customer Journey inteligente
Con una visión 360 para crear el Customer Journey, seteando KPIs, data points, canales y herramientas tecnológicas que faciliten la segmentación de los clientes y conformación de audiencias para posteriores estrategias de personalización y generación de modelos de machine learning para anticiparse a su comportamiento, apoyándose en métricas especializadas para cada propósito.
4. Activación de los datos para mejorar la experiencia de los clientes
Creando experiencias relevantes a través de la personalización de canales y formatos, experimentando, midiendo y optimizando los resultados de todas las acciones. Dichos resultados luego se comparten y documentan para fomentar el aprendizaje de la organización.
Beneficios de la Data in Action
Aquellas organizaciones que basan su estrategia y toma de decisiones en información y datos de los usuarios son más propensas a alcanzar sus objetivos de negocio. En este sentido, la Data in Action les permite tener:
1. Marketing coherente
Campañas de marketing ágiles con la combinación adecuada de capacidades internas, externas y compartidas centradas en el impacto, no en el canal.
2. Atribución y ROI optimizados
KPIs claramente definidos que permiten la optimización continua de los mensajes y el compromiso con los clientes a lo largo de todo el ciclo de vida.
3. Audiencias de alto valor
Capacidad para analizar comportamientos, intereses, perfiles y transacciones entre canales a través de 1st , 2nd , y 3rd datos de terceros para activar los segmentos de mayor propensión a través de los canales adecuados y campañas lookalike.
4. Emociones y experiencias conectadas
Para conectar de verdad con el cliente a un nivel humano se requiere emoción y una experiencia positiva compartida a lo largo de todo el recorrido entre la marca y el cliente.
5. Ejecución omnicanal / “Phygital”
Capacidad para organizar y optimizar la actividad de marketing en todos los canales a fin de transmitir mensajes alineados y coherentes a los públicos y segmentos compartidos omnicanal.
6. Marketing, ventas y servicio alineados
Una experiencia humana coherente y reforzada en todos los puntos de contacto de marketing, ventas y servicio.
7. Fast y precision marketing
Disposición de una cadena de suministro eficaz de contenidos de marketing y ejecución de campañas que permite una entrega muy rápida de contenidos y mensajes relevantes y de alta calidad a los canales y segmentos adecuados.
8. Procesos y tecnología conectados
Sistemas y procesos conectados que facilitan a los equipos la entrega de mensajes y ofertas a las audiencias, aprovechando todos los conocimientos y datos que existen sobre clientes potenciales y clientes.
Gracias a las nuevas tecnologías las empresas pueden acceder a soluciones end-to-end que les permite:
- Definir una estrategia sólida de datos propios.
- Integrar todas sus fuentes de información.
- Crear un repositorio único.
- Enriquecer sus datos en un ciclo continuo.
- Generar datos desde cero (Zero party data).
- Eliminar la amenaza del cookieless.
- Crear una base sólida de información para crear algoritmos de machine learning y accionar sus datos.
¿Cómo Diageo Colombia logró activar sus datos de primera mano?
Diageo es líder mundial en bebidas premium, con ventas en más de 180 países y más de 200 marcas entre ellas Johnnie Walker, Crown Royal, J&B, Windsor, Buchanan’s, Smirnoff, Cîroc, Ketel One, Baileys, Captain Morgan, Tanqueray, Don Julio y Guinness.
Al ser una marca de consumo masivo, su modelo de negocio hasta antes de la pandemia estaba concentrado en la fabricación, comercialización y venta de sus productos a empresas del sector retail y tiendas minoristas. Sin embargo, la necesidad de conocer en profundidad a su consumidor tomó mayor protagonismo; y con la aceleración digital ocasionada por la pandemia, lanzaron su propio ecommerce TheBar.com en 2021.
En Colombia, el proceso de transformación digital los llevó a buscar un partner que los acompañara a conocer mejor a sus clientes y consumidores. Además, este socio de negocios debía ayudarlos a desarrollar una estrategia de captación de datos de primera mano, centralizando toda la información que hasta ese momento se encontraba en silos o en manos de terceros, contando con el apoyo de Multiplica para este propósito.
Mediante la recopilación, integración y enriquecimiento de la información first-party data (Behavioral Analytics, CRM y media) y teniendo los datos en su poder, Diageo Colombia logró unificar y estandarizar la captura de datos de sus activos digitales tanto para sitios de branding como ecommerce con el fin de poder recibir la data de manera correcta y activarla a nivel multicanal.
Todos los activos digitales tienen un UX enfocado en la captura correcta de PII (Personal Identifiable Information) para hacer mejor el proceso de entrega de datos por parte del consumidor y posterior trabajo de leads. Además, pudieron comprender las características de sus compradores online en thebar.com y en los primeros experimentos, la compañía ha mejorado sus resultados en cuanto al rendimiento de sus campañas en términos de inversión, alcance y clics.
Durante 2023, la activación de la analítica se aplicará tanto a nivel digital como comercial. Generando valor para la toma de decisiones de la organización en todos sus niveles, con una fuerte apuesta en data enrichment y el desarrollo de modelos estadísticos para incrementar su CLV. De esa manera, Diageo Colombia busca lograr un mejor impacto en el consumidor y cliente, con contenidos más relevantes, ajustados a los diferentes gustos e intereses.
“Multiplica ha sido un partner clave para centralizar los silos de información que Diageo tenía desde que la capacidad digital se venía creando. Ahora, ya con la casa en orden, el reto es generar insights a nivel 360 para apoyar al negocio en tres frentes: construcción de marca, eficiencia en media y vender más”.
Leonardo Carrillo – Business & Digital Analytics Manager en Diageo Colombia
La unificación de datos permite personalizar la experiencia de tus clientes
La cantidad de datos a la se tiene acceso actualmente es imparable y la inversión en big data y análisis es cada vez más fuerte en todos los sectores. En resumen, la necesidad de convertirse en una organización basada en datos no va a desaparecer; pero cada empresa debe analizar detenidamente las acciones que tomará para volverse mucho más consciente y creativa al abordar el lado humano de los datos si es que realmente espera obtener beneficios comerciales significativos.
¿Quieres saber cómo puede tu empresa comenzar su estrategia de datos? Te invitamos a contactar con Mónica Sánchez, Global Data Strategy Lead & Partner en Multiplica.