De todas las formas en las que las compañías pueden lograr una ventaja competitiva, el desarrollo de un entendimiento granular de sus clientes está entre las más valiosas. Este nivel de comprensión incluye generar contenido preciso, profundo y accionable sobre las principales determinantes de la generación de valor comercial, como el perfil individual de los clientes, sus hábitos de compra, su preferencia en el uso de canales y su respuesta esperada a cambios en la oferta propia y de la competencia. El análisis avanzado, utilizando técnicas que permiten aplicar modelación estadística y matemática sobre los datos de los clientes (Customer Analytics), es una palanca poderosa en el mercado, que ha llegado para quedarse.

NOTICIA: Cuatro estrategias para adaptar el retail al mundo multicanal

En el futuro previsible, veremos cómo la tendencia de usar Customer Analytics se continuará acelerando, en los próximos cinco años se prevé un incremento agresivo del mercado de análisis de información digital y se espera que crezca 3.3% con respecto al año anterior. Por ello es necesario desarrollar una ventaja competitiva basada en la información y esto se puede lograr por medio de las siguientes estrategias:

  • Examinar y contextualizar la información: la disciplina de Customer Analytics consiste en evaluar la información individual, histórica, multidimensional, de la base de clientes actual y potencial con la ayuda de herramientas especializadas y modelos analíticos derivados de la aplicación científica. Debemos buscar abarcar el universo social y sensorial del cliente, para dar contexto y proyección a la información que poseemos en nuestros registros habituales.
  • Ensamblar capacidades y reunir al talento necesario: éste es uno de los principales retos para las organizaciones que están conscientes de la necesidad de competir con palancas de Big Data. La combinación de talento, muchas veces dispar, en equipos funcionales de alto impacto que permitan transformar a las organizaciones y su mirada al cliente y al mercado, es la razón por la cual es difícil encontrar a quienes realmente sean punta de lanza en el terreno de la aplicación de la ciencia de datos al crecimiento del valor del y para el cliente.
  • Comprometerse con el proceso: para que el Customer Analytics funcione, desde la síntesis del reto de negocio, hasta el despliegue y la operación de iniciativas comerciales basadas en datos, es necesario un compromiso sustentado y sostenible en el tiempo. Una vez que se entiende su práctica y sus implicaciones como motor de generación de valor, se debe convertir en una capacidad inherente, en una disposición continua de la organización, hacia el aprendizaje y su conversión en ofertas de valor relevantes para sus clientes, efectivas y productivas para la propia empresa.

El proceso de Customer Analytics es recursivo, y en cada interacción va enriqueciéndose y mejorando tanto los resultados, como la propia metodología. Gracias a éste se identifican nuevas oportunidades de negocio de manera dinámica, se explota el potencial del análisis y se determinan acciones que generan resultados cuantificables y cuantificados. Para crecer de manera sostenida, generar rentabilidad y abrir espacios a futuro, será necesario combinar ciencia y experiencia, datos e intuición, análisis y ejecución, creatividad y tecnología, en una sola dinámica: en una palanca de Customer Analytics que permita crecer con los clientes y aprovechar las posibilidades que están al alcance en esta era del Big Data.

NOTICIA: Tres estrategias para una experiencia de compra conectada e integral

Juan Pablo Llamas es director de Analytics de Accenture México

mac