Siete pasos para poner en marcha una estrategia de big data orientada a las ventas

Numerosas empresas condicionan su futuro a la adopción del big data y tiene previsto realizar inversiones a corto y medio plazo en la adopción de esta tecnología que permite conocer mejor al cliente. Sin embargo, acaparar datos no es big data.

El uso de datos a gran escala permite aplicar soluciones de inteligencia de negocio y adelantarse a las tendencias ofreciendo el cliente como este quiere. Sin embargo, según explican desde la consultora AIS Group hay una serie de “requisitos imprescindibles” para que el big data responda a las expectativas creadas.

“La ventaja principal del uso de big data es que proporciona un conocimiento total del cliente y el desafío es ser capaces de sacar el máximo partido a ese conocimiento para obtener una visión 360 grados sobre él y conseguir aumentar las ventas”, explica Agustí Amorós, director de desarrollo de negocio de AIS Group.

AIS Group ha definido una hoja de ruta con una serie de pasos para ayudar a las empresas que se quieran beneficiar de las ventajas del big data. Según la consultora, se trata de convertir los datos en información y ésta en conocimiento y así descubrir los gustos y costumbres de los potenciales clientes para anticiparse a sus necesidades y adecuar la distribución, las campañas promocionales y la oferta comercial para asegurar el éxito.

Calidad. Para que un proyecto de big data lo sea realmente debe contemplar y resolver siete elementos clave. El primero tiene que ver con la calidad de los datos. El big data se caracteriza principalmente por la enorme cantidad de datos a la que tenemos acceso hoy. Sin embargo, no hay que ofuscarse en recoger datos y más datos, como si tuviéramos síndrome de Diógenes, porque lo relevante es su calidad por encima de la cantidad.

‘Data governance’. El siguiente requisito es el data governance. A menudo, en las empresas existen distintas bases de datos o herramientas de gestión según el departamento del que se trate. Lo ideal es centralizar la estrategia de datos de toda la organización para poder garantizar la calidad de la información, facilitar su mantenimiento y homogenizar su procesamiento y validación.

Valorización. El siguiente paso es discriminar la información de valor. Hay que tener claros los objetivos que se quieren lograr para seleccionar los datos que verdaderamente aportan información de valor, vinculada a consecución de los objetivos comerciales.

‘Geomarketing’. Muchas empresas basan sus estrategias comerciales en bases de datos nominales, lo que nos ofrece una visión muy parcial del conjunto del target. Por nombre no se llega a todo el mundo, pues no todo el mundo está en la lista, pero la aproximación y caracterización geográfica ofrece conocimiento de la totalidad del mercado. Por eso hay que aprovechar el eje geográfico. Se trata de saber cómo son las familias que residen en una determinada zona, cuántas hay de cada tipo, cuánto ganan, cuánto gastan y en qué. Esta información (vinculada al ‘geomarketing’) aporta un enorme valor a la hora de poner en marcha estrategias comerciales y dirigirlas con precisión al público objetivo en lugar de realizar grandes campañas masivas e indiscriminadas.

Modelización. Toda la información disponible es oro para lograr la captación y fidelización de los clientes, pero esa información es realmente útil cuando la usamos para construir modelos predictivos que nos calculen aspectos como la propensión de compra, la previsión de abandono, o nos ayuden a definir estrategias de cross selling (venta cruzada de productos). Estos modelos son los que verdaderamente pueden suponer un salto cualitativo a la hora de aumentar las ventas.

Multicanalidad. Una vez obtenida, discriminada y modelizada esa información de alto valor añadido, el siguiente paso es desarrollar estrategias multicanal. El acceso al público objetivo hoy tiene un componente multicanal y hay que tener muy presente esta realidad para identificar a través de qué canal o canales establecemos comunicaciones con cada tipo de cliente o segmento de interés.

Analizar resultados. Toda estrategia de big data orientada al éxito debe incluir el análisis de los resultados. La medición y el monitoreo debe realizarse constantemente para ajustar estrategias, modelos y mantener la calidad de los datos. A partir de ese análisis, habrá que extraer conclusiones. El objetivo final ha de ser el de diseñar estrategias que permitan tomar decisiones acordes con los objetivos marcados y el conocimiento extraído de nuestros clientes. 

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