¿Qué tan importante es la Inteligencia de Clientes para una empresa?

En todo proceso empresarial, aprovechar las herramientas tecnológicas para recopilar información sobre los hábitos de compra del cliente, se ha vuelto esencial para determinar el éxito de un negocio.

La Inteligencia de Clientes lo hace posible, pues este proceso busca reunir y analizar información de los consumidores, sus detalles

 

y actividades con el fin de entender sus comportamientos, construir una relación más efectiva y así mejorar la toma de decisiones en los procesos de venta y marketing.

Entre muchas otras cosas, lo que se busca es no solo entender al consumidor para que el producto o servicio se ajuste a sus necesidades, sino que independientemente de la industria, sus datos ayuden a las empresas a llegar a su público objetivo.

El auge de las plataformas modernas de inteligencia de negocios y analítica ha hecho posible el acceso a los datos, la interactividad, el análisis, el descubrimiento y el intercambio de información. Blacksmith Research hace posible llegar a la Inteligencia de Clientes a través de tres componentes:

  1. Análisis de patrones de consumo de los clientes

Le permite a una compañía tener una relación más inteligente con sus clientes, trabajar para mejorar su experiencia y así brindarles un mejor servicio a través del comportamiento transaccional. Se trata de entender, a partir de este modelo, qué hay detrás de cada uno de los datos que suministra el comprador y sus hábitos de consumo, por ejemplo: la marca del producto,  la hora o el día en que se hizo la compra, cada cuánto la hace, su gasto en promedio, etc.

De acuerdo con Juan Carlos Ochoa, Director General de Blacksmith Research, para que las compañías puedan identificar y atraer a los clientes potenciales es necesario generar mensajes adecuados que se adapten a sus necesidades y características particulares. Solo así el consumidor se sentirá valorado por la empresa y lo fidelizará, por lo que la compañía tendrá mayor visibilidad e incremento en ventas.

  1. Segmentación avanzada de clientes

Consiste en utilizar algoritmos avanzados para segmentar los clientes desde una perspectiva más integral y así conectar los productos y servicios de la compañía acorde a los gustos y necesidades de los clientes. “Se crean datos significativos todos los días, incluyendo información sobre los hábitos de los consumidores, sus preferencias de gasto y mucho más. Es ahí donde empezamos a generar sugerencias de acuerdo con su categoría y capacidad de compra”, asegura Ochoa.

Aunque se debe ir mucho más allá del proceso de segmentarlos y clasificarlos por variables sociodemográficas como: el género, el estrato social, la ciudad donde vive, su situación profesional y edad, se debe evitar cruzar la línea del intrusismo y generar un efecto contrario al que se quiere conseguir.

Aliados con la transformación digital, Blacksmith Research pone sobre la mesa las iniciativas estratégicas para crear una vista integral que permita a los equipos analizar sus propios datos, encontrar eficiencias, tomar mejores decisiones y estar preparados para cualquier cambio en el estilo de vida del consumidor.

También, se busca agregarle valor a cualquier proceso empresarial y aprovechar al máximo las inversiones de datos por medio de dos factores:

  1. Upsell o incremento en las ventas: que permite ayudar al consumidor a aumentar su nivel de compra.
  2. Cross-Sell o venta cruzada: que ayuda a entender los patrones de consumo y analizar el potencial de compra de otros productos que pueden estar en la mira de los clientes.
  3. Motor de recomendaciones: campañas automatizadas basadas en los patrones de comportamiento de los clientes

Es lo que también llaman marketing personalizado y “marketing intelligence” y a partir de la combinación de los dos primeros componentes: los patrones de consumo y la segmentación avanzada, incorpora algoritmos de analítica avanzada, normalmente conocidos en el mundo del “Machine Learning” los cuales procesan y analizan toda la información recopilada y segmentada para lanzar recomendaciones o promociones personalizadas de los productos que al cliente le pueden interesar. Este proceso se realiza en tiempo real y a distancia, a través de las diferentes plataformas digitales de contacto.

Resulta primordial saber ejecutar el marketing personalizado y ajustarlo al tipo de cliente que se quiere alcanzar. Una de las capacidades de Blacksmith Research son sus modelos de integración, consolidación y procesamiento de datos para detectar patrones de consumo, segmentar los clientes y ejecutar el motor de recomendaciones en una plataforma avanzada. Por eso, se trabaja permanentemente para que los algoritmos se reentrenen constantemente, se aprenda más sobre el consumidor y se le recomienden otras cosas para incrementar sus niveles de upsell y cross-sell.

Para Juan Ochoa “estas operaciones son dinámicas y nos permiten ayudar a las compañías a migrar a modelos de marketing inteligente y personalizado, con el fin de aumentar sus ventas, democratizar estas tecnologías avanzadas y promover la transformación digital”. Aunque estas soluciones están pensadas y preparadas para hacerse en tiempo real, deben ajustarse a la realidad de cada negocio y en función de ser una herramienta que le ayude al cliente a tomar buenas decisiones de compra sin volverse invasivo o intrusivo y saturarlo de información.

 

 

Soluciones para detectar patrones de consumo de los clientes en punto de venta

Si te dijeran que a través de la instalación de dispositivos electrónicos con Inteligencia Artificial podrías identificar el comportamiento de cada uno de los clientes que ingresa a tu tienda, ¿lo creerías? Suena a un escenario cinematográfico futurista, pero es una realidad cada vez más tangible y, además, es uno de los servicios que te ofrece Blacksmith Research a través de su partner Mirror Asset Intelligence.

Sergio Ríos Fornaguera, director de Mirror AI, explica cómo las cuatro soluciones que componen el análisis de patrones de consumo de los clientes que ofrecen junto a Blacksmith, proporcionan a los empresarios y ejecutivos del Retail datos e indicadores que les ayudan a tomar las mejores decisiones, en busca de aumentar sus ventas, disminuir las pérdidas y tener más utilidades.

  1. Conteo de personas

¿Sabes cuántas personas ingresan a tu establecimiento? Llevar un conteo manual no es fácil, son muchos los clientes que no desean registrar sus datos en planillas o pasar por los lectores de códigos de barras, perdiendo la oportunidad de robustecer tu data.

En este sentido, Blacksmith ofrece la instalación de dispositivos que cuentan con Inteligencia Artificial, óptica y antenas wifi que identifican los teléfonos móviles de los clientes en la entrada o áreas específicas del establecimiento sea un centro comercial, una tienda o un supermercado.

Esta información va más allá de los meros números o del control del aforo en tiempos de COVID-19; permite identificar la conducta y los hábitos de los clientes. Así, podrás saber con exactitud cuántas personas entran y salen, a qué horas y días hay mayor flujo y, algo muy interesante, cuántas de esas personas regresan. Toda esta información puede correlacionarse con otras variantes como el clima.

Además de hacer el conteo, se puede medir también la recurrencia, es decir, el tiempo promedio de la estadía adentro de la tienda, información que al compararse con las ventas proporciona un factor de conversión bajo el que se pueden establecer KPI’s o indicadores reales. Esta tecnología permite identificar, además, el ingreso de grupos entre los que se pueden distinguir niños y adultos.

“Este tipo de observaciones le sirven al sector del retail para identificar cómo reaccionan sus clientes, qué tanto repiten, cómo reaccionan a sus campañas de marketing, al display de la tienda y a su presentación general”, precisa Ríos Fornaguera.

  • Mapa de calor o heatmap

Otra de las soluciones entre el análisis de patrones de comportamiento de los clientes que ofrece Blacksmith comprende la instalación de otro tipo de dispositivos que permiten identificar cómo las personas transitan dentro de los espacios, cómo se mueven en los pasillos y cuánto tiempo tardan o se detienen en ciertas áreas.

Por ejemplo, si en tu supermercado colocas un anuncio de promociones de algún producto en especial, podrías observar qué tanto está captando el interés de los clientes, a cuántos atrae y qué tanto está llevando a la compra. De obtener resultados negativos, el mapa de calor puede indicarte cuál es el lugar al que deberías moverlo o te puede llevar a implementar las estrategias necesarias para llevar a los clientes al lugar que elegiste inicialmente. En todo caso, te permite actuar para obtener mejores resultados.

  • Análisis de género y edad

La tercera solución se relaciona con la identificación de clientes por género y edad. En este caso, los dispositivos que se instalan en el establecimiento tienen la Inteligencia Artificial para hacer reconocimiento fácil y estimar un rango de edad.

Por ejemplo, si la tuya es una tienda de electrodomésticos de línea blanca, podrías saber con mayor exactitud el género y rango de edad de tus clientes. Así, puedes enfocar tus estrategias de venta por cada uno de los grupos etarios que quieres impactar, a partir del análisis de los datos reportados.

“De esta forma, se pueden dejar de lado expresiones como ‘yo creo, yo pienso o yo estimo’, pues la analítica lo que hace es resolver incógnitas, dudas y preguntas claras de los negocios para tomar decisiones”, enfatiza el director de Mirror AI.

  • Análisis de las filas

Sí, todos hemos hecho filas en casi todos los lugares que visitamos, pero cada uno de nosotros tiene un nivel de tolerancia a la espera diferente. Precisamente, esta última solución lo que hace es contar cuántas personas hay en una fila de espera, así como la cantidad de filas que hay en el establecimiento, sea un supermercado, una tienda, un centro comercial, una taquilla de cine o un aeropuerto.

Pero ¿para qué saber este tipo de información? Muy fácil, para mejorar la experiencia del cliente. Al identificar exactamente cuánto tiempo tarda una persona que hace fila en ser atendida, la tasa y tiempo de abandono, es posible tomar medidas para tratar de mantener a los clientes en sintonía con la marca.

“Incluso, se pueden poner alarmas que indiquen que se llegó a X tope de clientes en la fila o a X tope de tiempo de atención por cada uno, las cuales llegan al gerente de la tienda o al coordinador, para que pueda dar instrucciones precisas para mejorar el servicio y atender con mayor celeridad”, explica Sergio Ríos Fornaguera.

Estas cuatro soluciones permiten recaudar datos no transaccionales de los espacios comerciales que se pueden comparar con otras variables. Incluso, si tienes una superficie con presencia en distintos departamentos, puedes obtener información de cada una de las sucursales, comparar resultados de venta y orientar tus estrategias de forma específica.

 

Para lograrlo, Blacksmith Research y Mirror Asset Intelligence han desarrollado un dashboard en donde sus clientes pueden ver la información histórica y en tiempo real sobre el comportamiento de sus clientes. Además, ofrecen acompañamiento para poder analizar la información.

Porque la información es poder, si te interesa este servicio, visita www.blacksmithresearch.com

Optimizando el Desempeño con Big Data y Analítica en el Sector Transporte de Carga

El aporte del big data y la analítica en el conocimiento de los patrones de consumo, en la generación de modelos de segmentación de clientes, en la predicción de la demanda y en general en la aplicación a problemáticas de los sectores retail y productos de consumo, es bastante conocido y difundido; pero cada vez, hay mas sectores que hacen uso de estas prácticas y tecnologías y van logrando impactar positivamente el desempeño de su negocio.

Es el caso del sector de transporte de carga, el cual ha evolucionado en la incorporación de nuevas tecnologías de soporte a su operación, tales como, sistemas de monitoreo satelital, sensores en los vehículos, aplicaciones que conectan al conductor con toda la cadena logística, sistemas de planificación de recursos, entre otros; que generan una gran cantidad de datos y que aplicando correctamente las prácticas y tecnologías de big data y analítica se pueden explotar para generar eficiencias operativas, para planificar mejor sus operaciones, para descubrir nuevas oportunidades de negocio e incluso para conocer mejor a sus clientes y generar un servicio más personalizado a las necesidades específicas de cada cliente.

Bajo este contexto es importante mencionar que las tecnologías actualmente disponibles ya permiten a las compañías de este sector integrar todas estas fuentes variadas de datos, procesarlos en tiempo real o en el momento que así lo requiera el negocio y los modelos de analítica debidamente implementados permiten a los diferentes equipos, operaciones, logística, finanzas, comercial,  generar insights (hallazgos de valor) para generar accionables concretos que le permitan optimizar sus procesos operacionales, pero también su relación con los clientes.

Lo anterior pudiera sonar solo como algo conceptual, pero la realidad es que la aplicación del big data y la analítica en el sector del transporte de carga es una realidad no solo en Estados Unidos o Europa, la aplicación de estas tecnologías está aquí, en nuestras compañías en Latinoamérica y muestra de ello es Linkarga, una importante empresa Colombiana del sector, la cual en compañía de nuestros servicios y especialistas en Blacksmith Research ha logrado implementar de manera exitosa el uso de estas nuevas tecnologías para mejorar su desempeño.

Son el Big Data & Analytics iniciativas de los departamentos de TI?

Probablemente para algunas personas la respuesta sea un contundente Si y probablemente otro grupo tenga sus reservas al respecto y considere que no. Pareciera a simple vista que solo el nombre Big Data & Analytics ya son términos reservados solo para el mundo técnico, para conversaciones muy tecnológicas y tal vez para unos pocos “gurús” que entienden esa nueva temática llamada la “ciencia de los datos”. Pero corriendo el gran riesgo de tener muchos contradictores y generar polémica al respecto, para nosotros éste tipo de iniciativas no son responsabilidad de las áreas de tecnologías de la información en las organizaciones.

La conversación sobre Big Data & Analytics definitivamente es una conversación de las áreas de negocio, son las áreas comerciales, de mercadeo, de operaciones, de servicio al cliente, de finanzas, entre otras, las que deben liderar este tipo de iniciativas, porque son conversaciones de negocio y no de tecnología. Siendo más específicos, valdría la pena preguntarnos: es la dirección de TI de nuestra compañía la responsable por definir e implementar una estrategia para entender los patrones de comportamiento de nuestros clientes?, es el área de TI la responsable por generar modelos de medición y pronósticos de resultados en el lanzamiento de nuevos productos?, son responsables en TI por generar estrategias de retención de clientes? O por definir modelos de optimización de rutas de entrega?, NO. Las áreas de TI son unos importantes aliados a la hora de ayudarnos a seleccionar herramientas y plataformas tecnológicas que nos permitirán darle el soporte adecuado a estas iniciativas, pero son las líneas gerenciales y directivas de las áreas de negocio los responsables por definir e implementar las estrategias que permitirán a partir de los datos que tienen y los que necesitan integrar de sus clientes, del mercado, del entorno, entre otros, armonizar correctamente una iniciativa de Big Data y de Analítica que pueda darle soporte al logro de objetivos que son de negocio y no objetivos tecnológicos.

Existe la idea erronea de que Big Data y Analítica,sonsoluciones usadas exclusivamente solo por grandes corporativos, pero la realidad es que cualquier empresa (pequeña, mediana o grande) pueden acceder a éstas herramientas y tecnologías a través de un servicio integral de parte de algún proveedor o socio estratégico, pero para poder soportar iniciativas de negocio, para poder entender y predecir mejor a nuestros clientes, para anticiparnos a nuestra competencia, para generar ventajas competitivas y en general para ser más rápidos y asertivos en la toma de decisiones de negocio.

Al final del día el reto ya no es cuestión de tecnología, sino de estar haciendo las preguntas correctas.

Apoya Big Data y Analítica las Iniciativas de Omnicanalidad?

“ubicar al cliente en el centro de la estrategia y darle la mejor de las experiencias”

Es una frase que cada vez escuchamos más de parte de los directivos de las compañías. Esta frase que suena probablemente como algo lógico y natural, realmente tiene muchas implicaciones y retos, entre ellos el tema de Omnicanalidad.

    Si pensamos en darle la mejor de las experiencias a nuestros clientes, obligatoriamente tenemos que pensar que ellos interactúan con nosotros por diferentes canales, ya sea una interacción de compra de nuestros productos y servicios o cualquier otro tipo de interacción como enviarnos una sugerencia, una reclamación o simplemente una búsqueda de información más detallada de nuestros productos, son interacciones que en la realidad actual ocurre a través de la visita de nuestro cliente a una de nuestras tiendas, también a través de visitar nuestra portal web, de nuestra App móvil o de alguno de nuestros canales sociales, también a través del call center, incluso a través de otros canales de aliados o representantes comerciales nuestros.

En fin, es claro que hoy nuestra marca se expone a la interacción de nuestros clientes y consumidores en gran cantidad de canales físicos y virtuales y es allí cuando la frase: “darle la mejor de las experiencias al cliente” se convierte en un gran reto porque tenemos que entender su comportamiento de manera integral en todos los canales.

Haciendo un poco más de claridad al respecto, simplemente reflexionemos: nuestros clientes tendrán los mismos hábitos de compra con nuestra marca cuando nos compran en una de nuestras tiendas y cuando nos compran en nuestra tienda de e-commerce?, buscan los mismos productos en todos nuestros canales?, su ticket promedio de compra es igual si nos compra en la tienda y si nos compra en nuestra App?, cuando van a una de nuestras tiendas física su ritual de compra es igual en cualquier horario y en cualquier día?Definitivamente NO.

Es aquí cuando las nuevas tecnologías de Big Data y Analítica cobran una gran relevancia para darle soporte a una iniciativa robusta de Omnicanalidad. Estas tecnologías alrededor de Big Data nos permiten monitorear esas grandes cantidades de datos que generan las interacciones de nuestros clientes en los diferentes canales y con las implementaciones adecuadas de modelos analíticos, podemos generar análisis avanzados para detectar patrones de comportamiento de nuestros clientes, entenderlos mejor e incluso poder predecir su reacción ante diferentes estrategias de activación de nuestra marca; para así lograr ese objetivo de darle una mejor experiencia y que al final se traduzca en mejores y mayores ventas de nuestro negocio.

Por último, no sobra decir que todo esto ya es una realidad, no es un sueño lejano que las marcas quieren cumplir. Hoy ya hay compañías muy importantes en diferentes sectores en donde los directivos de ventas y de marketing están liderando esta transformación de mejorar la experiencia del cliente y potenciar el desempeño de sus negocios con servicios y tecnologías de Big Data y Analítica como soporte a su iniciativa de Omnicanalidad.