Datos al servicio del cliente

¿Por qué YouTube me sugiere unos videos y no otros? ¿Por qué me aparecen unos anuncios y no otros en Facebook? ¿Por qué Amazon me alerta sobre la disponibilidad de ciertos productos y no de otros? ¿Por qué Instagram me muestra contenido de ciertas personas y no de otras?

¿Por qué y qué tienen en común? La respuesta es DATOS. Estas grandes empresas recopilan, procesan y analizan enormes cantidades de datos para predecir con cierto grado de certidumbre lo que nos gusta, nos interesa, sentimos, creemos que necesitamos y lo que estamos dispuestos a comprar y cuando.

Indudablemente las PyMEs también pueden y deben implementar procesos y tomar decisiones basadas en datos para mantenerse y crecer.

Primero lo primero, para analizar datos, se requieren datos y la fuente de ellos seguramente ya existe, porque toda actividad (transacción) de la empresa debe registrarse y cada registro debe contener la mayor cantidad de datos posible. No importa si en este momento no parece útil, seguramente en el futuro se le podrá encontrar provecho.

Si ya se cuenta con un sistema ERP, de punto de venta o tienda en línea, se tiene un invaluable tesoro que puede ofrecer respuestas fundamentadas con la información de transacciones históricas y seguimiento del comportamiento del usuario.

De lo contrario, es tiempo de cambiar o adoptar las herramientas adecuadas a la brevedad.

A partir de los datos, hay que definir al menos un conjunto de objetivos o hipótesis a comprobar con base en ellos, para lo cual resulta útil familiarizarse con las tres fases del análisis: Descriptivo (métricas cuantitativas), predictivo (probabilidades de que algo ocurra) y prescriptivo (alternativas y sugerencias).

El conjunto de recursos disponibles; para todas las empresas sin importar su tamaño; en cuanto a la extracción y análisis de datos, consiste en herramientas empaquetadas como las ofrecidas por Google, Microsoft, Oracle o SAP, así como tecnologías maduras como los servicios de IA en la nube y lenguajes de programación ampliamente conocidos (R, SQL, C#, JS, Python,  etc.) que pueden ser utilizados para automatizar no sólo el análisis, sino las acciones en consecuencia a los resultados y las decisiones.

El valor del análisis de datos consiste en la capacidad de la empresa para centrarse en el cliente, realizando acciones y obteniendo respuestas para planificar otras que permitan identificar y elegir a los mejores clientes, mantenerlos, hacerlos crecer y rentabilizarlos indefinidamente.

Supongamos que una PyME quiere concretar cierta cantidad de ventas de un producto en particular con el menor costo posible, lo que implicaría avisar a los clientes con mayores posibilidades de comprar vía SMS o mensajería de texto (WhatsApp) evitando así comunicarse con aquellos a quienes no les interesaría o no estarían dispuestos a adquirirlo.

Escenarios como el anterior o cuestiones aparentemente simples como:

  • ¿Quiénes son realmente los mejores clientes (que no necesariamente los que compran más)?
  • ¿Cuándo volverá a comprar o estará dispuesto a comprar un determinado cliente?
  • ¿Cuáles son las preferencias, características y patrones de consumo de mis clientes y cómo evolucionan?

Son resueltos vía el análisis y la automatización que eventualmente ampliarán la brecha entre las empresas que crecen y las que no.

Es indispensable comprender que el cliente ya no está limitado a lo que se le ofrece sin conocer sus verdaderos intereses, emociones y necesidades.

¿Las empresas qué tanto conocen a sus clientes?

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