El
consumidor actual tiene acceso infinito a un abanico de medios para
estudiar la información online ilimitada (en especial, a través de
smartphones, dispositivos móviles y sus aplicaciones), además del
conocimiento adquirido por el tradicional comportamiento offline. Este
comportamiento ha cambiado la industria, está impulsando millones de
experiencias multicanal y ha facilitado una diversidad en el uso de los
medios. Todo ello, en paralelo a las crecientes expectativas creadas por
sus necesidades personales y sus preferencias. Como resultado, el
marketing hacia el consumidor se ha complicado y ha multiplicado
exponencialmente su dependencia en el tiempo de acción.
Sin embargo, las estructuras, los procesos y los sistemas con los que en la actualidad cuentan algunas empresas no tienen la capacidad de competir con este fenómeno omnichannel, una valiosísima fuente de datos. El resultado es que el valor de la información o está perdido o no está totalmente explotado, principalmente por la ausencia de un centro de control y gestión de datos.
Inteligencia Digital para habilitar el Marketing Predictivo
Vivimos en la era del consumidor, donde sus necesidades y experiencias son la nueva frontera de la diferenciación competitiva, calibrada e impulsada por el conocimiento. El problema para hacer frente a esta tendencia reside en las técnicas analíticas. Las prácticas tradicionales de analítica web no pueden proporcionar el conocimiento digital necesario para optimizar las experiencias de los consumidores. Por ello, los responsables de marketing que basan sus decisiones en los datos deben ampliar considerablemente sus prácticas analíticas digitales más allá de las limitaciones de las prácticas de analítica web para afrontar los diferentes retos que la industria plantea.
Si retiramos la palabra digital, ¿no es un concepto similar a la misión analítica de cualquier departamento de marketing de la última década? En este periodo, el único aspecto que ha cambiado es la digitalización de la sociedad. A medida que el marketing se hace más familiar con la oportunidad de la inteligencia digital, los principales ejecutivos unifican los equipos de analítica web y de clientes. Sin embargo, en muchos casos, estos proyectos han fracasado al haber un choque entre enfoque y cultura. Este hecho no puede infravalorarse. El cruce entre analítica avanzada y analítica digital ha llegado y los recursos que sostienen estas áreas deberán funcionar conjuntamente.
La analítica web (y social) ha apoyado tradicionalmente al análisis descriptivo y de diagnóstico (p. ej., ¿Qué ha pasado?). La inteligencia digital tiene como objetivo un análisis predictivo y prescriptivo (p. ej., ¿Qué va a pasar?). Para esto, las organizaciones necesitan replantear cómo recogen datos de fuentes digitales, normalizar el digital data para el propósito posterior del análisis predictivo y, consecuentemente, ejecutar los procesos prescriptivos de marketing a través de optimizar interacciones de entrada y de salida.
La interacción con los consumidores no puede ser dictada por los silos de datos, pero sí puede realizarse con un enfoque sobre la integración de la decisión en el centro de la organización que permite entender el constante cambio en el comportamiento del consumidor para atraer conocimiento en línea con la compañía. Al equilibrar conocimiento analítico, reglas de negocio y acciones dirigidas por datos, los responsables de marketing pueden ser más ágiles en el contacto con los consumidores. Al final, la experiencia del consumidor es la prioridad y la habilidad de ser relevantes y adaptarnos al ritmo del consumidor nos diferenciará de nuestros competidores.
Fuente: http://www.puromarketing.com
Sin embargo, las estructuras, los procesos y los sistemas con los que en la actualidad cuentan algunas empresas no tienen la capacidad de competir con este fenómeno omnichannel, una valiosísima fuente de datos. El resultado es que el valor de la información o está perdido o no está totalmente explotado, principalmente por la ausencia de un centro de control y gestión de datos.
Inteligencia Digital para habilitar el Marketing Predictivo
Vivimos en la era del consumidor, donde sus necesidades y experiencias son la nueva frontera de la diferenciación competitiva, calibrada e impulsada por el conocimiento. El problema para hacer frente a esta tendencia reside en las técnicas analíticas. Las prácticas tradicionales de analítica web no pueden proporcionar el conocimiento digital necesario para optimizar las experiencias de los consumidores. Por ello, los responsables de marketing que basan sus decisiones en los datos deben ampliar considerablemente sus prácticas analíticas digitales más allá de las limitaciones de las prácticas de analítica web para afrontar los diferentes retos que la industria plantea.
- Fragmentación de canales - Los consumidores insisten en una sensibilización a través de los canales de contacto, subiendo el listón para el análisis y ejecución del marketing. Por ejemplo, aunque la web mantiene su importancia, no cuenta toda la interacción con el consumidor; mientras, la aproximación a través del móvil, la interacción social y el vídeo continúan creciendo significativamente.
- Consumidores multidispositivo - En Estados Unidos, más de la mitad de los 'adultos online' están siempre accesibles, utilizando internet desde varias localizaciones en multitud de ocasiones durante el día y desde varios dispositivos diferentes. Para entender a esos consumidores y el contexto de cada interacción, los responsables de marketing requieren analytics que den transparencia a los dispositivos de los usuarios (localizaciones, patrones de uso y preferencias).
- Analítica de marketing predictivo
- Con la creciente velocidad de las interacciones con los consumidores,
los responsables de marketing deben complementar las capacidades
analíticas estratégicas tradicionales con el análisis predictivo
avanzado. El actual método analítico web produce reportes e informes
aislados y un enfoque retrospectivo, a menudo ofreciendo conocimiento
tardío y sin un plan de acción. En el mundo digital actual, debemos ser
capaces de mantener el ritmo de nuestros consumidores y reaccionar ante
los cambios de tendencia en su comportamiento.
Si retiramos la palabra digital, ¿no es un concepto similar a la misión analítica de cualquier departamento de marketing de la última década? En este periodo, el único aspecto que ha cambiado es la digitalización de la sociedad. A medida que el marketing se hace más familiar con la oportunidad de la inteligencia digital, los principales ejecutivos unifican los equipos de analítica web y de clientes. Sin embargo, en muchos casos, estos proyectos han fracasado al haber un choque entre enfoque y cultura. Este hecho no puede infravalorarse. El cruce entre analítica avanzada y analítica digital ha llegado y los recursos que sostienen estas áreas deberán funcionar conjuntamente.
La analítica web (y social) ha apoyado tradicionalmente al análisis descriptivo y de diagnóstico (p. ej., ¿Qué ha pasado?). La inteligencia digital tiene como objetivo un análisis predictivo y prescriptivo (p. ej., ¿Qué va a pasar?). Para esto, las organizaciones necesitan replantear cómo recogen datos de fuentes digitales, normalizar el digital data para el propósito posterior del análisis predictivo y, consecuentemente, ejecutar los procesos prescriptivos de marketing a través de optimizar interacciones de entrada y de salida.
La interacción con los consumidores no puede ser dictada por los silos de datos, pero sí puede realizarse con un enfoque sobre la integración de la decisión en el centro de la organización que permite entender el constante cambio en el comportamiento del consumidor para atraer conocimiento en línea con la compañía. Al equilibrar conocimiento analítico, reglas de negocio y acciones dirigidas por datos, los responsables de marketing pueden ser más ágiles en el contacto con los consumidores. Al final, la experiencia del consumidor es la prioridad y la habilidad de ser relevantes y adaptarnos al ritmo del consumidor nos diferenciará de nuestros competidores.
Fuente: http://www.puromarketing.com