Big Data es la mayor oportunidad de cambio de juego para marketing y ventas desde que Internet se generalizó hace casi 20 años. Esa declaración a menudo provoca que los ejecutivos asientan vigorosamente con la cabeza, pero rápidamente se rascan la cabeza. "¿Cómo podemos hacer uso de Big Data?"
Las organizaciones de hoy se enfrentan a cantidades abrumadoras de datos, complejidad organizacional, comportamientos de los clientes que cambian rápidamente y mayores presiones competitivas. Las nuevas tecnologías, así como los canales y plataformas que proliferan rápidamente, han creado un entorno enormemente complejo. Al mismo tiempo, la explosión de datos y tecnologías digitales ha abierto una variedad sin precedentes de conocimientos sobre las necesidades y comportamientos de los clientes.
Algunas empresas ya están convirtiendo esa promesa de Big Data en realidad. Aquellos que utilizan Big Data y análisis de manera efectiva muestran tasas de productividad y rentabilidad que son entre un 5 y un 6 por ciento más altas que las de sus pares. El análisis de McKinsey de más de 250 compromisos durante cinco años ha revelado que las empresas que colocan los datos en el centro de las decisiones de marketing y ventas mejoran su retorno de la inversión (MROI) de marketing en un 15-20 por ciento. Eso suma $150 - $200 mil millones de valor adicional basado en un gasto anual global en marketing de un estimado de $1 billón.
Sin embargo, los datos por sí solos no son más que 1 y 0. Las empresas que tienen éxito hoy en día hacen bien tres cosas:
1. Utilizan análisis para identificar oportunidades valiosas
El descubrimiento exitoso requiere construir una ventaja de datos al obtener conjuntos de datos relevantes tanto dentro como fuera de la empresa. Sin embargo, confiar en el análisis masivo de esos datos es a menudo una receta para el fracaso. Los líderes analíticos se toman el tiempo para desarrollar el "pensamiento de destino", que consiste en escribir en oraciones simples los problemas comerciales que desean resolver o las preguntas que desean responder. Estos deben ir más allá de los objetivos amplios, como "aumentar la participación de la cartera" y llegar a un nivel de especificidad que sea significativo.
Este enfoque también significa alejarse de la “forma habitual de hacer las cosas”. La mayoría de los líderes de ventas implementan recursos, por ejemplo, en función del rendimiento actual o histórico de una región de ventas determinada. El uso de datos para desbloquear específicamente nuevas oportunidades requiere mirar los datos de una nueva manera. Una empresa de productos químicos, por ejemplo, decidió analizar la participación de mercado dentro de las secciones de la industria del cliente en condados específicos de EE. UU. en lugar de analizar las ventas actuales por región, como siempre lo habían hecho. El análisis de micromercado reveló que, aunque la empresa tenía el 20 por ciento del mercado general, tenía hasta el 60 por ciento en algunos mercados, pero tan solo el 10 por ciento en otros, incluidos aquellos con los segmentos de más rápido crecimiento.
2. Comienza con el proceso de decisión del consumidor
El consumidor de hoy en día que navega por los canales se siente cómodo usando una variedad de dispositivos, herramientas y tecnologías para realizar una tarea. Comprender ese proceso de decisión es fundamental para identificar los campos de batalla para ganar nuevos clientes o evitar que los existentes se pasen a la competencia. Alrededor del 35 por ciento de las actividades de precompra B2B, por ejemplo, son digitales, lo que significa que las empresas B2B deben invertir en páginas web que comuniquen de manera más efectiva el valor de sus productos, tecnología SEO para asegurarse de que los clientes potenciales los encuentren y redes sociales para detectar nuevas oportunidades de venta. Un minorista en línea, por ejemplo, adapta sus ofertas y descuentos en función de las predicciones de la probabilidad de que un cliente valioso deserte.
Los líderes de marketing y ventas necesitan desarrollar imágenes completas de sus clientes para poder crear mensajes y productos que sean relevantes para ellos. Nuestra investigación muestra que la personalización puede generar de cinco a ocho veces el retorno de inversión en gastos de marketing y aumentar las ventas en un 10 por ciento o más. Creemos (y esperamos) que volverse cada vez más eficaz con este tipo de segmentación significará la muerte del spam.
3. Lo mantienen rápido y simple
Los datos en todo el mundo están creciendo un 40 por ciento por año, una tasa de crecimiento que es desalentadora para cualquier líder de marketing y ventas. Las empresas deben invertir en un "marketing algorítmico" automatizado, un enfoque que permite el procesamiento de grandes cantidades de datos a través de un proceso de "autoaprendizaje" para crear interacciones mejores y más relevantes con los consumidores. Eso puede incluir estadísticas predictivas, aprendizaje automático y minería de lenguaje natural. Estos sistemas pueden rastrear palabras clave automáticamente, por ejemplo, y realizar actualizaciones cada 15 segundos en función de los términos de búsqueda utilizados, los gastos publicitarios o el comportamiento del cliente. Puede realizar cambios de precios sobre la marcha en miles de productos en función de las preferencias del cliente, las comparaciones de precios, el inventario y el análisis predictivo. Un banco en América Latina se transformó de un actor poco conocido a una institución que ocupó el puesto 11 en capitalización de mercado a nivel mundial, en parte a través del marketing algorítmico. Capturó las interacciones de los cajeros automáticos y alimentó los algoritmos del próximo producto a comprar a los centros de llamadas, que los operadores de servicios podrían usar para hacer ofertas adecuadas durante la próxima interacción del cliente.
Ese nivel de interacción personal destaca otro punto crítico, que es que la automatización no significa que la gente se vaya. Los análisis avanzados deben servir al personal de primera línea, ya sea un operador de servicio al cliente o un representante de ventas en el campo. Para tener éxito las empresas necesitan proteger la primera línea de la gran complejidad analítica y entregar pautas simples y acciones recomendadas. Una aerolínea de carga, por ejemplo, desarrolló un modelo complejo que analizaba la dinámica cambiante de la industria de carga y las estrategias de negociación basadas en la oferta y la demanda. Sin embargo, lo que entregó a su personal de ventas fue un simple "panel de control" con pautas simples sobre la capacidad de vuelo, los precios correspondientes y las opciones de la competencia. El resultado fue un aumento del 20 por ciento en la participación de la cartera.
Esta mina de oro de datos es un momento crucial para los líderes de marketing y ventas. Sin embargo, aquellos que pueden impulsar un crecimiento por encima del mercado son los que pueden extraer ese oro de manera efectiva.
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