Si algo nos enseñó la pandemia es que estar preparados para el futuro no es una opción, sino una decisión que todos los líderes de negocio tenemos que tomar. Ya antes de la irrupción del COVID-19, muchas empresas habían comenzado su proceso de transformación digital y eso las posicionó mejor para adaptarse a un contexto de cambios abruptos. Para otras, la pandemia fue el impulso para abrirse camino y adoptar un enfoque digital.
Recientemente, realizamos una investigación global, junto con Boston Consulting Group, para comprender por qué algunas empresas obtienen más valor de su transformación digital que otras. Encontramos que, en tiempos de turbulencia económica, como lo fueron los últimos dos años y medio, las compañías digitalmente maduras reportaron un incremento de +5 pp en participación de mercado, en comparación con sus pares1. Además, el estudio encontró que estas compañías logran hoy un crecimiento de sus ingresos y ahorro de costos hasta 3 veces mayor, a partir de sus transformaciones digitales2.
El desafío actual consiste, entonces, en mantener esa agilidad que las empresas debieron adoptar durante el último tiempo y construir un círculo virtuoso que permita adaptar los negocios a los nuevos paradigmas para generar resultados en el corto plazo, mientras construyen resiliencia para el largo plazo.
Hacia una relación duradera con los clientes, de la mano de los datos propios
Uno de los ámbitos en los que podemos reimaginar el negocio en un futuro cercano es el vinculado con la forma en que personalizamos las experiencias que les entregamos a los usuarios. Las expectativas de los consumidores en cuanto a la privacidad ya no son las mismas que hasta hace unos años. Por eso, contar con una estrategia de datos propios ya no es una mera opción para las marcas. A diferencia de los datos de terceros que suelen estar disponibles para todo el ecosistema, los datos propios no solo son exclusivos de sus organizaciones, sino que además es información recopilada con el consentimiento directo de los consumidores.
Este nuevo vínculo basado en la confianza genera una mayor receptividad por parte de las personas. Pero, sobre todo, una de las mayores ventajas de contar con una infraestructura de datos propios es que ayuda a construir relaciones más sólidas y significativas con los consumidores. En ese sentido, las estrategias de datos propios pueden aumentar la rentabilidad, impulsando una nueva forma de personalizar, más útil y más relevante. Y cada punto de contacto es una oportunidad única para aprender más de los consumidores.
Ante recorridos de compra cada vez más complejos y menos predecibles, una infraestructura de datos propios es, además, el complemento necesario para sacar el máximo provecho a las soluciones basadas en el aprendizaje automático. Combinando una estrategia de datos propios junto con machine learning, las empresas pueden:
- encontrar a sus clientes más valiosos
- mostrar anuncios más relevantes
- en el canal correcto y en el momento adecuado
- respetando los nuevos estándares de privacidad.
Así lo hizo la tienda departamental Oechsle, de Grupo Intercorp. Con el objetivo de conectar mejor con sus clientes y mejorar sus ventas, la empresa peruana desarrolló, junto con Google, un modelo de machine learning en BigQuery usando datos propios, para predecir cómo se comportarían los consumidores durante campañas "always-on" y eventos promocionales como los Cybers en Perú.
Ese abordaje le permitió anticipar la propensión de compra de los clientes que navegaban por el sitio de ecommerce de Oechsle en los siguientes 7 días. Luego, los resultados de ese modelo predictivo potenciaron la activación de audiencias de Google Analytics 360 y segmentación por clientes en Google Ads.
Con su acción, Oechsle consiguió aumentar su tasa de conversión en un 85% en comparación con la misma campaña realizada sin el modelo predictivo de machine learning. Asimismo, pudo extender este modelo de predicción de compra a otros equipos de la empresa, como Logística y UX, a través de la optimización de los tiempos de entrega y la personalización de los productos en su sitio web, por ejemplo.
En este momento de quiebre que viven las organizaciones, es clave estar preparados para conocer todo el recorrido del consumidor: no solo donde está hoy, sino también a dónde se dirige a continuación. Adoptar una estrategia de datos propios e implementar soluciones basadas en el aprendizaje automático son la llave para que las empresas impulsen un auténtico marketing centrado en el cliente que genere resultados.
