Descubre cómo los datos y el machine learning le permitieron a PepsiCo descubrir nuevas oportunidades de negocio y llegar a una audiencia masiva con un mensaje a medida de los intereses de sus consumidores.
Durante décadas, la industria de consumo masivo se basó en hacer las cosas en masa: fabricación masiva, distribución masiva, comunicación masiva. Las campañas de marketing y de medios se centraban en llegar a la mayor cantidad posible de personas, en lugar de enfocarse en aquellas capaces de hacer crecer la marca.
Pero los dispositivos móviles y la tecnología están alterando nuestra industria en todos los aspectos. Los compradores de hoy están más conectados a través de sus dispositivos móviles, tienen un intervalo de atención limitado y son más exigentes con las marcas. Además, las personas disponen de una astronómica cantidad de opciones y son alcanzadas con cientos de mensajes cada día. Como resultado, su recorrido ya no es lineal. Gracias a los medios digitales, ahora las personas pueden investigar y encontrar reseñas sobre todo, incluidos alimentos y bebidas, por lo que sus elecciones se vuelven mucho más personales. Para destacarnos, debemos desarrollar nuestro enfoque y ofrecer una experiencia personalizada y valiosa cada vez que un consumidor interactúa con nuestra marca.
Para destacarnos, debemos desarrollar nuestro enfoque y ofrecer una experiencia personalizada y valiosa.
Si nos anticipamos a las necesidades de los consumidores, podemos modelar ese recorrido no lineal y brindar experiencias más personalizadas y valiosas. Esto implica dejar un poco de lado el libro de marketing y aprender a anticipar la intención individual a gran escala.
Cambiar es difícil para cualquier marca. Pero no intentarlo no era una opción. Para lograr que nuestra marca mantuviese la popularidad de los últimos 120 años a lo largo de las próximas 12 décadas, debíamos ofrecer una experiencia satisfactoria en un recorrido del consumidor cada vez más impredecible. Entonces, como organización, respiramos hondo y nos pusimos a trabajar.
1. Encuentra las herramientas adecuadas para un enfoque basado en el cliente
No existe una manera eficiente para, manualmente, prever y satisfacer las necesidades de los consumidores individuales a gran escala. Es físicamente imposible para los humanos asimilar y encontrar un sentido para semejante cantidad de datos. Para quienes recién empiezan, hay demasiada información disponible por analizar: los datos de origen, los socios minoristas, las fuentes combinadas y los socios digitales. Y, para complicar aún más las cosas, los datos suelen ser incompletos o estar aislados. La respuesta está en el machine learning, que permite construir un enfoque centrado en el consumidor.
Dado que la infraestructura subyacente de PepsiCo se diseñó en función de nuestros objetivos de marketing tradicionales, no contábamos con las herramientas digitales, talentos ni procesos adecuados para poder comprender a fondo las estadísticas y los indicadores de intención de los consumidores. Para evolucionar digitalmente, debíamos replantearnos cada una de estas dimensiones.
Entonces, contratamos personal especializado en estadísticas y establecimos flujos de trabajo multidisciplinarios en torno a una infraestructura diseñada para priorizar las necesidades de los consumidores. Luego, implementamos los procesos adecuados para tomar decisiones clave basadas en datos y casos prácticos de distintas tecnologías. Por último, invertimos en el conjunto adecuado de tecnologías y plataformas, de modo que los datos se almacenaran en una central alojada en la nube. Esto es fundamental. Cuando los datos se unen podemos comprender de manera integral a los consumidores y sus recorridos.
Cuando los datos se unen, podemos comprender de forma integral a los consumidores y sus recorridos.
2. Comprende el ADN del consumidor
Una vez que cuentes con tus herramientas digitales y con tus datos reunidos en un solo lugar, podrás comenzar a anticipar las necesidades, definir el recorrido de compra, y ofrecer experiencias más personalizadas y valiosas. Llamamos a esta comprensión "ADN del consumidor".
Ahora podemos comprender a fondo las necesidades de nuestros consumidores, así como su contexto y su ubicación en el recorrido de compra. Esta información nos permite combinar los insights con el storytelling para brindar experiencias personalizadas a gran escala. Podemos determinar si contactar a un consumidor o no, cuándo debemos hacerlo y qué decirle.
Para llegar a los segmentos adecuados con el mensaje correcto durante el lanzamiento de Bubly en 2019, utilizamos Director Mix de YouTube para desarrollar creatividades de manera dinámica en función de las preferencias de cada persona. Esto significa que podemos personalizar el contenido de los videos según el estado de ánimo actual de cada consumidor. Si alguien manifestaba interés por la música, probablemente se le mostraba un anuncio con el texto "Agrégame a tu lista de reproducción".
Si un usuario demuestra interés por la comida saludable, es posible que se le muestre un anuncio con el mensaje "Sin calorías ni edulcorantes".
Estos anuncios personalizados generaron un excelente conocimiento de la marca: lograron aumentarlo un 30% más que los mensajes que solo se referían a los beneficios del producto. A lo largo de los dos últimos años, perfeccionamos nuestras estrategias de personalización para llegar a los consumidores en función de sus intenciones individuales.
3. Utiliza los insights para alimentar tu estrategia de negocio, no solo la de marketing
Ya no podemos confiar en herramientas ni en métodos obsoletos para obtener los insights para definir nuestra estrategia de negocio. Como organización, nos estamos reestructurando desde adentro hacia afuera para ser capaces de predecir cuáles son las mejores estrategias de innovación y de contenido.
Creamos nuestro propio motor de insights del consumidor con Ads Data Hub de Google, que reemplaza los métodos tradicionales de investigación (como los focus group) y utiliza datos en tiempo real para detectar áreas de innovación. Por ejemplo, volvimos a producir la gaseosa Crystal Pepsi en respuesta a una demanda de los consumidores. Del mismo modo, desarrollamos nuestra avena Maker, que debe dejarse reposar durante la noche, y las aguas saborizadas en función de los insights de búsqueda y medios sociales. Y el lanzamiento de nuestras marcas exclusivas de comercio electrónico, como Ojas Studio, surgieron como respuesta a la demanda de nuestros compradores en línea.
También desarrollamos un tablero que nos ayuda a prever las necesidades de los consumidores. Este "mapa de calor" geográfico utiliza consultas de búsqueda y ventas relevantes para que podamos tener un panorama, en tiempo real, de los tipos de productos que la gente quiere y dónde los están buscando. Incluso, estamos encontrando maneras de utilizar estos insights para proyectar oportunidades en etapas posteriores de la cadena de suministro, lo cual podría generar cambios en la distribución. Esto nos permite garantizar la disponibilidad de los productos adecuados en áreas donde las personas responden mejor a nuestros anuncios y prefieren algún artículo en particular.
La proyección hacia el futuro nunca se detiene
Este es un camino de evolución constante para nosotros. Sabemos que el mundo de los medios, los datos y la tecnología digital cambia permanentemente. Por lo tanto, para asegurar la perpetuidad de nuestro negocio, asumimos el compromiso de aprender y desaprender siempre que sea necesario. Eso implica replantearnos constantemente cómo nos conectamos con las personas, encontrar nuevas oportunidades comerciales y medir el éxito. Suena abrumador, pero todo camino comienza con unos primeros pasos. Para nosotros, implicó llegar al corazón de lo que nuestros clientes deseaban y, mapear las personas, los procesos y las plataformas para llegar allí.
