Big Data para predecir tendencias del consumidor

Predecir al consumidor: el nuevo desafío de las empresas. Visitas a la web, redes sociales, búsquedas de contenido, comunicaciones y transacciones forman parte del gran universo de fuentes de información que las empresas poseen de sus clientes. ¿Cómo utilizar esta información en forma inteligente para anticipar su conducta?

Hoy en día es fácil recopilar datos de los clientes gracias a la multiplicidad de canales de interacción con clientes.

El desafío de las empresas está en unificar y sistematizar esa información: transformar estos enormes volúmenes de datos en “inteligencia accionable” marcará la diferencia y permitirá utilizar esos datos como ventaja competitiva.

¿Cómo consolidar, entender y convertir esta información en algo analizable? El objetivo central es integrarlos sistemas como el CRM con otras fuentes externas y administrarlos de forma eficiente para visualizarlos de manera estratégica, predecir conductas de los clientes y personalizar cada interacción para generar experiencias sobresalientes.

En el mercado ya hay herramientas que hacen posible tener una verdadera visión 360º para la toma de decisiones rápida y eficiente permitiendo un engagement con el cliente potente y completo.

Una de las más conocidas es Microsoft Dynamics 365 for Customer Insights, herramienta que permite personalizar interacciones y predecir patrones en base a la información individual.

“Sumado a herramientas de automatización de aprendizaje (machine learning) y opciones de herramientas embebidas para visualizar ese gran volumen de datos en tiempo real (big data) posibilita elegir las KPIs específicas para monitorear el negocio e inferir relaciones de esos datos. De esta manera, puede predecir patrones del comportamiento del consumidor” afirma Pancho Nelson, director de CRM de Axxon Consulting.

Dentro de esta predicción se encuentra el trazado y pronóstico del “recorrido del cliente”. Esto implica una verdadera vista que integran interacciones previas, inferencias y predicciones. Para que el proceso de machine learning en CRM sea preciso y eficiente, es crucial identificar el mayor número de fuentes de información posibles para no perder datos relevantes.

Con estas herramientas que existen en el mercado se estará más cerca del objetivo de encontrar la audiencia ideal para nuestro mensaje y crear segmentos dinámicos de audiencia para un mejor targeting.

“Funcionalidades de Customer Insights resultan poderosas en industrias como la banca, hoy percibidos como entidades despersonalizadas y con el desafío por delante de ofrecer experiencias a medida de sus clientes” comenta el director de Axxon.

También es una oportunidad para el retail. Los clientes exigen experiencias omnicanales, los canales de interacción se multiplican al infinito y el desafío será integrar la información dispersa en fuentes tanto internas como externas volviendo sencillo el Big Data. Permitirá resolver problemáticas como inferir la identidad de un cliente combinando datos de múltiples fuentes, utilizando concordancia contextual de entidades de esas fuentes para producir “coincidencias predictivas” que ayudarán a tener una vista única del cliente, hasta anticipar sus conductas y patrones de compra basado no sólo en su accionar individual sino identificando perfiles similares para generar mayor inteligencia. Todo esto, en pos de ofrecer experiencias uniformes, completas, relevantes, adaptadas a sus preferencias y disruptivas.