data driven

Una visión data-driven del usuario

artificial intelligence

En la era digital, la adopción de tecnología data-driven y AI-driven puede marcar la diferencia entre los negocios que consiguen el éxito y los que van viendo reducido su market share año tras año.

En un momento en el que las empresas tradicionales van perdiendo market share respecto a los nuevos entrantes, conviene fijarse en qué están haciendo distinto estas nuevas empresas que aparecen de la noche a la mañana dispuestas a comerse el mundo.

La amenaza de los nuevos entrantes

Una cosa que tienen en común los nuevos entrantes, y especialmente los que tienen más éxito (unicornios), es que hacen un uso intensivo de las nuevas tecnologías. Como dijo una vez el emprendedor Naval Ravikant, “Es posible que tu empresa no esté en el negocio del software, pero en un futuro, una empresa de software estará en tu negocio”. Considerar que las empresas de tecnología no están en nuestro ámbito de competencia es un error que podemos pagar caro. Por tanto, una primera lección que nos ayudará a sobrevivir en esta nueva era es dejar de considerar “empresas de tecnología” a Amazon, Netflix, Tesla, etc. y reconocer lo que son: empresas de retail, medios o automoción que han decidido llevar a cabo su negocio de una forma distinta. En concreto, utilizando todo el potencial de la tecnología.

El uso intensivo de la tecnología y especialmente los enfoques data-driven y AI-driven es lo que está permitiendo a este tipo de empresas crear una disrupción en el mercado que dispara su market share de forma acelerada. Nunca antes los players tradicionales habían tenido tan poco garantizada su posición en el mercado. Solo hace falta ver la evolución del ranking de las principales empresas del mundo para comprender la importancia de este fenómeno. (Nota: en el gráfico todavía agrupan este tipo de empresas en el sector “IT”, nosotros preferimos ubicarlos en el resto de sectores. Son “big tech sectoriales”).

un nuevo mundo virtual
Conocer al usuario

Este fenómeno es especialmente notable en sectores B2C, que tienen a su alcance cantidades ingentes de datos e información de los usuarios y del mercado a su alcance, aunque lo más habitual todavía hoy en día, es la infrautilización, generalmente por desconocimiento.

De hecho, una cosa que han sabido hacer especialmente bien los nuevos entrantes es utilizar todos los datos posibles de sus usuarios. Esto les está sirviendo para aportar un valor superior al usuario que de otro modo sería imposible de lograr. Entre los ejemplos que podemos observar tanto en los nuevos entrantes como en los “big tech sectoriales”, encontramos:

  • Capturan los datos para obtener conocimiento: Desde las tiendas y las apps de fidelización hasta las cadenas de suministro y el post-venta, los negocios deben capturar todas las interacciones con los usuarios para iniciar el camino hacia la  empresa data-driven. 
  • Logran experiencias verdaderamente relevantes para el usuario: más allá de la segmentación de usuarios, los competidores data-driven logran involucrar a los clientes de una manera personalizada, y además de forma consistente en todos los puntos de contacto. En este sentido es vital reducir o eliminar la fricción que todavía existe entre la compra online y la compra en tienda: el usuario es multi-canal y por tanto espera una experiencia fluida y consistente con las marcas a través de cualquier canal.
  • Mantienen una visión 360 del usuario. Se trata de una premisa indispensable para lograr el grado de personalización del que hablábamos en el punto anterior. Debemos disponer de un único perfil de usuario, sin duplicidades, y con información actualizada en tiempo real. La información se centraliza en un solo sistema para después utilizar los datos y mejorar la personalización, la comunicación, aumentar las ventas y, en definitiva, mejorar la experiencia de compra.
  • Se avanzan a las tendencias de mercado: Al integrar el análisis predictivo para obtener más información sobre el mercado, los competidores data-driven consiguen liderar en cada uno de los mercados en los que operan en lugar de reaccionar como hacen todos los demás.
  • Enriquecen los datos con fuentes externas: Un conjunto de datos por sí solo, sin importar cuán detallado sea, no incluye todos los datos de comportamiento o transaccionales necesarios para construir una vista única integral del cliente. Es por eso que las prácticas de enriquecimiento de datos son vitales para poder brindar experiencias personalizadas y obtener insights de valor.
  • Proporcionan un servicio post-venta de calidad. Gracias a la visión 360 del usuario y al uso de chatbots con NLP (natural language processing) logran optimizar los servicios de atención a los usuarios para consultas comunes, mientras que permiten a los agentes focalizarse en tareas críticas en las que pueden aportar más valor al usuario.
  • Predicen el churn rate. El análisis predictivo utiliza varias técnicas estadísticas, como la minería de datos (reconocimiento de patrones) y  el aprendizaje automático (ML) para pronosticar la probabilidad de eventos futuros mediante el análisis de datos actuales e históricos. Gracias a este tipo de técnicas, una empresa que disponga de suficiente volumen de datos de sus clientes podrá identificar patrones de comportamiento de posibles abandonos, segmentar a estos clientes y tomar las medidas adecuadas para recuperar su confianza.
Conclusiones

Para competir en la era digital debemos hacer uso intensivo de las nuevas tecnologías, especialmente de los nuevos enfoques data-driven y AI-driven.

En este sentido, podemos aprender de lo que hacen los nuevos entrantes y las big tech sectoriales. El hecho de que compitan de forma diferente no nos debe confundir: si estamos en el sector retail, Amazon es tan retail como nosotros. Si somos del sector media, Netflix es tan media como nosotros.

No son meras excepciones, al contrario: cada vez serán más numerosos y debemos aprender cómo ellos hacen un uso extensivo de la tecnología para poder competir en las mismas condiciones. Si logramos capturar los datos de nuestros usuarios y explotarlos convenientemente para ofrecer cada vez mejores experiencias de compras, estaremos avanzando hacia el enfoque data-driven que nos allane el camino del éxito.

Martí Fàbrega

Martí es Consultor de Transformación Digital y Senior Manager de Desarrollo de Negocio en SEIDOR Opentrends. Su propósito es transformar la tecnología en valor de negocio para sus clientes, poniendo el mayor foco posible en la innovación.