El papel del DataScience y de la IA en la mejora de la experiencia digital y real del cliente

¿Estás aprovechando al máximo los datos de su empresa? ¿Estás analizando esta información para comprender mejor a sus clientes y fortalecer su experiencia (CX) con su producto o servicio?

En este artículo, discutiremos cómo la ciencia de datos, el análisis de clientes y la inteligencia artificial permiten a quienes administran marcas obtener una comprensión más profunda de cada punto de contacto en el viaje del cliente, analizando información de compras anteriores e interacciones con los clientes, brindando una experiencia más personalizada y positiva. experiencia del cliente, prediciendo y anticipando las acciones del mercado. Pero esa no es la única forma en que Data Science, Customer Analytics e AI contribuyen a CX.

Los científicos de datos combinan una amplia gama de habilidades para que puedan analizar mejor la información recopilada de múltiples fuentes, que incluyen:

• Sitios web

• Dispositivos móviles

• Sensores

• Dispositivos IoT

• Clientes

A su vez, cada uno de estos puntos de datos conduce a información procesable.

La preparación de datos generalmente incluye agregar, limpiar y manipular datos para tipos específicos de procesamiento. Los científicos de datos aplican algoritmos de aprendizaje automático a los datos, que incluyen imágenes, números, texto, video, audio y más, que, cuando se combinan con aplicaciones de inteligencia artificial, pueden sugerir la "próxima mejor acción" basada en información procesable obtenida de estos datos.

Desde nuestro punto de vista, sin la ciencia de datos, las marcas no podrían ofrecer el tipo de experiencias que exigen los clientes de hoy. Simplemente hay demasiados datos, demasiados puntos de interacción y demasiada fragmentación tanto en los datos como en los canales para que un ser humano sepa lo suficiente sobre un solo individuo para personalizar verdaderamente la interacción. Muchas de las predicciones de marketing y CX para 2022 y más allá ilustran cómo la ciencia de datos generará excelentes experiencias.

La ciencia de datos facilita la hiperpersonalización

Un informe de Epsilon indicó que es más probable que el 80% de los clientes compren de una marca si esa marca les brinda una experiencia personalizada. Asimismo, un informe de Accenture reveló que el 91% de los encuestados tienen más probabilidades de hacer negocios con una marca que los conoce y les presenta ofertas y recomendaciones relevantes.

Compare esta información con los hallazgos de un estudio de Forrester, que reveló que el 90 % de las marcas consideran que la personalización es extremadamente importante para sus estrategias comerciales, mientras que solo el 39 % de los consumidores dijeron que recibieron comunicaciones relevantes de la marca y el 41 % dijeron que recibieron ofertas valiosas. Claramente, hay trabajo por hacer cuando se trata de proporcionar una experiencia personalizada al cliente.

Incluso la personalización puede no ser suficiente para los clientes de hoy que ahora esperan una hiperpersonalización, lo que lleva la personalización a un nivel mucho más alto. La hiperpersonalización está cobrando mucho protagonismo. Esto implica el uso de la ciencia de datos y la inteligencia artificial para crear comunicaciones y experiencias contextuales para cada cliente, para satisfacer sus necesidades individuales y específicas, en cada paso de su viaje único.

Este es un cambio drástico del marketing masivo, de la personalización de las comunicaciones a los segmentos de clientes, e incluso la contextualización a ciertos clientes de alto valor oa través de ciertos canales. Eso es realmente marketing para un segmento de uno, para cada interacción".

Deloitte predice que el 75% de las empresas invertirá en hiperpersonalización con la intención expresa de aumentar la personalización, ayudar a las personas a sentirse más conectadas y ofrecer experiencias más inclusivas. La hiperpersonalización paga dividendos, ya que Deloitte también predice que puede resultar en un ROI de marketing 8x y un aumento del 10% en las ventas.

Un gran ejemplo de cómo las marcas usan la ciencia de datos para mejorar la experiencia del cliente es Boots UK, un minorista británico de salud y belleza. Con conocimientos que utilizan IBM SPSS Modeler, aumentó el gasto incremental a través de promociones personalizadas para sus clientes de tarjetas de fidelización. Luego usó esos conocimientos para ofrecer promociones relevantes a los clientes.

Al aprovechar los datos de sus 15 millones de clientes de Boots Advantage Card, la empresa creó modelos predictivos que combinan transacciones para clientes de tarjetas de fidelización individuales, lo que le permite determinar la siguiente mejor acción para las personas en función de las preferencias y el historial de compras. El resultado fue un aumento del 70 % en los mensajes personalizados, junto con un aumento visible en el gasto incremental de los clientes de tarjetas de fidelización.

La ciencia de datos es clave para ofrecer experiencias hiper personalizadas. Entregar a los clientes lo que quieren, cuando lo quieren y a través del canal de su elección requiere una comprensión profunda de su comportamiento y preferencias. Obtener esa comprensión comienza con los datos. Las empresas basadas en datos usan sus datos internos y los enriquecen con muchas señales de datos externos de varias fuentes fuera de sus cuatro paredes para crear perfiles de clientes enriquecidos.

¿Qué entendemos por Customer Analytics y por qué es importante?

El análisis de clientes ha recorrido un largo camino debido a la explosión de Internet en todos los aspectos de la vida del consumidor. Permite la captura de patrones de datos significativos a través de perfiles de clientes y datos de comportamiento en Internet. Estos patrones pueden ayudar a ofrecer mejores productos/servicios, experiencias en línea más personalizadas y nuevos conocimientos beneficiosos al aprovecharlos junto con análisis prescriptivos, descriptivos y predictivos.

En el competitivo mercado actual, los clientes ahora más que nunca tienen el poder y ya no son la audiencia cautiva que eran en el marketing tradicional. Mientras que los clientes solían ser leales a una marca específica, ahora son más leales a las marcas que brindan la mejor experiencia al cliente y tienen la opción de hacer negocios donde quieran.

En un estudio reciente, el 80 % de los clientes indicaron que prefieren las marcas que ofrecen una experiencia más personalizada al enfoque genérico de marketing único y 1 de cada 5 clientes dice que pagaría una prima de hasta el 20 % por servicios personalizados. Con eso en mente, es crucial que las empresas utilicen la toma de decisiones basada en datos y adapten un enfoque más centrado en el cliente.

¿Cómo surgió Customer Analytics?

A partir de fines de la década de 1980, las empresas pudieron medir y analizar las estrategias de marketing a través de la atribución de mercado. La atribución de mercado permite a las empresas realizar un seguimiento de las técnicas de marketing que contribuyen a las conversiones exitosas en varios tipos de medios.

Al comenzar la década de 1990, las empresas querían comenzar a comprender cuándo y cuánto tráfico llegaba a sus sitios web. Al contar el número de accesos a un servidor web, esto pronto se logró y comenzaron a surgir preguntas más complejas.

A fines de la década de 1990, el análisis de clientes comenzó a usar métodos más sofisticados, etiquetando sitios y usando cookies para obtener información más precisa.

Luego, a principios de la década de 2000, llegaron las redes sociales. Las redes sociales han cambiado muchos aspectos de Internet desde el lanzamiento de las primeras redes sociales verdaderas y agregaron otra dimensión compleja para comprender a los clientes a través de sus interacciones sociales y perfiles de clientes, revelando nuevos conocimientos. Estos conocimientos permiten a las empresas no solo ver la cantidad de personas que las interactúan y las siguen, sino también medir los pensamientos y sentimientos hacia la marca y los productos a través del análisis de sentimientos y el análisis de reseñas de usuarios.

A fines de la década de 2000, las empresas digitales se convirtieron en algo más que el sitio de comercio electrónico tradicional y necesitaban adaptarse para tener presencia en todos los principales canales de marketing y redes sociales para desarrollar una experiencia fluida y mantenerse a la vanguardia. Las empresas pueden interactuar continuamente con los consumidores, que ahora confían en el uso de sus dispositivos móviles en todas partes para mantenerse conectados, promocionar sus productos y servicios y resaltar los comentarios positivos de los clientes. Al promover la retroalimentación y esencialmente el boca a boca electrónico (eWOM o Electronic Word of Mouth), las empresas pueden retener a los clientes existentes, pero lo que es más importante, atraer a otros nuevos. eWOM ha crecido enormemente con Internet y las redes sociales, lo que permite a los consumidores obtener comentarios y opiniones comerciales no solo de personas que conocen, sino de todo el mundo. Según AdWeek, el 85 % de los visitantes del sitio consideran que el contenido generado por otros usuarios es más influyente que las fotos o los videos de la marca, lo que demuestra la importancia de los consumidores para las opiniones de otros consumidores. Debido a esto, el análisis de clientes tuvo que evolucionar al incorporar también estos datos de análisis y redes sociales y mantenerse al día con las nuevas formas en que los clientes interactúan con los productos y las marcas y sus viajes a través de diferentes canales.

En el mundo digital actual, las empresas pueden reunir todas estas diferentes fuentes de datos y realizar análisis más interesantes, como el análisis del comportamiento del cliente y el análisis predictivo. Permite que las empresas y las marcas analicen las huellas digitales de los consumidores a través de los datos recopilados mediante el seguimiento de clientes en aplicaciones y sitios web utilizando huellas dactilares, seguimiento de píxeles y cookies (entre muchos otros), capturar detalles completos de la sesión a un nivel mucho más granular y agregar un más lado humano de la analítica.

¿Cómo puede una organización usar Data Analytics y cuál es el futuro?

Se espera que el mercado global de análisis de clientes alcance los $ 29.8 mil millones para 2026 y será interesante ver qué traerá el futuro de los análisis de clientes. Sin embargo, para mantenerse a la vanguardia, las empresas y las marcas deberán continuar recopilando y procesando cantidades cada vez mayores de datos personales que cambian dinámicamente y analizarlos en tiempo real para tomar decisiones comerciales inteligentes y brindar un cliente específico y personalizado. experiencia. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han tenido un profundo impacto en el análisis de clientes y, al utilizar estas tecnologías, las empresas podrán acelerar la experiencia y el servicio al cliente, lo que permitirá formas más sofisticadas en las que las empresas pueden aprender tendencias, identificar patrones y predecir comportamientos futuros.

A través de una combinación de inteligencia artificial basada en datos y aprendizaje automático, junto con el conocimiento humano, las empresas podrán brindar una experiencia de cliente perfecta, obtener una gran ventaja competitiva y fortalecer su lugar en el mercado, no solo utilizando análisis descriptivos para mostrar qué ya ha sucedido, análisis predictivo para mostrar lo que puede suceder, pero también análisis prescriptivo para mostrar lo que debería suceder en el futuro.

¿Cuál es el futuro de la Ciencia de Datos aplicada a CX?

El volumen de datos disponibles para las empresas sigue creciendo. En 2022 y más allá, veremos que el valor de la ciencia y el análisis de datos aumenta aún más; su papel en la contribución a la experiencia del cliente, el éxito empresarial y el crecimiento se vuelve cada vez más importante.

El análisis de big data es el arte y la ciencia de aprovechar grandes volúmenes de datos y descubrir información valiosa que una empresa puede usar para potenciar los conocimientos y respaldar sus metas y ambiciones estratégicas, poniendo los datos en acción.

La ciencia de datos es importante porque los beneficios que una empresa puede obtener a través de la aplicación inteligente de su big data pueden ser de gran alcance en términos de generar crecimiento y permitir eficiencias operativas masivas que aumentan la rentabilidad.

Para esto, es fundamental el poder de los grandes datos para ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes. Cuanto mejor sepa lo que quieren sus clientes, comprenda cómo y cuándo quieren comprar, y lo haga a través de una experiencia que le encante al cliente, más clientes querrán comprarle a usted en lugar de a sus competidores, aumentando la lealtad y la promoción de la marca.

Generar información a partir de sus macrodatos le permite poner a los clientes en el centro de lo que hace, hacer crecer su negocio y crear eficiencias que reduzcan los costos y aumenten los ingresos. Con eso en mente, es vital considerar las siguientes áreas donde normalmente se encontrarán los beneficios de implementar tecnologías de big data y poner los datos a trabajar.

1. Identificación de oportunidades de crecimiento

Debido a la naturaleza omnipresente y global de los grandes datos, le permite comprender los patrones en los comportamientos de compra de los clientes y las elecciones de productos, por ejemplo, para identificar dónde los clientes tienen "agujeros" en sus cestas de la compra.

Al comprender qué productos pueden comprar los clientes si están disponibles o identificar sus opciones de productos alternativos, permite a las empresas evolucionar su línea de productos y vender más. Los equipos comerciales pueden usar estos conocimientos para potenciar sus estrategias de difusión y promoción.

Del mismo modo, los cambios en los patrones de compra pueden ser señales tempranas de que los clientes cambien a marcas de la competencia, y el equipo de CRM puede entrar en acción con acciones correctivas y tácticas de marketing para retener a los clientes.

2. Diseño de productos y desarrollo de innovación.

Los datos se generan cada vez que un cliente realiza una compra, hace clic en una página web, etc. y juntos estos datos pueden usarse para generar patrones de comportamiento. Utilizando fuentes de datos adicionales, como metadatos de productos, los científicos y analistas de datos pueden modelar el comportamiento para ayudar a predecir e identificar las necesidades y motivaciones detrás de las compras.

Un ejemplo de esto podría ser que un cliente que siempre compra solo comida lista para comer podría clasificarse como alguien que no tiene tiempo y no le interesa cocinar. Estos conocimientos pueden ser poderosos en el proceso de desarrollo y desarrollo del diseño del producto, para mantener sus productos actualizados y satisfacer las últimas necesidades de sus clientes.

3. Dar forma a la experiencia del cliente

Los datos de los clientes, ya sea la ruta que tomaron en un sitio web antes de realizar una compra o abandonarla, sus publicaciones en las redes sociales, las transacciones en la tienda o sus tasas de clics en las comunicaciones de marketing ofrecen información valiosa sobre lo que les gusta a los clientes sobre un producto. marca y lo que no funciona.

Sepa lo que quieren sus clientes, comprenda cómo y cuándo quieren comprar, y hágalo a través de una experiencia que le encante al cliente. Con las herramientas de análisis de big data adecuadas, podemos desarrollar alertas o disparadores a lo largo del recorrido de la experiencia del cliente que pueden notificar a la empresa en tiempo real para implementar ganancias tácticas rápidas y estrategias para reaccionar de manera efectiva ante el cliente y mejorar continuamente el servicio al cliente.

4. Generación de eficiencias operativas

Para muchas empresas, además del gasto en publicidad, las siguientes dos presiones sobre los recursos y presupuestos son los empleados y las tiendas físicas o sucursales. Optimizar la programación del personal y las horas de funcionamiento brinda a las empresas la oportunidad de aumentar drásticamente su margen operativo y reducir los recursos desperdiciados.

En primer lugar, al optimizar los aspectos operativos del negocio, las empresas pueden garantizar que las tiendas estén abiertas y con el personal adecuado para cumplir con los picos y valles de la demanda de los clientes, así como garantizar que las habilidades y la combinación de canales adecuadas estén dirigidas a diferentes grupos de clientes relevantes para optimizar conversiones de ventas.

5. Mejorar la gestión de riesgos

Debido al gran volumen de datos disponibles, el big data es perfecto para detectar anomalías en transacciones o eventos. Encontrar e investigar estas discrepancias en las actividades es una forma extremadamente eficaz de detectar y prevenir el fraude y se convierte en una herramienta eficaz para investigar el riesgo de delitos financieros para las instituciones de servicios financieros.

Con grandes volúmenes de datos históricos, podemos identificar patrones históricos de comportamiento, lo que permite a las empresas predecir y predecir cómo será el futuro y planificar mejor sus actividades para reducir el riesgo. Por ejemplo, los datos históricos de ventas se pueden usar para identificar problemas de inventario e ineficiencias en función de factores externos contribuyentes y, por lo tanto, se pueden usar para garantizar que se produzcan los niveles de inventario correctos.

Una vez que se entienden los beneficios, es bastante fácil ver cómo poner los datos a trabajar usando análisis a largo plazo puede tomar decisiones informadas para su negocio, lo que lleva a un mayor ROI, oportunidades para desarrollar nuevos flujos de ingresos y costos, lo que permite a las empresas ayudar a crecer. sus negocios y racionalizar sus actividades.

El futuro del Data Analytics

A medida que más empresas se trasladan a la nube y aumenta el uso digital de los consumidores con una red de dispositivos conectados y el uso de aplicaciones, el crecimiento de los datos seguirá creciendo rápidamente y la aplicación de big data seguirá aumentando.

Con más datos que nunca, las empresas deberán aumentar su comprensión de cómo implementar soluciones de aprendizaje automático y ciencia de datos para acceder a información y diseñar sus estrategias comerciales de manera más eficiente.

Las empresas deberán asegurarse de tener la experiencia para aplicar estas tecnologías en sus negocios para ayudar con la automatización, mientras aprovechan a los expertos en ciencia de datos para obtener los conocimientos más valiosos de sus soluciones de aprendizaje automático.

Esta dependencia del aprendizaje automático y las tecnologías de ciencia de datos sigue ejerciendo presión sobre la industria de análisis y ciencia de datos, con un crecimiento exponencial de la demanda que supera los recursos especializados disponibles. Las empresas deberán aprovechar su propia experiencia interna para gestionar el crecimiento de la tecnología, pero también deben reconocer la demanda de especialistas en datos subcontratados que tienen una visión menos generalizada de los datos de la empresa.

Con los cambios regulatorios, como la Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales, y el crecimiento en el uso y el comercio de Internet, la gobernanza, la seguridad, la privacidad y el fraude se vuelven cada vez más importantes y los científicos, analistas e ingenieros de datos deberán volverse cada vez más sofisticados para lidiar con los crecientes problemas de ciberdelincuencia.

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Autor: Larry Sackiewicz – Socio de Impact Strategy en Brasil