Los datos de los clientes son un tema candente. Y con razón. Las empresas basadas en datos tienen una ventaja demostrada sobre sus competidores. Y los datos son la savia de la IA. Por lo tanto, esa ventaja solo va a aumentar.
Pero la mayoría de las empresas con las que hablo no tienen una estrategia global en lo que respecta a los datos de sus clientes. Es un área intrínsecamente compleja que abarca toda la estructura orgánica.
He hablado con el estratega de datos de clientes John Coniglio para desmitificar el método de uso de los datos de clientes y ofrecer consejos prácticos a responsables de marketing, tecnólogos y líderes de empresas.
Esto es lo que John nos cuenta.
John...llevas más de una década ayudando a las empresas a controlar los datos de sus clientes. ¿Cuál es la mayor idea errónea que oyes que te gustaría poder aclarar de una vez por todas?
Uno de los temas recurrentes que escucho de los clientes es su reticencia a invertir en herramientas para aprovechar los datos de los clientes de forma más eficaz, porque consideran que su calidad deficiente. Muchas empresas tienen datos aislados, prácticas de recopilación de datos incoherentes e información obsoleta, por lo que la reticencia es comprensible.
Pero aquí está la cosa: invertir en herramientas de datos puede ser la clave para mejorar su calidad. Por ejemplo, se puede utilizar una plataforma de datos de clientes (CDP) para centralizarlos, identificar incoherencias y ayudar a las empresas a limpiar, unificar y enriquecer los datos de clientes.
No estarás sugiriendo invertir en tecnología sin un plan, ¿verdad? Parece que lo que quieres decir es que hay que tener una especie de plan, pero no invertir demasiado en limpiar los datos antes de invertir en tecnología y herramientas.
¡Por supuesto! La planificación es fundamental, y siempre recomiendo desarrollar una estrategia de datos centrada en las personas, los procesos y la tecnología. La estrategia puede abarcar muchas áreas, y hay oportunidades para hacer mejoras incrementales a lo largo del camino.
Las empresas suelen empezar por la calidad de los datos, que es la base del éxito de cualquier iniciativa de datos de clientes. Sin embargo, esto no significa que todo tenga que ser perfecto antes de implementar nuevas herramientas.
Por ejemplo, dirigí un proyecto de selección de una plataforma de datos de clientes (CDP) para una marca de moda de Nueva York. Durante el proceso de solicitud de propuestas, el equipo adquirió valiosos conocimientos sobre cómo preparar adecuadamente los datos antes de introducirlos en una CDP. Trabajé con el equipo de TI de la empresa para diseñar mejoras en la recopilación y gestión de datos de los clientes. Algunas de las mejoras se completaron antes de que comenzara la implementación del CDP.
Si adoptas un enfoque táctico y progresivo, podrás aprovechar el valor de los datos de tus clientes al tiempo que mejora su calidad. Es una inversión rentable a largo plazo.
¿Cuál es el problema más común que ves que impide a las empresas maximizar el valor de los datos de sus clientes?
Uno de los obstáculos más comunes para maximizar el valor de tus datos es la falta de una estrategia de datos integral. Las fuentes de datos de los clientes son variadas y los almacenes de datos suelen estar aislados, lo que dificulta la compilación de una verdadera visión de 360 grados del cliente. Diferentes departamentos, como ventas, marketing y atención al cliente pueden tener sus propios conjuntos de datos que no se comparten ni se integran, lo que da lugar a experiencias de cliente inconexas y a la pérdida de oportunidades para obtener información.
La creación de una estrategia de datos de clientes reúne a los directivos de negocio y tecnológicos para alinearse en una visión unificada, garantizando que los conocimientos basados en datos se integren en las operaciones empresariales para mejorar la toma de decisiones, reforzar el engagement de los clientes e impulsar la ventaja competitiva.
Parece que el proceso de pensar en una estrategia de datos de clientes – reunir a los directivos de negocio y tecnológicos en torno a una visión unificada – puede crear un impacto más allá del uso de los datos. ¿Puede ayudar a cambiar el funcionamiento de una empresa?
Uno de los objetivos de una buena estrategia de datos de clientes es, de hecho, cambiar la forma en que las empresas se relacionan y comunican con sus clientes. La visión compartida de la que hablaba antes debería establecer un modelo centrado en el cliente bien definido, que es fundamental porque sitúa al cliente en el centro de todos los cambios de proceso. Una comprensión compartida de las necesidades del cliente se convierte en la fuerza motriz de un modelo centrado en el cliente. Analizando los datos y fomentando una cultura basada en ellos, toda la organización está preparada para anticipar y satisfacer las necesidades de los clientes de forma proactiva.
En esencia, la estrategia de datos de clientes es el plan maestro. Define cómo recopilará información sobre los clientes, romperá los silos y utilizará los datos para comprender y atender mejor a tus clientes. Si sigues este plan, allanarás de forma natural el camino hacia un modelo de negocio centrado en el cliente que fomentará mejoras en los procesos y la tecnología.
¿Cuáles son los tres usos principales de los datos de clientes que ves en las empresas con las que trabaja?
- Segmentación de clientes y marketing dirigido: La capacidad de segmentar a los clientes en función de diversos criterios, como datos demográficos, comportamiento, compromiso con la marca e historial de compras, permite a los profesionales del marketing crear audiencias para campañas dirigidas de uno a muchos que resonarán en grupos específicos de clientes y producirán mejores resultados que las campañas genéricas enviadas a audiencias más amplias.
- Interacción personalizada 1:1 con el cliente: El siguiente nivel de engagement después de las campañas uno a muchos son las interacciones uno a uno con los clientes, creando experiencias hiperpersonalizadas que resuenan a nivel individual y ofrecen un mayor valor a través de recomendaciones y servicios a medida.
- Análisis predictivo y toma de decisiones: La utilización de datos de clientes para el análisis predictivo ayuda a las empresas a anticiparse a las necesidades de los clientes, prever tendencias y tomar decisiones estratégicas informadas. Esto puede abarcar desde la predicción de futuros comportamientos de compra hasta la identificación de posibles riesgos de pérdida de clientes, lo que permite adoptar medidas proactivas para mejorar la retención.
¿Cuáles son los aspectos clave que deben abordar las empresas cuando se proponen crear una estrategia de datos de clientes?
- Alineación con los objetivos empresariales: La estrategia debe construirse en torno a la consecución de objetivos empresariales específicos, no solo recopilando datos porque sí. Determina cómo ayudará la inversión en datos de clientes a aumentar las ventas, mejorar la retención de clientes y mejorar la fidelidad a la marca.
- Gobernanza y cumplimiento de los datos: Establecer normas y procedimientos claros sobre cómo se recopilan, almacenan, acceden y utilizan los datos de los clientes, para garantizar la privacidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento de la normativa.
- Calidad e integración de datos: Abordar el reto de los datos en silos mediante la creación de una fuente centralizada de datos de clientes unificados, utilizando todas las fuentes para ampliar los perfiles de clientes que se pueden utilizar para la creación de audiencias y la activación de la personalización 1:1.
- Tecnología y talento: Elige la pila tecnológica adecuada para adquirir, gestionar, analizar y activar tus datos. Invierte en la creación de un equipo de análisis con las habilidades necesarias para convertir los datos en ideas y acciones.
- Cultura de toma de decisiones basada en datos y gestión del cambio: Promueve una cultura empresarial en la que los datos se valoren y sirvan de base para la toma de decisiones a todos los niveles. Capacita a los empleados para interpretar los datos y convertirlos en estrategias prácticas. Gestiona eficazmente el proceso de cambio para garantizar la aceptación y adopción de la estrategia de datos en todos los niveles de la empresa.
¿Hasta qué punto es importante abordarlos en este orden? Entiendo que los objetivos empresariales y la alineación deberían abordarse antes que cualquier otra cosa. Pero ¿pueden algunos de los otros puntos abordarse en paralelo?
Una buena estrategia de datos de clientes no sólo debe determinar lo que hay que hacer, sino que también debe proporcionar una hoja de ruta para aplicar los cambios en la secuencia adecuada. Esto puede implicar algunos cambios simultáneos, como la centralización de los datos y la resolución simultánea de problemas críticos de calidad de los datos para garantizar una transición fluida y una mejora continua.
Entonces, ¿por dónde debe empezar una empresa?
Las empresas deben empezar por definir unos objetivos empresariales claros, construir recorridos del cliente y llevar a cabo una evaluación exhaustiva de las capacidades de datos actuales.
- Céntrate en datos que respalden objetivos específicos, como mejorar la captación de clientes o aumentar el lifetime value de los clientes.
- Identifica los recorridos del cliente que se pueden implementar a corto plazo y perfeccionar más adelante a medida que mejora la calidad de los datos.
- Planifica la creación de paneles e informes de inteligencia empresarial para analizar el resultado de las nuevas campañas de marketing y personalización.
¿Qué más deben saber los retailers?
Suelen preguntarme "¿cuánto costará mejorar las capacidades de datos de los clientes?". El coste de mejorar las capacidades de datos de los clientes puede variar mucho en función de varios factores, como el tamaño de la empresa, el estado actual de la infraestructura de datos, la complejidad del entorno de datos y los objetivos específicos que la empresa pretende alcanzar. Una estrategia integral de datos de clientes debe incluir una lista priorizada de mejoras a corto y largo plazo, una hoja de ruta para visualizar el calendario de implementación y las dependencias, y una orientación de alto nivel para la inversión.
¿Puede una empresa adoptar un enfoque gradual de la inversión? Por ejemplo, como responsable de una empresa, yo controlo la hoja de ruta, así que puedo elegir entre invertir mucho al principio o adoptar un enfoque que reparta las inversiones. ¿Resulta rentable este enfoque “escalonado”?
La respuesta depende de los cambios previstos y de la hoja de ruta. Es muy posible que incluya oportunidades para obtener beneficios rápidos que requieran un menor compromiso financiero. El plan también puede abarcar varios periodos fiscales, lo que permite a las empresas distribuir su inversión a lo largo de un periodo de tiempo más prolongado.
Ten en cuenta que puedes obtener importantes beneficios económicos. Por ejemplo, al conocer mejor a tus clientes, puedes personalizar las campañas de marketing, mejorar las recomendaciones de productos y realizar upselling o cross-selling de forma más eficaz. Esto puede aumentar las ventas, elevar el valor medio de los pedidos y, en definitiva, rentabilizar más a cada cliente. Además, puedes dirigir tus recursos de marketing con mayor precisión, llegando a las personas adecuadas con el mensaje adecuado. Esto reduce el gasto en publicidad y mejora la eficacia de tus esfuerzos de captación de clientes.
John Coniglio es Senior Consultant y Practice Lead en OSF Digital Strategy. Ha pasado más de 20 años como CIO y líder tecnológico en Alice & Olivia, Linens 'N Things, Costume Supercenter y Ashley Stewart.
OSF Digital Strategy es la rama de consultoría empresarial de OSF Digital, empresa global de transformación digital. En los últimos 17 años, OSF Digital Strategy ha ayudado a más de 600 empresas a utilizar la tecnología digital y los datos para acelerar el crecimiento.
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