Las estrategias omnicanal se han convertido en esenciales para las organizaciones que se esfuerzan por satisfacer las crecientes expectativas de experiencias personalizadas y fluidas a través de múltiples canales. Estas estrategias están resultando especialmente eficaces para impulsar el crecimiento y conseguir nuevas oportunidades. Por ejemplo, hasta el 83% de los grandes directivos afirman que el enfoque omnicanal iguala o supera a los métodos tradicionales en su capacidad de prospección y captación de nuevos negocios. Además, el 72% de las organizaciones que utilizan siete o más canales afirman haber aumentado su cuota de mercado, mientras que las que adoptan estrategias omnicanal experimentan un impresionante crecimiento de los ingresos del 11% interanual.
Sin embargo, las empresas se enfrentan a un reto crítico: encontrar el equilibrio entre ofrecer experiencias personalizadas y coherentes y gestionar sus datos de forma responsable.
En este artículo, abordaremos tres cuestiones fundamentales que toda empresa debe tener en cuenta para liberar todo el potencial de la omnicanalidad: ¿Qué datos se necesitan, qué capacidades son esenciales y qué cambios organizativos son necesarios? Responder a estas preguntas puede ayudar a las organizaciones a crear experiencias personalizadas basadas en datos que hagan que los clientes vuelvan y generen verdadera fidelidad.
¿Qué datos se necesitan para ofrecer una experiencia omnicanal?
Para crear una experiencia unificada, las empresas deben tener en cuenta una variedad de tipos de datos que ayuden a capturar la imagen completa de los viajes y preferencias de los clientes, incluidos los datos de clientes y usuarios, datos de transacciones, datos de comportamiento, datos de productos y servicios, datos de la cadena de suministro, datos de marketing, datos de soporte, datos de dispositivos y ubicación, datos de preferencias de canales y datos de privacidad/consentimiento. Pero, aunque recopilar todos estos datos es necesario, es igual de importante ser transparente. Por ejemplo, el 44% de los clientes está de acuerdo con que las empresas recopilen datos de origen, pero sólo el 30% se siente cómodo con que recopilen datos de terceros. Además, el 71% de los clientes afirma que confiaría más en una empresa si se explicara claramente el uso que se hace de sus datos.
Cada uno de estos tipos de datos desempeña un papel importante en la personalización de las experiencias. Por ejemplo, los datos sobre transacciones y navegación pueden utilizarse para recomendar soluciones adaptadas a necesidades específicas. Sin embargo, dado que el 51% de los clientes considera que sus datos no se utilizan de forma que les beneficien, las marcas deben asegurarse de que los datos no sólo se recopilan, sino que también se utilizan de forma que aporten claramente un valor añadido.
¿Cómo pueden acceder las empresas a datos que no son de su propiedad?
Además de los datos de origen, las empresas a menudo necesitan acceder a datos que no poseen para mejorar sus estrategias omnicanal. He aquí algunas estrategias para adquirir esos datos:
- Asociaciones y colaboraciones: Forma asociaciones estratégicas con otras empresas para compartir datos. Por ejemplo, un fabricante puede asociarse con proveedores de logística para obtener datos de la cadena de suministro en tiempo real.
- API e integraciones: Intégrate con servicios de terceros a través de API para acceder a datos externos, como datos de tráfico o ubicación en tiempo real para mejorar la logística.
- Incentivos para los clientes: Anima a los usuarios a compartir voluntariamente sus datos ofreciéndoles incentivos como descuentos u ofertas exclusivas a cambio de datos.
- Iniciativas de colaboración para compartir datos: En algunas industrias, las empresas colaboran para compartir tipos específicos de datos en beneficio mutuo. Esto resulta especialmente útil para comprender las tendencias del sector y evaluar los resultados.
Aunque estas estrategias ayudan a las empresas a acceder a datos críticos para sus iniciativas omnicanal, es crucial garantizar que la expansión y la integración de datos se gestionan de forma eficaz para mantener la calidad de los datos y respaldar el crecimiento a largo plazo. Obtén más información sobre cómo dominar la gobernanza y la expansión de datos aquí.
Echa un vistazo a cómo diferentes organizaciones han estructurado con éxito sus datos para impulsar el crecimiento, la innovación y la competitividad en sus respectivos sectores.
¿Qué capacidades de datos son necesarias para el éxito omnicanal?
Para ofrecer una experiencia omnicanal fluida, las empresas necesitan capacidades de datos específicas que proporcionen información en tiempo real, ofrezcan personalización y sigan respetando las normas de privacidad.
Datos unificados y sincronización en tiempo real: Para mantener una visión perfecta de los clientes, las empresas necesitan sistemas que integren los datos de múltiples canales en un único perfil unificado. Esta capacidad en tiempo real garantiza que las preferencias o el historial de compras de un cliente estén actualizados independientemente de dónde se relacione con la organización. Al centralizar los datos, las empresas pueden asegurarse de que cada interacción sea relevante y personalizada. Esto es importante porque el 80% de los clientes considera que su experiencia debería ser mejor, teniendo en cuenta todos los datos que recopilan las empresas.
Seguimiento entre canales y análisis centralizados: Las estrategias omnicanal eficaces se basan en el seguimiento de los recorridos de los usuarios a través de los canales para optimizar el engagement. Los análisis centralizados permiten a las empresas controlar parámetros clave como la participación, las tasas de conversión y la satisfacción general. Esto no sólo ayuda a mejorar las experiencias en todos los canales, sino que también proporciona una visión completa del engagement del cliente, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas.
Targeting y segmentación de clientes: Las capacidades avanzadas de datos permiten a las empresas segmentar eficazmente su base de clientes y dirigirse a grupos específicos con mensajes a medida. Este enfoque específico mejora la eficacia del marketing y genera mejores resultados.
IA y automatización: La inteligencia artificial y la automatización desempeñan un papel importante en la mejora de las capacidades omnicanal. Los conocimientos basados en IA permiten a las organizaciones impulsar la personalización, mientras que el flujo de trabajo automatizado mejora la eficiencia operativa.
Personalización a escala: Aprovechando la IA y los análisis avanzados, las empresas pueden ofrecer contenidos relevantes, recomendaciones de productos y servicios a medida.
Cumplimiento de la privacidad y la seguridad: A medida que los usuarios se vuelven más protectores de sus datos, es importante cumplir con las regulaciones de privacidad. Las empresas que son transparentes sobre cómo manejan los datos tendrán más probabilidades de ganarse la confianza de los clientes.
¿Qué requisitos organizativos permiten una estrategia de datos omnicanal eficaz?
La creación de una estrategia omnicanal de éxito va más allá de la mera recopilación de datos: requiere que toda la organización se implique y apoye un enfoque basado en los datos.
Crear una cultura basada en los datos: Fomentar una cultura que comprenda la importancia de los datos es clave para el éxito omnicanal. Al educar a los equipos sobre cómo los datos pueden mejorar la toma de decisiones, los directivos pueden cambiar el enfoque de la intuición a la analítica. Esta mentalidad debe integrarse en todos los niveles, desde el marketing hasta el servicio de atención al cliente, para garantizar que todos estén alineados en el uso de los datos para mejorar la experiencia del cliente.
Invertir en integración de datos y herramientas analíticas avanzadas: Las plataformas analíticas avanzadas y las tecnologías de integración son esenciales para gestionar los datos. Por ejemplo, Data Cloud permite la gestión centralizada de datos, lo que facilita la integración, el análisis y la obtención de información a partir de diversas fuentes de datos.
Equipos interfuncionales y formación continua: La colaboración entre departamentos es crucial para una estrategia omnicanal unificada. Al reunir a los equipos de marketing, TI y análisis de datos, las empresas pueden racionalizar sus esfuerzos, desde el desarrollo de campañas hasta la atención al cliente. La formación continua ayuda al equipo a mantenerse al día de las nuevas tecnologías, las estrategias de datos y la evolución de las expectativas de los clientes, garantizando que puedan adaptarse rápidamente a las tendencias cambiantes.
Centrarse en las inversiones en datos a largo plazo: Para seguir siendo competitivas, las empresas deben considerar las inversiones relacionadas con los datos como compromisos a largo plazo. Esto implica presupuestar infraestructuras escalables, análisis avanzados y soluciones basadas en IA.
Al comprender los tipos de datos necesarios, desarrollar capacidades de datos clave y alinear los recursos organizativos, las empresas pueden desbloquear nuevos niveles de personalización, eficiencia y engagement. Una estrategia de datos sólida no sólo optimiza el resultado omnicanal, sino que también optimiza la experiencia general, convirtiendo cada punto de contacto en una oportunidad para una interacción más profunda.
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