El valor en la era del ‘Big Data’: Lo estás haciendo mal (Segunda Parte)

Cerramos el post anterior sobre por qué predecir la próxima compra no constituye una ventaja competitiva sostenible, diciendo que el uso más eficiente para los datos disponibles no es identificar patrones de compra sino oportunidades de generación de valor.

Estoy convencido de que entregar valor en cada contacto es más que un logro deseable de una campaña de mercadeo digital. Diría, incluso, que se trata de una responsabilidad ética adquirida al momento de capturar los datos que componen nuestra audiencia; sean clientes, seguidores, prospectos, o en el peor de los casos, incautos que no leyeron la política de cookies de un sitio web.

En una época en que notificaciones de apps, emails y mensajería pueden llevar a una persona promedio a ver su celular 50 veces al día (hasta 75 según el grupo de edad). Un generador de contenido, léase cualquier persona o empresa que crea un email, video, artículo, etc., tiene la responsabilidad de hacer que esa notificación valga la pena. Y no solo como algún acto de caridad, sino porque rápidamente los usuarios aprenden a ignorar los emisores que no les interesan.

El gran problema es que las métricas tradicionales contribuyen a que los equipos de marketing y los desarrolladores de apps se olviden de la generación de valor y apunten a la conversión en términos de apertura, interacciones, reproducciones y shares, dando como resultado mediciones engañosas. Incluso el jefe de marca de P&G, Marc Pritchard, llegó a afirmar que no existe una ventaja sostenible en lo que llamó una «complicada, poco transparente, ineficiente y fraudulenta cadena de suministro de medios [digitales]».

Lo que nos lleva al punto central de este post: No se trata de lo que puede hacer el Big Data por la marca, sino lo que puede hacer por los clientes.

Al fin y al cabo los datos le pertenecen a ellos, ¿recuerda?

Entonces, cuando se pregunte cómo puede aprovechar los datos con los que cuenta, ponga al usuario primero: ¿cómo puedo reducirle los costos con la información que tengo? Puede parecer contra-intuitivo teniendo en cuenta que gran parte del costo al usuario es beneficio para usted pero la estrategia funciona: Netflix, Amazon, Uber, iTunes, todos agregan datos para disminuir los tiempos de búsqueda y mitigar riesgos, desde un proveedor de mala calidad (Amazon) hasta un contenido insatisfactorio (Netflix) y todo ello conlleva a aumentar el lifetime value de un cliente, que es lo que debe privilegiarse por encima de ganar la próxima compra.

Lo anterior además ayuda a solucionar otro de los problemas que expusimos en el post anterior: la creación de ventajas competitivas sostenibles. La razón por la que estas compañías continúan invirtiendo en estrategias de análisis de datos centradas en el valor para el cliente es porque estos también evolucionan en función de estas herramientas.

Tal vez le haya pasado a usted: Ya no le basta con ver 5 estrellas en un producto en Amazon sino que lee los reviews buscando alguien parecido a usted, que haya comprado el artículo y esté satisfecho —o no— para tomar la decisión final.

Satisfacer este tipo de necesidades tan específicas es muy complejo y (¡gracias a la vida!) exige segmentaciones más robustas y precisas que simplemente hablar de millennials y baby boomers. Es en este terreno donde el Big Data puede crear más valor.

Con este segundo post cerramos el contexto de este proyecto. En los siguientes empezaremos a entrar con profundidad en conceptos como segmentación (próximo), agregación de datos, herramientas y técnicas. Si quieren estar al tanto pueden compartir este post en redes sociales o inscribirse con su email si aún no lo han hecho.