Los intereses de los consumidores: la clave para optimizar las oportunidades comerciales

Modelizar al consumidor anónimo de forma nominativa es el objetivo de la ciencia y la arquitectura del dato, dos disciplinas que están revolucionando el panorama digital. Esta es una de las principales conclusiones de la primera sesión de Advanced Analytics Seasons, una serie workshops organizados por Deloitte Digital, dirigidos a la analítica avanzada y predictiva. Esta iniciativa, que nace con el objetivo de crear una comunidad profesional, profundiza en el conocimiento de estas áreas que cada día captan más interés de especialistas de sectores digitales, marketing o tecnológicos, de forma que puedan compartir sus retos y logros relacionados. De hecho, cada sesión contará con exposiciones de casos de éxito profesional relacionados con la temática de la sesión; en esta primera, Vórtex y El Corte Inglés.

Porque si bien ya está aceptada como imprescindible la recolección de información de los leads o consumidores, sólo contando con una arquitectura específica de estos datos es como se puede establecer, como objetivo, una estrategia ‘del dato’, que optimice su valor para cada compañía. Así, gracias a la analítica avanzada -advanced analytics- y los profesionales especializados -data scientist-, se pueden perfilar, por primera vez en la Historia, de forma precisa los intereses de los potenciales consumidores de una marca, mejorando así los beneficios corporativos.

La revolución del dato está permitiendo evolucionar desde datos transaccionales, internos y desestructurados hasta conseguir datos nominativos de consumidores que podrían estar interesados en un producto concreto. Es posible hacerlo gracias a las ‘migas de pan’ que cada usuario va dejando en su navegación, porque la trazabilizad del dato permite que compañías, incluso sin estar logado, puedan conocer los intereses del consumidor, facilitando la captación de clientes que aumentará potencialmente su facturación. “Siendo lo más preciso posible a la hora de interactuar con el cliente –customizando el contenido, incluso- se pueden generan oportunidades comerciales en cada momento, guiadas por intereses similares, que aumentan la conversión”, ha explicado Pablo González Muñoz, socio de Deloitte Digital. “De hecho se está llegando a pagar hasta 200€ por perfil cualificado de un potencial cliente”, ha apostillado.

DMPs para recolectar y explotar la información

A través de un pixel transparente de código javascript incluido en los sites, urls, etc. es como se conoce el itinerario de la navegación de cada usuario. De esta forma, como cada uno de estos ‘destinos’ está tageado, es posible recoger la información de los intereses, lo que consigue establecer perfiles de usuarios, dando lugar a clústeres de intereses que de forma óptima deben almacenarse en DMPs -Data Managemnt Platform-.   

Los DMPs habilitan, además, el examen en tiempo real del comportamiento de los usuarios lo que facilita la creación de oportunidades de negocio en un entorno digital, ya que la capacidad de análisis de los DMPs abarca desde:

• Identificar, recopilar y organizar diferentes sets de datos
• Flexibilidad para analizar los datos y personalizarlos
• Enriquecimiento del dato con información de terceros
• Proporcionar puntos de integración para aprovecharlos en múltiples contextos

Durante la presentación se ha hecho hincapié en la necesidad de tener en cuenta la diversidad de canales desde los que se obtienen los intereses del consumidor y los múltiples indicadores que intervienen (socio-demográficos, frecuencia, etc) que además deben se enriquecidos para ser más fieles a la realidad, con datos externos de otros contextos como redes sociales o consumo. Sólo analizando esta información organizada en clústeres es posible su estudio en tiempo real, lo que contribuye al objetivo corporativo de incrementar la conversión de los usuarios. Es por esto que el uso de DMPs optimiza la gestión de la información, ya que es capaz de analizar los datos provenientes de clientes nominativo y los de los intereses de consumidores, permitiendo un conocimiento más profundo de los leads. Así, por ejemplo, analizando campañas de publicidad, estas podrían personalizarse, consiguiendo una mejora del 36% de media en la respuesta –medida como conversión- por parte de los receptores. 

“Es fundamental conseguir una visión 360* para afrontar el futuro con garantías de éxito. Integrando DMPs es posible exprimir al máximo los datos, optimizando la funcionalidad de una web y la creatividad propuesta hasta analizar la audiencia –con un 81% de media de mejora-, incluyendo avances en retargeting y prospección”, ha finalizado la exposición González Muñoz.

Las próximas citas –y temáticas-, ya calendarizadas de las Advanced Analytics Seasons serán:

Junio – Cold start: Modelización de alta precisión en entornos de baja información

Septiembre – Data Discovery: Arquitectura de Big Data para el descubrimiento de conocimiento oculto

Diciembre – Customer natural lenguage: Tratamiento avanzado del lenguaje natural