La relación inteligente entre los datos y las ventas es determinante. Los grandes datos o Big Data suponen una revolución informática como valor principal por el procesamiento y análisis de los propios datos en sí. Abarca tanto el almacenamiento de ingentes cantidades de información y datos como todos los procedimientos necesarios para encontrar en ellos patrones repetitivos que faciliten su manipulación. Tendríamos como aliados a las Tecnologías de la Comunicación y la Información (TIC).
El Big Data se está convirtiendo en ese elefante blanco para las empresas, pero debe ir acompañado de herramientas de marketing y comunicación, ya que sin esto, su valor no es determinante para los negocios. No hay que olvidar que no la innovación no es tecnología propiamente dicha, sino su aplicación.
La esfera digital y el consumidor inteligente
Internet deja rastro y el consumidor de hoy en día muestra sus pasos en la esfera digital:
- Quién es
- Qué le interesa
- Con quién se relaciona
- Dónde compra
- Y Cuando
Para optimizar el uso del Big Data, debemos tener en cuenta con qué fuentes podemos contar.
- Fuentes abiertas. Las Open Source, que son las fuentes de datos públicamente disponibles de instituciones públicas y de organismos o empresas privadas que difunden informaciones, estadísticas y cifras.
- Datos transmitidos. Informaciones que recibimos y a las que podemos conectarnos desde nuestros dispositivos.
- Redes Sociales. Las interacciones en socialmedia
¿Cómo aplicamos el Big Data al Marketing?
1. Valor de la Vida del Cliente
El Valor de Relación entre el Cliente nos aporta la estimación de los ingresos que ese cliente aportará al negocio, y también qué productos u ofertas personalizadas pueden ayudarnos a incrementar las ventas.
2. Comunicación con los clientes
Especialización, trato personalizado y puntos de mejora en la comunicación con el cliente para aumentar la fidelidad a la marca e incrementar las ventas.
3.- Recesión, Frecuencia, Análisis Monetario RFM (Recesión, Frecuencia, Análisis Monetario)
Con la analítica predictiva y la técnica del RFM ganamos importancia y damos valor al negocio. Podremos analizar los datos de las ventas y clientes. Evitamos desperdiciar recursos en posibles clientes potenciales de poca calidad, focalizamos y segmentamos mejor las campañas de marketing y conseguimos una buena tasa de conversión, aplicando la regla del 80/20.
4.- Programas de fidelidad
Retención de los mejores clientes premiándolos a través de programas de fidelización. Diferenciarse de la competencia.
5.- Email marketing
Los correos electrónicos continúan siendo un canal de venta con el acceso directo al cliente. Analizaremos qué emails se abren y cuales no y automatizaremos este ciclo.
6.- Marketing multicanal
Diversidad de canales de marketing on y offlline, con redes sociales, email marketing, marketing directo, ubicaciones físicas, página web, etc.
7.-Análisis de los beneficios
Aporte de los resultados de cada cliente a través de una información valiosa con enfoque en la inversión por campaña y las políticas de precios.
8.- Análisis de penetración
Definición por zonas, edades, ingresos, sexo, etc. mediante el análisis del Big data.
9.- Modelos predictivos
Soluciones previas sabiendo de antemano lo que tenemos y anteponiéndonos con campañas de respuesta al cliente, así optimizaremos e incrementaremos las ventas. También aliviaremos el posible desgaste del cliente y le ofreceremos promociones específicas de interés.
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