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IA

Cómo los datos deben generar una visión completa de los clientes

El 29.3% de las empresas a nivel global opina que sus datos y sistemas no están conectados para generar una visión completa de los clientes. Lo que genera que el 93.5% sitúen la desconexión estratégica con clientes como una de sus prioridades para 2023.

Así se desprende en el estudio «Connected Customer Journey in Iberia» realizado por HubSpot. Donde se destaca también que es fundamental que las empresas cuenten con herramientas para analizar el comportamiento de sus clientes.

“Superar las expectativas de los clientes es una de las grandes obsesiones de las empresas en este momento y tiene todo el sentido si tenemos en cuenta que el 73% de las compañías con una experiencia de cliente superior a la media obtienen mejores resultados financieros que sus competidores”, afirma Jose Serrano CEO en IZO España y Consejero de la Asociación de Marketing de España.

Analítica de datos 

“Según el estudio Connected Customer Journey in Iberia que realizamos en HubSpot, el 73% de las compañías en España que han hecho  inversiones en la analítica del dato han evidenciado un retorno en dicha inversión durante el primer año, y de estos, el 61% ha visto el retorno de esta inversión entre el primer mes y el primer año.”, afirma Shelley Pursell, Directora Senior de Marketing de HubSpot para Latinoamérica e Iberia.

Y es que, es importante aprovechar la tecnología para aplicar estrategias que permitan visualizar un panorama más concreto, evitar la desinformación y aprovechar el uso de información para hacer frente a los retos y oportunidades que se prevén para este año.

En relación a ello, estas son las estrategias más efectivas para convertir la información en una guía útil para mejorar el enfoque y los objetivos de negocio:

  • Análisis Narrativo. Esta estrategia se basa en interpretar la profundidad que pueden aportar los datos, de manera fácil, intuitiva y ágil, para tomar decisiones en tiempo real que impacten en cada aspecto del negocio. Para lograr esto, es fundamental tener una gestión de relaciones con el cliente, así como entender qué es lo que se está midiendo y con qué objetivo se realiza.

El 61% de las empresas que invierten en herramientas de análisis de datos, reciben un retorno de la inversión dentro del primer año

  • Análisis predictivo. El análisis predictivo de datos es un proceso en el que se recolecta información histórica, donde se utiliza inteligencia artificial para encontrar las relaciones que hay entre ciertas variables que permitan predecir escenarios futuros. El objetivo de este análisis es poder tomar medidas de prevención o realizar acciones para aprovechar mejor lo que podría suceder.
  • Simulación aleatoria de Monte-Carlo. El nombre de este análisis proviene del casino de Mónaco al que hace referencia, porque ahí se juega a la ruleta, un mecanismo que es perfecto para generar números aleatorios. La idea principal de este método es la simulación, ya que, al imitar el comportamiento de variables, es posible observar los posibles resultados y su impacto.
  • Experimentos A/B. Se trata de uno de los análisis más conocidos y uno de los grandes aliados de toda estrategia de marketing. Su finalidad en probar dos variantes de algún elemento para sacar conclusiones y aplicar los resultados. Ya sea para el lanzamiento de un producto, la implementación de una campaña o el tipo de mensaje que mejor llegue a la audiencia.
  • Depuración de datos. Este proceso se lleva a cabo principalmente cuando en las bases de datos se detectan datos incorrectos, incompletos o inexactos con el objetivo de que puedan ser sustituidos por una información verificada y fiable que permita a las compañías adoptar las mejores decisiones y estrategias.

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