Es curioso como los profesionales del marketing hemos ido notando y aprendiendo con el tiempo sobre la importancia del cliente como epicentro de cualquier estrategia de Marketing. Cualquier atisbo de incredulidad se disipa fácilmente si se visualiza este gráfico de tendencias de Google Trends, en donde claramente se refleja cómo nos hemos ido interesando por entender este concepto, a lo largo de los años. No hay evento o congreso de Marketing Digital en el cual un conferenciante haga referencia al cliente, lo importante que es aprender de su comportamiento digital y la relación directamente proporcional que existe entre sus hábitos digitales, el tiempo de impacto y la conversión. Todas estas ideas están englobadas con un concepto también muy potente: el papel del Big Data.
Tendencias de búsquedas del Customer Experience
El Big Data, como hemos comentado ya en muchas ocasiones, hace referencia a toda la cantidad de información que la red toma de los usuarios, a través de las cookies que van dejando las distintas webs por las que navega.
Esta introducción ya nos aproxima a una idea bastante clara de esta relación estrecha que existe entre el Big Data y la Experiencia del Cliente. Todo ese conocimiento se almacena en grandes ordenadores a la espera de ser “encontrado” por los analistas. Los que nos dedicamos al Marketing Digital podemos aprovechar claramente esa gran fuente para nuestros objetivos que pueden ser muy diversos (por ejemplo, en el caso de un e-commerce: la venta, el retorno, la recomendación, entre otros).
¿El Big Data sirve para mejorar el Customer Experience?
La respuesta sin ninguna duda es afirmativa, y su utilidad quedará más que manifiesta con el ejemplo que proponemos a continuación.
Supongamos que nuestro cliente es una operadora móvil virtual y uno de sus principales problemas es el descontento de sus clientes por no tener controlado su consumo. Pues a esta operadora a la cual asesoramos tenemos que recomendar que invierta en Big Data y a su vez en el desarrollo de un módulo para notificar vía app a los clientes cuando estos lleguen a un consumo del 90% de su tarifa de datos, por ejemplo; de esta manera se genera una alerta vía notifiaciones push, SMS, email o cualquier otro canal que consideren oportuno.
A través de una plataforma de Big Data y con analistas entrenados podemos comprender qué canal es el más utilizado por el cliente y aprovechar este aprendizaje para priorizar uno u otro canal, para impactar con los que tienen más oportunidades de conversión para acciones de marketing que más nos interesan.
Se ha demostrado, por ejemplo, que gracias a este tipo de estrategias muchas empresas dedicadas al mercado de las OMV han ganado puntos ante sus clientes, reduciendo de manera considerable las críticas y fomentando el M2M (member get member). Todo esto, en definitiva, ha sido importante también para que la gente fuera confiando en mayor medida en estas pequeñas operadoras, por su transparencia, produciéndose un boom que todavía se mantiene en la actualidad.
Las grandes operadoras se pueden permitir acciones en Big Data mucho más potentes. Sin ir más lejos, en el pasado Mobile World Congress, Telefónica presentó entre sus novedades de optimización de sus redes un proyecto muy ambicioso a través del cual se predispone a garantizar la satisfacción de los clientes en sus conexiones, aplicando técnicas de Big Data que le puedan reportar datos sobre la calidad de su servicio, posibles incidencias y de esta manera tener un dibujo mucho más claro del grado de satisfacción de los usuarios en la experiencia de uso de sus productos y servicios, para intervenir a tiempo y así intentar mantener a los clientes satisfechos.
