Una de las formas más habituales de introducir iniciativas de BigData e Inteligencia Artificial en una empresa es a través de acciones de marketing. Esto se debe al factor de la disponibilidad, pues existen muchas soluciones martech (unión de “marketing” y “tecnología”), al factor de la influencia del marketingdigital y a la tangibilidad, ya que es viable establecer objetivos y ROI a estas acciones. Una de las prácticas habituales se basa en realizar proyectos de marketing predictivo y prescriptivo con el objetivo de prever el siguiente paso de los clientes en el Customer Journey. Esto lo podemos relacionar con el Next Best Action Marketing (NBA), es decir, con identificar e implementar en tiempo real la mejor acción de marketing para mejorar la experiencia de clientes mejorando nuestro resultado gracias a la personalización y anticipación.
Para implementar un buen NBA marketing debemos seguir el proceso estándar para la gestión de datos, que viene a ser el proceso que convierte a los datos en valor para la empresa. Este procedimiento se divide en cuatro fases: captación, enriquecimiento, procesado y activación.
• La captación de datos consiste en registrar y almacenar todos los datos posibles de sensores, páginas web, llamadas telefónicas o cualquiera de las fuentes de información en las cuales la empresa esté presente. Aunque esta parece una fase eminentemente tecnológica, el marketing debe preguntarse qué datos podrían captarse y para qué servirían.
Para implementar un buen NBA marketing debemos seguir el proceso estándar para la gestión de datos, que viene a ser el proceso que convierte a los datos en valor para la empresa
• El enriquecimiento consiste en cruzar datos de diferentes fuentes permitiendo tener una visión global. Para que estos se puedan unir, deberán ser necesariamente de calidad y deberemos tener en cuenta diferentes criterios. Esta fase vuelve a ser tecnológica y de proceso, y es por ello que se necesita un correcto gobierno del dato (data governance).La fase de procesado corresponde al análisis y a la creación de un modelo.
• Para esta fase son necesarios recursos tecnológicos y talento (que engloba, por ejemplo, a perfiles como los de los científicos de datos o data scientists).
• La fase de activación tiene como objetivo dar valor a los datos. Para ello se puede recurrir a la toma de decisiones o se puede hacer uso de un proceso de marketing automático para buscar la NBA.
Centrándonos en las fases de procesado y activación y persiguiendo un modelo de NBA encontramos algunas aplicaciones de la inteligencia artificial. De manera genérica, la IA nos permite llevar a cabo 6 acciones: predecir un número, clasificar un elemento, segmentar o “clusterizar”, identificar patrones, optimizar y simplificar. Estas tareas, si las relacionamos correctamente con el concepto de negocio, pueden ayudar a responder muchas de las preguntas del marketing:
• ¿Cuánto voy a vender? ¿Cuánto tráfico web tendré?
• ¿Cómo se comporta el cliente? ¿Qué aprecia? ¿A qué segmento pertenece?
• ¿Dónde invierto mi presupuesto de marketing?
• ¿Qué atributos valora mi cliente? ¿Qué elementos debo resaltar?
• ¿Qué le ofrezco o recomiendo a mi cliente?
• ¿Cómo envío un correo electrónico reduciendo la posibilidad de que sea considerado spam?
• ¿Puedo detectar qué clientes me abandonarán (churn rate)?
• ¿Puedo identificar a mis futuros mejores clientes (Lifetime value o “valor del ciclo de vida del cliente”)?
• ¿Qué precio sería el óptimo para mi producto?
El uso de la ciencia de datos, analítica, big data e Inteligencia Artificial nos permite identificar la información necesaria, escoger los algoritmos o métodos adecuados para responder a las preguntas que plantea nuestro negocio e implementar una estrategia que sirva para capturar valor. Se trata de poner a trabajar los datos a través de la tecnología, siempre al servicio del equipo de marketing y de los clientes.