Utilice el Big Data para crear valor para los clientes, no solo para dirigirse a ellos

Los macrodatos ofrecen grandes promesas en materia de marketing. En particular, se compromete a responder a dos de las preguntas más irritantes que han obstaculizado a los vendedores desde que empezaron a vender: 1) ¿quién compra qué, cuándo y a qué precio? y 2) ¿podemos vincular lo que los consumidores escuchan, leen y ven con lo que compran y consumen?

Responder a estas preguntas hace que el marketing sea más eficiente al mejorar la segmentación e identificar y eliminar los famosa mitad del presupuesto de marketing que se desperdicia. Para responder a estas preguntas, los vendedores han entrenado sus telescopios de macrodatos en un solo punto: predecir la próxima transacción de cada cliente. En busca de este premio, los vendedores se esfuerzan por pintar un retrato cada vez más detallado de cada consumidor, memorizando sus preferencias mediáticas, analizando sus hábitos de compra y catalogando sus intereses, aspiraciones y deseos. El resultado es un primer plano detallado y en alta resolución de cada cliente que revela su siguiente movimiento.

Pero con la prisa por descubrir y fijar como objetivo la siguiente transacción, muchos sectores se enfrentan rápidamente a una realidad inquietante: ganar la siguiente transacción al final solo produce una ventaja táctica a corto plazo y pasa por alto un resultado importante e inevitable. Cuando todos los competidores sean igual de buenos a la hora de predecir la próxima compra de cada cliente, los vendedores inevitablemente competirán para perder los beneficios de esa transacción marginal. Esta imposible carrera armamentista a corto plazo lleva, en última instancia, a la igualación de los competidores a medio y largo plazo. Perseguir la próxima compra no tiene ninguna ventaja competitiva sostenible.

Esto no quiere decir que las empresas nunca deban tratar de predecir y captar la próxima compra, sino que solo pueden esperar rentabilidades superiores a la media de esta actividad en sectores en los que la competencia está a la zaga y en los que todavía hay algunas recompensas por estar a la vanguardia. En muchos sectores, incluidos los viajes, los seguros, las telecomunicaciones, la música e incluso los automóviles, nos acercamos rápidamente a la igualación de las capacidades predictivas de la competencia, por lo que es poca la ventaja competitiva duradera que se pueda obtener al predecir la próxima compra.

Para crear una ventaja duradera, los programas de marketing que aprovechan el big data tienen que centrarse en cuestiones más estratégicas sobre la fidelidad, la lealtad y las relaciones con los clientes a largo plazo. Las preguntas que hay que hacerse sobre el big data no son solo qué provocará la próxima compra, sino qué hará que el cliente se mantenga fiel; no solo qué precio está dispuesto a pagar por la próxima transacción, sino cuál será el valor de por vida del cliente; y no solo qué hará que los clientes se cambien de un competidor, sino qué les impedirá cambiarse cuando un competidor ofrece un precio mejor.

Las respuestas a estas preguntas más estratégicas radican en utilizar los macrodatos de manera diferente. En lugar de preguntarnos únicamente cómo podemos utilizar los datos para segmentar mejor a los clientes, tenemos que preguntarnos cómo los macrodatos crean valor para los clientes. Es decir, tenemos que pasar de preguntarnos qué pueden hacer los macrodatos por nosotros a qué pueden hacer por los clientes.

Los macrodatos pueden ayudar a diseñar la información para aumentar los productos y servicios y crear otros completamente nuevos. Los ejemplos sencillos incluyen los motores de recomendaciones que crean valor para los clientes al reducir sus costes de búsqueda y evaluación, como hacen Amazon y Netflix; o aumentar los servicios básicos con información de uso personalizada, como hace Opower. Otros ejemplos interesantes incluyen datos de fuentes colectivas que pueden dar a los clientes respuestas a preguntas importantes, como «¿qué puedo aprender de otros consumidores?» o «¿cómo me comparo con otros consumidores?»

Analizar las empresas emergentes que crean nuevas formas de valor mediante el big data es instructivo. Opower permite a los clientes compartir sus facturas de servicios públicos con sus amigos de Facebook para determinar su clasificación en relación con otros clientes como ellos. INRIX agrega los datos de tráfico de los teléfonos móviles de los clientes y otras fuentes para ofrecer informes de tráfico en tiempo real. Zillow combina información de una variedad de fuentes para ofrecer a los compradores, vendedores y corredores una visión consolidada sobre las propiedades y el valor de las viviendas, las propiedades competitivas y otras características del mercado. Estas empresas son nativas de los macrodatos. Su éxito debería ser una llamada de atención para todas las empresas: hoy en día, no hay ningún negocio que no sea un negocio de la información.

Todas las empresas deberían hacerse tres preguntas para examinar cómo sus macrodatos pueden crear valor para los clientes:

¿Qué tipos de información ayudarán a mis clientes a reducir sus costes o riesgos? Empresas multimillonarias como Yelp, Zagat, TripAdvisor, Uber, eBay, Netflix y Amazon recopilan cantidades de datos, incluidas las valoraciones de los proveedores de servicios y vendedores, para reducir el riesgo de los clientes. Actualmente, estas valoraciones buenas, malas y feas proporcionan valoraciones genéricas de los vendedores en las básculas estándar. Sin embargo, cada vez más los clientes buscan respuestas más específicas a preguntas como qué clientes como yo piense en este producto o servicio. Responder a preguntas tan detalladas requiere una comprensión mucho más profunda de lo que buscan los clientes y de cómo se ven a sí mismos. Esa es una oportunidad para la próxima generación de creación de valor para los macrodatos.

¿Qué tipo de información está muy dispersa actualmente, pero que proporcionaría nuevos conocimientos si se agregara? ¿Hay algún dato producido de forma incidental (como pulsaciones de teclas o datos de ubicación) que pueda ser valioso cuando se ensambla? InVenture, una nueva y fascinante empresa emergente que opera en África, está convirtiendo los datos incidentales de los teléfonos inteligentes en calificaciones crediticias que permiten a los clientes de la base de la pirámide acceder a préstamos y otros productos financieros. En un entorno en el que la mayoría de la población no tiene historial crediticio y, por lo tanto, no tiene calificación crediticia, incluso los datos rudimentarios de uso del teléfono sirven como un práctico indicador (las personas que organizan sus contactos con su nombre y apellidos tienen más probabilidades de reembolsar los préstamos).

¿Hay diversidad y variación entre mis clientes, tal que se beneficiarán de la agregación de otros»****¿datos con los suyos? Por ejemplo, una empresa que vende insumos agrícolas (semillas, fertilizantes y pesticidas) puede recopilar datos de los agricultores con parcelas de tierra dispersas para determinar qué combinaciones de insumos son óptimas en diferentes condiciones. La agregación de datos de muchas granjas que operan en diversas condiciones de suelo, clima y entorno puede arrojar información mucho mejor sobre los insumos óptimos para cada granja individual que la que cualquier agricultor podría obtener de su propia granja por sí solo, independientemente del tiempo que lleve cultivando esa parcela.

Los macrodatos han ayudado a los vendedores a abordar preguntas fundamentales cuyas respuestas llevan mucho tiempo fuera de su alcance. Pero la verdadera contribución del big data residirá en la creación de nuevas formas de valor para los clientes. Solo esto permitirá a los vendedores convertir los datos en una ventaja competitiva sostenible.