Algunas estrategias de marketing tienen una incidencia mayor y más directa que otras, y ofrecen mejores resultados a la hora de obtener un grado de satisfacción del cliente más elevado. Entre ellas, sin duda las que se apoyan en la analítica de datos presentan un porcentaje de éxito mayor, y garantías más sólidas de satisfacción de los objetivos estratégicos fijados, directa o indirectamente vinculados con los propios del área comercial.
Efectivamente, la importancia de Big Data y las herramientas avanzadas de analítica de datos permiten, no solo diseñar y detectar la estrategia de marketing más adecuada para implementar según el caso y la ocasión, sino también (y muy especialmente) considerar, con todos sus matices, amplitud y magnitudes la perspectiva del cliente, ofreciendo una visión completa e integral, incluso anticipada, de las necesidades, las preferencias y las expectativas de los consumidores.
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Visión del cliente 360º, la clave para implementar las estrategias de marketing más adecuadas
En primer lugar, es preciso advertir la enorme relación que guarda la perspectiva del cliente, la visión que el consumidor tiene del mercado en su conjunto y en particular de una compañía, con el diseño y/o la elección de cualquier estrategia corporativa, sea global o departamental (incluidas, por supuesto, las estrategias de marketing).
Cuanto mayor sea la amplitud de visión que se adquiera al analizar el entorno corporativo bajo la perspectiva del cliente, mayores oportunidades habrá de detectar necesidades y preferencias del mercado, corregir errores y ajustar la oferta a la demanda real incluso antes de que esta se exprese como tal.
Dicho esto, cabrán pocas dudas acerca de la conveniencia de las nuevas herramientas Big Data Analytics, que proporcionan lo que se ha convenido llamar visión del cliente de 360º, por la amplitud de su perspectiva que presentan, y la consiguiente capacidad de ofrecer respuestas más concretas y ajustadas a las necesidades de los consumidores.
Las herramientas analíticas para Big Data tradicionales trataban de responder algunas cuestiones fundamentales, como las concernientes al perfil de los clientes potenciales, o las basadas en datos e informaciones históricas referentes a los hábitos de consumo de los clientes o usuarios de una organización. Permitían, en líneas generales, mejorar enormemente la operativa de las compañías, representando un sólido aliado para la toma de decisiones.
No obstante, con estas herramientas quedaban algunas cuestiones fundamentales por resolver, especialmente aquellas que pertenecen al campo de la analítica predictiva: qué esperan los clientes de una compañía en concreto, qué buscan los consumidores para satisfacer necesidades aún por expresar, qué clientes pueden entrar en el radio de alcance del interés hacia los nuevos productos o servicios que se comercialicen...
A estas y otras preguntas semejantes permiten hallar respuestas las herramientas de analítica avanzada para Big Data, como es el caso de IBM Infosphere BigInsights, proporcionando, como comentábamos y entre otras grandes ventajas, una visión del cliente de amplio espectro. Sobre este asunto, y para profundizar lo expuesto aquí, recomendamos la lectura de la guía Visión cliente 360º en el Big Data Analytics, un recurso disponible completamente gratis en la sección de guías y ebooks de este mismo blog.
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