Jeff 'John' Tanner, Jr., Ph.D. y autor de Análisis y estrategia dinámica de clientes
Decano, Strome College of Business, Universidad Old Dominion
El Dr. Tanner, un destacado experto en el campo, ofrece consejos basados en su extensa investigación sobre las tendencias en el uso de análisis de datos en el marketing de empresa a empresa y de empresa a consumidor. Entre sus clientes se incluyen importantes empresas como IBM, Pearson-Prentice Hall y Cabela's.
Cuando se trata de análisis, ¿realmente importa si sus datos son grandes o pequeños? ¿O importa si tienes los datos correctos para tomar la decisión correcta cuando la necesitas?
En lugar de preocuparse por si los datos son grandes o pequeños, lo que la mayoría de los especialistas en marketing deberían extraer de las tres V del Big Data son:
- Los datos, si están disponibles, pueden respaldar más decisiones (Variedad)
- Los datos, si están disponibles, pueden acelerar la toma de decisiones (Velocity)
- Los datos, si están disponibles, pueden agregar valor (Volumen).
No se preocupe si sus datos son grandes o pequeños; más bien, piense en las tres V como beneficios de la toma de decisiones basada en datos.
Pero tenga en cuenta la advertencia: Si está disponible. Si no tiene los datos disponibles en el momento de tomar la decisión, no tiene tiempo para obtenerlos.
Es por eso que es necesaria una estrategia de datos sólida antes de necesitar los datos. Y para empezar, consideremos cómo se utilizan los datos.
Los tomadores de decisiones utilizan datos para tres cosas:
- para identificar problemas u oportunidades,
- para tomar decisiones, o
- para entender mejor
La mayoría de las organizaciones se detienen en #1: si piensa en los sistemas de informes tradicionales, lo único que le dicen es si las cosas funcionan o no. Sin embargo, el valor real de los datos está en tomar decisiones y obtener información.
Por ejemplo:
Trabajé con Cabela's en un proyecto que involucraba el abandono del carrito en su tienda en línea. La gente llenaba un carrito de compras en la tienda en línea de Cabela y luego no lo compraba. Usamos datos de dos maneras. Una era determinar si había productos con mayor probabilidad de compra si entraban primero a la cesta; buscamos lo contrario al abandono del carrito. Luego, este ejercicio nos brindó una lista de productos para promocionar, lo que resultó en una mejora de 400 pb en el margen y al mismo tiempo duplicó los ingresos en comparación con la campaña de marketing habitual. Eso es usar datos para la toma de decisiones.
Luego, profundizamos en los datos para comprender por qué las cosas sucedieron como sucedieron. Esta información nos dio ideas para oportunidades adicionales. Pero aquí es donde entró la estrategia. Ya teníamos datos importantes sobre los hogares, por lo que pudimos realizar la extracción de datos que hizo posible la comprensión.
¿Qué pasa con este ejemplo que se puede aplicar a su exposición?
No importa el entorno, el minorista, el organizador de exposiciones entre empresas o cualquier otro, los principios de una estrategia de datos son los mismos.
Primero, reúna sus datos. El mayor desafío que veo en el uso de datos para la toma de decisiones es que los datos están dispersos en diferentes sistemas. La gente no comparte datos y las empresas tardan en construir los almacenes de datos necesarios para reunirlos. Sin embargo, los ejecutivos que ven el poder de los datos pueden hacer que esto suceda. Para ayudarlos a ver el poder de sus datos, descubra las preguntas para las que quieren respuestas e ilustre cuáles pueden responderse con una única vista completa de su cliente.
En segundo lugar, defina sus datos. Una tabla de definición de datos maestros le indica qué datos tiene, la fuente y lo que significa. Por ejemplo, defina "cliente". En algunas organizaciones, un cliente asistente en los datos es el individuo y, a veces, es la ubicación de la decisión, no el registrante individual. A continuación, se vincula al solicitante de registro individual a la ubicación de la decisión. En otros entornos, un cliente asistente es un miembro de la asociación que asiste a una exposición, aunque puede ser un comprador de otras ofertas que no son de exposición, como seminarios web en línea, conferencias solo educativas, medios electrónicos o publicaciones impresas, entre otras ofertas. Estas definiciones son importantes para vincular datos transaccionales (¿Qué tamaño tiene un cliente? Depende de cómo se defina el cliente) y otras formas de datos.
Tenga en cuenta que este lenguaje debe acordarse entre unidades, por ejemplo, el grupo que gestiona exposiciones y el grupo que gestiona conferencias. No hay nada peor que una discusión en una reunión sólo para descubrir que toda la discusión era semántica.
En este punto, está listo para comenzar a utilizar los datos para obtener conocimientos y tomar decisiones, tal como lo hicimos en Cabela's. Pero rápidamente se dará cuenta de que faltan datos. Ahora puede implementar herramientas y procesos de captura de datos para llenar esos vacíos.
Por ejemplo, es posible que necesite agregar campos a su sistema de registro de asistentes para todas las exposiciones, lo que también podría requerir ajustes en otros eventos o conferencias que no son exposiciones y que organiza o administra su organización. También es posible que necesite agregar campos en el sistema CRM para poder probar diferentes enfoques para las campañas de marketing de los asistentes o para reforzar la gestión de campañas y desarrollar un sistema de fomento de clientes potenciales o un enfoque que logre una mayor tasa de presentación de preinscripción. Con datos, por ejemplo, puede determinar si una invitación previa al espectáculo que se abrió no solo predijo la asistencia al espectáculo sino que también predijo la participación posterior al espectáculo. Documentar los efectos de cada interacción ayuda a optimizar el valor de cada evento de marketing.
Muchas organizaciones han adoptado una mentalidad de “recopilar todo y ordenarlo después”. Eso está bien desde el principio. Sin embargo, a medida que adquiera experiencia, reconocerá qué datos son más importantes. Tenga en cuenta que, si bien el almacenamiento de datos puede parecer relativamente barato, el costo de adquisición (especialmente si eso implica que los clientes renuncien a sus datos) no siempre es insignificante. Y recuerde, los datos deben mantenerse actualizados.
El objetivo es tener una conversación inteligente con tu cliente a través de todos los canales. Sus datos ayudan a su marketing a escuchar y responder. Por lo tanto, a medida que su estrategia de datos madure, se podrán reconocer y aprovechar esas oportunidades para capturar información importante sobre el cliente.
Y eso significa pensar en todas las fuentes de datos. Cuando hablas con un amigo, no sólo escuchas lo que dice. También estás leyendo el lenguaje corporal, captando señales contextuales y mucho más. Nuevas fuentes de datos pueden brindarle esas pistas contextuales. Por ejemplo, los vendedores de Marketo utilizan fotografías de LinkedIn para determinar cómo contactar por primera vez a un cliente potencial. Si la persona está sonriendo, acércate en una dirección. Si no, utilice un enfoque diferente. ¿Cómo aprendieron? Lo hicieron mediante el uso de datos para obtener información.
Es posible que sus datos nunca cumplan con la definición de Big Data. ¿Pero a quién le importa? Lo realmente importante es que aproveche los datos para tomar mejores decisiones más rápido.
Si está interesado en obtener más información sobre cómo los organizadores de exposiciones de empresa a empresa utilizan el análisis de datos en la actualidad, ya están disponibles dos nuevos informes CEIR:
Uso actual de análisis por parte de los organizadores de exposiciones de empresa a empresa
Uso de análisis por parte de organizadores de exposiciones de empresa a empresa Estudios de casos
