Con Big Data, el rastreo y análisis de datos online es posible anticipar las compras de los usuarios, incluso antes de que lo sepan.
En la película "Minority Report", Tom Cruise manipulaba un software que podía predecir crímenes. Tal como hacen ahora las tecnologías predictivas.
El rastreo y concentración de la información en Internet llegaron a tal punto que posibilitan a las empresas anticipar las decisiones de compra de los consumidores, incluso antes de que ellos lo sepan. Tales acciones son posibles por vía de Big Data, análisis predictivo, Machine Learning, redes neuronales y hasta la inteligencia artificial, una artillería tecnológica cuyo objetivo es cruzar y desmenuzar inmensas cantidades de datos de redes sociales, buscadores y sitios online, para trazar perfiles y tendencias de consumo al instante.
De todo, lo más novedoso es la facultad de anticipar cuándo, cómo y dónde una persona podría efectuar la compra de un determinado producto. Y monitorear si un cliente insatisfecho tiene previsto cambiar de marca o dar de baja un servicio, un dato crucial para las áreas de marketing y fidelización de las compañías. Google, Facebook, Amazon, IBM, Microsoft y Accenture son algunas de las empresas que impulsan esta nueva generación de tecnologías basadas en el desarrollo de algoritmos y en el entrecruzamiento de datos propios enriquecidos con contenidos de la Web.
“Las empresas están repletas de datos. Y tienen acceso a datos externos, que pueden complementarse. Con eso, se pueden identificar patrones de comportamiento y predecir, por ejemplo, si una persona me va a comprar el mes que viene y si pagará al contado o con tarjeta”, explica Daniel Lázaro, responsable de Analytics de Accenture. El secreto de todo son los algoritmos, un término que significa una serie de pasos para lograr un objetivo. En el caso de los humanos: un patrón de conducta, un hábito. En el caso de las máquinas, un programa informático, por ejemplo.
La facultad de predecir y anticipar acontecimientos o tendencias parte del análisis meticuloso de enormes volúmenes de información. “Los datos son un activo.Y bien tratados y analizados en forma inteligente nos permiten encontrar respuestas a preguntas que ni siquiera nos formulamos.Lo más importante es que la materia prima de estos modelos son los datos, que sean precisos, confiables y oportunos”, explica Lázaro.
La notable evolución de plataformas de análisis predictivo es permanente. Esto se ve favorecido por la expansión de las redes sociales, las plataformas de eCommerce, portales especializados y buscadores. Navegar por Internet deja huellas y marcas personales por todos lados. Y esas huellas son recopiladas, analizadas y sometidas a estadísticas en forma permanente. Por caso, una compra en Amazon, precedida por consultas y comparaciones en Google, Facebook y Twitter, entre otros, revela patrones ocultos incluso para el propio dueño de esa información.
Estas nuevas fórmulas para entrecruzar datos viene de lejos. En sus inicios, el foco tecnológico intentaba rastrear en las bases de datos corporativos para elaborar conclusiones sobre clientes, proveedores, eficacia del marketing y logística. Dentro de esos márgenes acotados, la herramienta ideal era el Business Intelligence. Eso mismo, en la escala global de Internet, la jerga lo define como Big Data. Para tener una idea de la envergadura, van las siguientes cifras: Facebook tiene 1.900 millones usuarios activos, Instagram, 600 millones y You Tube, otros 1.000 millones. A esto habría que computar los 1.000 millones de personas que usan el Chrome, el navegador más popular. Todo lo que hace una persona/consumidor, queda registrado y listo para ser tratado.
“Hay algoritmos destinados a levantar perfiles de usuarios a través de las redes, el registro del celular o el buscador. Y eso permite gestionar campañas publicitarias personalizadas o direccionadas a usuarios específicos. La ventaja competitiva es la capacidad para manejar grandes volúmenes de datos, la potencia para procesar y la capacidad de almacenarla”, señala Carlos Abril, presidente de Atos, una consultora en IT. La hoja de ruta de cada consumidor es alimentada por otras fuentes (la dirección IPde cada dispositivo), que en conjunto “se somete a un modelo matemático diseñado para buscar y explotar esa información”, dice Abril.
En Internet, todo está a la vista. Y cuanto menos sepan los usuarios, mejor. Diego Castiglioni, un alto ejecutivo de IBM, distingue los datos en estructurados (edad, sexo, nacionalidad, preferencias, entre otros) de los no estructurados (estados de ánimo, información de compras y comentarios en redes sociales). Incluso, hay tecnologías que interpretan archivos de audio, imágenes y video. “Así es posible detectar patrones de un usuario, como el malestar con una empresa, una marca o un producto. Y también acciones que realizó: movimientos de cuentas, transacciones o consultas. Todo eso son modelos predictivos”, agrega.
Los expertos remarcan la importancia de analizar los comportamientos en tiempo real. “Es vital para el futuro de las compañías, porque el consumidor cambia muy rápido”, coinciden.
En este sentido, recomiendan la creación de equipos de analistas y científicos de datos, que cuenten con la capacidad de interpretar la inmensa cantidad de información que circula y desarrollar algoritmos adecuados para anticipar tendencias. “La utilización del Big Data y la geolocalización facilita el envío de ofertas a teléfonos móviles a una persona que está en un shopping, por ejemplo”, comenta Luppi.
Los algoritmos, cada vez más complejos y precisos, arman una radiografía en tiempo real de cada usuario: qué consulta, si está contento o enojado con algo, qué quiere comprar y en dónde, su opinión sobre las marcas y si está pensando en viajar, entre otras cosas. Y de allí, con algoritmos más sofisticados (Machine Learning, redes neuronales y la inteligencia artificial) se puede deducir casi todo lo demás: “Son estadísticas aplicadas a sistemas, que exponen información oculta y nos permiten entender patrones de conducta difíciles de ver”, sostiene Ezequiel Glinsky, director de Nuevas Tecnologías de Microsoft.
La búsqueda de esos patrones tiene dos aristas contrapuestas: para las empresas, es un activo vital, una utopía. Para otros, es un mundo distópico, pero real. Haga la prueba. Intente una consulta puntual en Google o en sitios de retail de un producto específico, por ejemplo una heladera. En minutos apenas, comprobará que le llegan ofertas relacionadas con heladeras de todo tipo, tamaño y marca. Y también de posibles puntos de venta para comprarla, medios de pago y financiación. Esos rastreos quirúrgicos para armar avisos a medida es uno de los nichos de mayor potencial, coinciden los especialistas.
Para eso, existen tecnologías descriptivas (qué hacen y qué hicieron los usuarios), y predictivas: “Son estadísticas elaboradas en función de la información de hoy y de ayer, desde la cual se puede anticipar decisiones futuras”, dice Fernando Gamboa, director general del Grupo Assa. Y agrega que por medio de las nuevas capas tecnológicas se pueden recopilar datos cada vez más rápido, lo que habilita una enorme cantidad de información vital no sólo para aumentar las ventas sino también para readaptar áreas de un negocio. “Puedo saber hoy qué producto se vende más y dónde falla la cadena de producción. Así, la reacción es online y disminuyen los factores de riesgo”, afirma.
Lo cierto es que esas facultades adivinatorias resultan un tanto inquietantes. La recopilación de datos de diversos orígenes, son observadas con preocupación, especialmente en Europa. El traspaso de información de los usuarios sin su consentimiento se considera un delito grave en algunas legislaciones. Sin ir más lejos, la Comisión Europea le aplicó una multa de 110 millones de euros a Facebook por combinar los datos de sus usuarios con los de WhatsApp, compañía que le pertenece desde 2004.
“Tenemos una política clara al respecto: el usuario es dueño de sus datos y no capturamos esa información”, se ataja Glinsky, de Microsoft. Pero el ejecutivo reconoce que recopilan “datos públicos”, como las ventas de Mercado Libre. En la era digital y las redes sociales, la línea entre lo público y privado es muy difusa.
Una radiografía para ajustar la oferta
Sergio Kaufman: CEO de Accenture
La noticia ya no sorprende: en los rankings, las empresas más valiosas son compañías cuyos activos más importantes son de naturaleza intangible: marcas, posicionamiento, talento organizacional y, sobre todo, una rica cartera de clientes. Es decir, conocida hasta en su más mínimo detalle gracias a los datos que ellos mismos informaron voluntariamente.
¿Por qué las personas aceptan ceder algo tan personal que, para estas organizaciones, constituye el núcleo duro de lo más preciado de sus activos? En principio, la gente lo hace al acceder a las redes sociales. Y al hacerlo en forma gratuita, se inclinan a brindar información personal con más facilidad que si estuvieran pagando por ello.
En realidad, lo que se presenta como gratuito encierra en sí mismo la contrapartida de compartir lo más valioso que las personas tienen en la sociedad del conocimiento: la información sobre sí mismos. No sólo los datos duros de la persona, sino los demás aspectos de su vida que va registrando y compartiendo a través de Internet y todas las redes sociales. Esto tiene un precioso valor para las empresas, que pueden tener una radiografía completa de los hábitos de consumo y así ajustar una oferta más atractiva.
Algunos especialistas en tecnología e información alardean que con sólo un nombre pueden hacer un escaneado casi completo de una persona, incluyendo gustos e inclinaciones sociales o hasta inferir sus preferencias políticas. Ya hay muchos estudios que demuestran que mirando la información del individuo podemos predecir un comportamiento determinado. Tanto, que cuando se habla de hacking político se puede explicar cómo las inferencias que se hace a partir del perfil del ciudadano, incluso los que no están identificados plenamente con un candidato o postura ideológica, los denominados “swinger voters”.
En el ámbito de las empresas, también ponen su impronta corporativa allí adentro y entonces se pueden conocer datos y compartir mucha información a competidores y hasta a terceros que podrían vulnerar su entorno de seguridad.
Los riesgos en todos los ámbitos (personales y corporativos) nos invitan a reflexionar sobre el derecho a nuestra privacidad. Una paradoja surgida en un contexto de enorme progreso de las comunicaciones y el desarrollo de plataformas tecnológicas. Hasta qué punto yo, que di libremente toda mi información (muchas veces sin leer en detalle la letra chica de las condiciones de aceptación) estoy cediendo aspectos valiosos de mi intimidad y, sobre todo, dando una llave de acceso a aspectos de mi persona que no quisiera exponerlos.
Si bien hay leyes que protegen la privacidad, ningún país pudo alcanzar todavía una solución perfecta.
Las nuevas reglas de la tecnología cognitiva
Roberto Alexander: Presidente y CEO de IBM
¿Quién de ustedes ha recibido un correo electrónico con una oferta que no se ajusta para nada a lo que les gusta? ¿Quién marcó como “spam” los emails de una marca que envía constantemente mensajes irrelevantes? O incluso, ¿quién ha recibido SMS en su celular acerca de un nuevo producto para comprar, en una fecha del mes en la que no hay dinero?
Si respondiste sí a al menos una pregunta, formás parte del promedio de compradores que lidiamos con empresas que no nos conocen y que nos espantan, en lugar de ganar nuestra fidelidad.
De acuerdo con un reciente estudio global de IBM sobre experiencia del cliente, el 71% de las marcas envía mensajes genéricos, es decir no personalizados, a sus compradores y el 70% no permite a sus clientes elegir su forma preferida de ser premiado en un programa de fidelidad.
Pero lo que es aún más inquietante es que sólo el 17% de las marcas aprovecha los datos de preferencia de sus clientes para hacerles ofertas y recomendaciones de compra.
Afortunadamente el cambio ya comenzó. Empresas alrededor del mundo, incluyendo la Argentina, están cambiando su chip y están implementando tecnologías cognitivas (Inteligencia Artificial avanzada) para personalizar e, incluso, híperpersonalizar las experiencias de los usuarios.
Me refiero a que tienen la capacidad de conocer nuestros intereses, preferencias y comportamiento para entregar ofertas de valor y productos acordes con nuestro perfil, que nos contacten a través de los canales que queremos, o nos conquisten consultándonos cuál sería el mejor premio dentro de un programa de fidelización.
El marketing evolucionó y los equipos pueden analizar datos que hasta hace poco tiempo se consideraban ocultos.
La computación cognitiva está siendo utilizada para conocer el recorrido de los clientes, fidelizarlos, identificar y eliminar posibles obstáculos, y mejorar las tasas de conversión. En síntesis, las marcas pueden –y deben- brindarnos experiencias más positivas.
Antes se solía segmentar a los consumidores por edad o género. Pero eso ya no alcanza. Hay características que a cada persona nos hace únicos e incluso ser polos opuestos a otras personas de nuestra misma edad o ubicación geográfica.
La “inteligencia cognitiva” enfocada en conocer a los consumidores llegó para quedarse.
No solo ayudará a que recibamos ofertas personalizadas y nos sintamos a gusto con la manera en que las empresas nos tratan a la hora de comprar, sino que dará paso para que el servicio al cliente se convierta en una experiencia agradable a través de redes sociales y por fuera de ellas.
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