Interacción con los Clientes: Sus Datos

Conociendo los puntos de contacto del comprador, los tipos de datos que puedes recopilar y los problemas que puedes encontrar al intentar aprovechar su valor.

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Interactuar con los datos de los clientes

Con este texto aprenderás a:

• Analizar los problemas de los big data

• Reconocer por qué los datos son fundamentales para el marketing digital

• Descubrir los distintos tipos de datos

¿Te estás ahogando en datos, pero no tienes suficiente información útil? La mayoría de las empresas actuales se enfrentan a problemas de big data. (Big data es el término utilizado para describir toda la información analítica recopilada a partir del contenido digital). Un libro sobre marketing digital no estaría completo sin un debate sobre los datos. Pero antes de examinar mediciones específicas de contenido, debemos comprender el impacto que la tecnología ha tenido en los datos, y las oportunidades y problemas que presenta. En el mercado actual, los datos desempeñan un papel clave en cada parte de tu negocio online y son fundamentales para tu éxito.

La buena noticia es que tanto las pequeñas como las grandes empresas pueden recopilar los datos que necesitan para tomar decisiones inteligentes. La mala noticia es que se recopilan tantos datos que puede resultar difícil darles sentido.

En este texto, verás los tipos de datos que puedes recopilar y los problemas que puedes encontrar al intentar aprovechar su valor.

Las secciones sobre interactuar con los datos del cliente son las siguientes, que se desarrollarán a continuación:

• Comprender el Big Data

• Descubrir el papel del Big Data en el marketing de contenidos

• Descubrir el Internet de las Cosas

• Visualizar los macrodatos

Entender los grandes datos

Para ampliar la breve definición de “big data” de la introducción, en realidad se trata de una colección digital masiva de datos estructurados y no estructurados. (Ambos tipos se definen un poco más adelante en este capítulo).

Gracias a la tecnología, se dispone de montones de datos de clientes procedentes de los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), y se recopilan aún más en sitios web y aplicaciones móviles, y de plataformas de marketing por correo electrónico y redes sociales, y son generados por los usuarios en forma de valoraciones y reseñas.

Se dice que la primera vez que se utilizó la expresión “big data” fue en un documento escrito por la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA) en 1997.

Los big data son un bien valioso para el marketing. Te permite ver patrones de datos que podrías haber pasado por alto y te permite hacer predicciones sobre el contenido que quieren tus clientes. Pero tienes que hacerte una pregunta antes de lanzar un esfuerzo de big data. Es decir, ¿cuáles son los objetivos empresariales de los datos que estás recopilando? Tu contenido debe estar vinculado a tus objetivos empresariales generales, y tu esfuerzo de big data también debe estarlo. Debes asegurarte de que las preguntas que quieres que respondan tus datos son cruciales para el éxito de la propia empresa.

La recopilación y el análisis de big data pueden resultar caros. Tu empresa se resentirá rápidamente del esfuerzo si no cumple su promesa de aumentar los ingresos y satisfacer a los clientes.

Diferentes tipos de big data

Los profesionales del marketing siempre han podido extraer algún tipo de datos para sus esfuerzos de marketing. Podías obtener cosas como una lista de clientes con sus ubicaciones o una lista de compras por importe. Entonces, ¿por qué la recopilación de datos es un problema ahora?

La respuesta es que ahora hay más datos que nunca. Los teléfonos inteligentes, las redes sociales, los sitios web, las fábricas con sensores de datos en la maquinaria, etc., todos tienen datos. Todos ellos deben ser útiles, pero ¿cómo aprovechar su valor?

Tipos de datos

Para comprender algunos de los conceptos básicos que subyacen a los big data, puedes empezar por fijarte en el tipo de datos que se pueden extraer. A continuación se muestra el modelo que sigue IBM (en cada línea se inicia con los tipos de datos, luego con su descripción y finalmente con ejemplos):

• Descriptivo: Datos de “quién” (Geodemografía, atributos, características)

• Comportamiento: Datos “qué” (Transacciones, historial de pagos y pedidos)

• Interacción: Datos “cómo” (Correos electrónicos, clics web, transcripciones de chat)

• Actitudinales: «Datos “por qué” (Estudios de mercado, redes sociales).

Puedes profundizar en la comprensión de las designaciones de quién, qué, cómo y por qué examinando los datos descriptivos, los datos de comportamiento, los datos de interacción y los datos de actitud como se indica a continuación:

• Datos descriptivos: Estos son tus datos «quién». Los analizas para averiguar quiénes son tus clientes.

• Datos de comportamiento: Son tus datos «qué». Los analizas para averiguar qué interacciones ha tenido tu cliente con tu empresa.

• Datos de interacción: Estos son tus datos «cómo». Los analizas para averiguar cómo interactúan tus clientes con tu empresa. Te ayudan a comprender sus motivos para interactuar con tu marca.

• Datos actitudinales: Son tus datos del «por qué». Te dicen por qué tus clientes están interesados en tu marca.

Los problemas de los macrodatos

Aparte de los tipos de mensajes que pueden extraerse de los big data, también tienes que reconocer que estás tratando con dos categorías diferentes de datos: estructurados y no estructurados. Los datos estructurados existen desde hace mucho tiempo, pero los no estructurados han aparecido con la llegada de las redes sociales. He aquí en qué se diferencian:

• Datos estructurados: En años anteriores, todos los datos que recogían las empresas eran estructurados. Los datos encajaban en categorías ordenadas y podían presentarse en una hoja de cálculo. Por ejemplo, piensa en una lista de entregas a clientes. Cada celda de la base de datos tenía información predecible: ubicación, fecha de entrega, etc. Los ordenadores estaban programados para recopilar estos datos, y todo era muy sencillo. Cuando los científicos de datos recibían estos datos, sabían qué esperar y cómo se analizarían. Esto sigue siendo cierto. Los datos estructurados también son datos organizados de forma que sean más fáciles de transmitir o gestionar en la herramienta de análisis de una empresa. Apoyan una planificación y ejecución analíticas eficientes.

• Datos no estructurados: Con la llegada de las redes sociales y los contenidos generados por los usuarios, ahora tienes una montaña de datos que no están estructurados. Tienes reseñas, comentarios y valoraciones. También tienes una variedad de formatos: fotos, datos de transmisión en directo y vídeo. Estos datos son más complejos y requieren diferentes formas de analizarlos y extraerles significado.

Además de la estructura, las empresas tienen otros problemas que afrontar. Los profesionales del marketing han bautizado estos problemas como “las cuatro V” de los grandes datos.

Los problemas están relacionados con lo siguiente:

• Volumen: Los científicos de la información creen que el 90% de los datos del mundo se han creado en los últimos años. Tratar con todos ellos de forma eficaz ha sido difícil tanto para las grandes como para las pequeñas empresas.

• Variedad: Los teléfonos inteligentes, las tabletas, los ordenadores, las redes y los relojes generan datos. Algunos están estructurados y otros no. Ninguno de ellos encaja en un pequeño paquete ordenado que pueda analizarse fácilmente.

• Velocidad: Los datos llegan a un ritmo increíble. No sólo hay grandes cantidades de ellos, sino que los problemas se agravan por la rapidez con que se crean nuevos datos.

• Veracidad: ¿Se puede confiar en los datos? ¿Quieren los directivos apostar su reputación a que todos los datos que llegan son exactos? El sentido común sugiere que no todo lo que se recoge puede utilizarse para predecir el comportamiento de los clientes. ¿Cómo separar el grano de la paja?

Para echar un vistazo a cómo el big data y el marketing de contenidos se ven afectados por el impacto de la inteligencia artificial (IA), consulta en esta plataforma online.

Descubrir el papel que desempeñan los macrodatos en el marketing de contenidos

Cuando piensas en tu contenido, probablemente te centras en sobre qué tema escribir y dónde lo distribuirás. Son preguntas importantes. La forma de responder a esas preguntas, y a muchas otras, es analizando tus datos. Cuando el marketing de contenidos estaba en pañales, muchas empresas volaban sobre la marcha. Creían que sabían instintivamente qué tipo de información querían sus clientes.

Procedieron a enviar flujos constantes de contenidos, sólo para descubrir que gran parte de ellos eran recibidos sin entusiasmo. Fue entonces cuando los directivos decidieron que los big data realmente importaban. Ahora saben que necesitan utilizar los datos para saber cómo vencer a la competencia y captar la atención de los clientes. No hay tiempo que perder enviando contenidos que no dan en el blanco.

Mejorar tu marketing de contenidos

Así que, como profesional del marketing, quieres saber cómo el uso de big data mejorará tus esfuerzos de marketing de contenidos. Te alegrará saber que mejora tu esfuerzo de varias maneras. Te ayuda a:

• Ser más eficaz frente a tu competencia. Al analizar diversos datos, puedes comprender a tus competidores de formas que antes no podías. Esta comprensión te ayuda a crear contenidos con una calidad que supera a la de tu competencia.

• Encuentra nuevas formas de competir. Los nuevos datos pueden permitirte encontrar y explorar nuevos modelos de negocio y nichos. Esta exploración te ayuda a crear contenidos que amplíen tu base de clientes y creen nuevas fuentes de ingresos.

• Concéntrate en tu público objetivo. Con más datos sobre los canales, sabes cómo y dónde comunicarte con tus clientes. Puedes crear el contenido que los clientes valoran y distribuirlo en los lugares que buscarán.

• Interactúa con tu comunidad. Al saber dónde se reúnen tus clientes, puedes crear una comunidad de personas con ideas afines que te ayudarán a orientar tus esfuerzos de marketing de contenidos aportando sus comentarios.

• Analiza tus victorias y derrotas. Al mostrarte rápidamente qué tácticas están teniendo éxito y cuáles están fracasando, puedes hacer revisiones del contenido que mejoren el tráfico del sitio web y la satisfacción del cliente.

Para más información sobre el análisis de datos en marketing digital, consulta esta plataforma digital.

Utilizar contenidos en tiempo real

Obviamente, el deseo de los profesionales del marketing de ofrecer a los clientes contenidos interesantes en tiempo real es fuerte. Es una forma de captar la atención y los clientes han llegado a esperarlo. La clave para utilizar este contenido con eficacia es mantener a tus clientes en el centro de todos tus esfuerzos.

En relación al marketing digital, esta plataforma online se centra en la idea de crear contenidos que se dirijan a personas concretas en el recorrido del comprador. No te desvíes proporcionando contenido en tiempo real que no hable directamente a “tus” clientes.

Los clientes están acostumbrados a llevar consigo sus teléfonos inteligentes y otros dispositivos para poder comunicarse cuando lo necesiten. Las empresas deben ampliar sus mensajes de contenido todo lo posible para aprovechar el contenido en tiempo real. (Consulta en otro lugar de esta plataforma para obtener más información sobre los tipos de contenido, incluyendo el generado por IA).

Aquí tienes otras ideas que pueden ampliar tu alcance en tiempo real:

• Utiliza Facebook LiveFacebook Live hace que sea muy fácil configurar la transmisión en directo. Puedes interactuar con tus clientes y saber exactamente qué les preocupa. (Más información sobre Facebook en esta plataforma online).

• Retransmite YouTube Live. Puedes establecer recordatorios para ver deportes, música y juegos de YouTube. (Más información sobre YouTube en esta plataforma online)

• Crea Instastories en Instagram. Los Instastories son muy populares y aparecen en la parte superior de tu feed de Instagram. Son fotos o vídeos que cuentan una historia rápida o muestran a los usuarios algo que estás haciendo. Desaparecen del sitio después de 24 horas.

• Realiza chats en X/Twitter. No confíes sólo en los tweets. Los chats de X/Twitter están disponibles en tiempo real para todas las partes interesadas. Puede que consigas interesar a nuevos usuarios en tu empresa atrayéndoles desde este canal. Además, la transcripción (el contenido) estará disponible para ellos después del chat en directo.

• Newsjacking: El newsjacking se define como el arte de utilizar noticias y personajes famosos para crear contenido oportuno para tus clientes. Probablemente hayas visto contenidos con títulos como «Lo que [insertar nombre de estrella del rock] puede enseñarte sobre [insertar concepto]». El truco de este contenido es hacer que la información sea realmente valiosa, en lugar de limitarse a utilizar el nombre de un famoso para llamar la atención.

• Algunos profesionales del marketing argumentan que el newsjacking consiste en llamar la atención, pero tu público se cansará de él si sigues proporcionando contenido vinculado a nombres famosos y acontecimientos que simplemente no es útil.

Descubrir el Internet de las Cosas

¿Sientes curiosidad por el Internet de las Cosas (IoT) y su relación con los datos? El IoT sigue creciendo. Es una red de objetos que comunican sus datos a personas y cosas sin necesidad de interacción humana. Incluye cosas como sensores en máquinas, electrodomésticos y aparatos electrónicos.

Revisar el tamaño del mercado de Internet de las Cosas

¿Qué ejemplos hay de cómo beneficia el IoT tanto a las empresas como a los consumidores?

• A las empresas: En el espacio empresarial, tu planta de producción puede tener máquinas que avisen a tus directivos cuando necesiten mantenimiento o haya que sustituir piezas.

• Consumidor: Como consumidor, puedes recibir una alerta cuando alguien llame a tu puerta o cuando tu electrodoméstico esté fuera de garantía.

¿Cuál es la magnitud de los ingresos del mercado? Según Jack Steward de findstack en su artículo «The Ultimate List of Internet of Things Statistics for 2022» (findstack.com/internet-of-things-statistics/), los ingresos actuales del mercado son de 212.000 millones de dólares en todo el mundo, y statista.com/statistics/471264/iot-number-of-connected-devices-worldwide predice que en 2025 habrá 75.440 millones de dispositivos IoT instalados en todo el mundo.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2024 o antes, y el futuro de esta cuestión):

También puede que te interese lo que Saft considera las seis tendencias de optimización energética del IoT más interesantes en 2022 (saftbatteries.com/energizing-iot/6-exciting-iot-power-optimization-trends-watch-out-2022 Incluyen grandes cambios en 5G, Sensores, Dev Ops, Herramientas y Havesting.

Está claro que no debes ignorar estas tendencias. Lo que necesitas saber es cómo afectarán a tus clientes.

Impacto en el marketing de contenidos

Para ayudarte a comprender cómo afectará el IoT a la experiencia de tus clientes, te proponemos un ejemplo. Tu cliente puede recibir tus contenidos en infinidad de lugares. Ya no está confinado a aparatos como su portátil y su iPhone. Por ejemplo, su frigorífico puede avisarle de problemas con la temperatura de los alimentos. Esta capacidad afecta a tus “touchpoints”, puntos de contacto entre el cliente y la empresa, como los de las redes sociales o las aplicaciones móviles, y al recorrido del cliente, y te obliga a desarrollar nuevos mensajes para el consumo del cliente en función del dispositivo desde el que éste llega.

A continuación se exponen algunas formas concretas en las que el IoT afecta al marketing de contenidos y a la experiencia del cliente. En marzo de 2015, Altimeter elaboró un excelente informe titulado «Customer Experience in the Internet of Things: Five Ways Brands Can Use Sensors to Build Better Customer Relationships», de Jessica Groopman (iot.do/new-research-customer-experience-in-the-internet-of-things-2015-03). Este informe, que sigue siendo muy pertinente, analiza diversas formas en las que el cliente puede verse afectado por el IoT, como la prestación de apoyo y las recompensas. Cuatro en particular tienen un impacto directo en el marketing de contenidos.

A continuación se exponen formas de proporcionar información a los consumidores e influir en su toma de decisiones:

• Datos del entorno y de proximidad: Puedes enviar a los consumidores mensajes sobre tus productos basándote en factores como la ubicación, el tiempo y la interacción con el producto. Los minoristas, por ejemplo, pueden enviar mensajes específicos sobre qué ponerse o qué comer para combatir el calor.

• Información basada en la ubicación: Otra forma de utilizar los datos de localización es determinar la proximidad del cliente al propio producto. Las empresas pueden guiar a los compradores para que encuentren productos cercanos y elijan el producto específico cuando estén en la propia tienda.

• Datos de seguimiento: El producto puede monitorizar y enviar diversos datos desde el propio dispositivo. Un ejemplo es un dispositivo de salud que informa de la frecuencia cardiaca actual al usuario.

• Noticias de última hora: Las empresas pueden alertar a los usuarios de anuncios importantes y emergencias directamente desde sus dispositivos en tiempo real. Estas alertas proporcionan un servicio público, además de beneficios para el usuario.

MagicBand

Un gran ejemplo de una empresa que utiliza el IoT con big data para influir en la experiencia del cliente es el caso de Disney. Creó una pulsera llamada MagicBand para su uso en Disney World. Tiene un chip RFID (identificación por radiofrecuencia) en su interior y conecta al visitante y a su familia con todos los servicios de Disney World. Después de registrarte con tu MagicBand, se alivian muchas de las molestias asociadas a los viajes y desplazamientos. Puedes entrar en el parque, hacer reservas en restaurantes, seguir el rastro de tu equipaje y hacer compras. Todas tus actividades quedan registradas por tu MagicBand. Además, proporciona a la gente experiencias personalizadas sólo para ellos.

Visualización de Big Data

Una de las formas que tienen las empresas de hacer frente a la afluencia de grandes datos es crear visualizaciones que les ayuden a darles sentido. Por ejemplo, probablemente hayas visto infografías que intentan simplificar los datos. También puedes utilizar herramientas para crear cuadros de mando, maquetas y simulaciones.

Entonces, ¿cómo decidir si tus datos se prestan a uno de estos tipos de visualización? Una forma es preguntarte cuál es el objetivo de tu visualización. Jim Stikeleather, escribiendo para la Harvard Business Review, expuso tres razones para visualizar datos.

Stikeleather recomienda la visualización de datos para:

• Confirmación: Si tu propósito es confirmar tus suposiciones, quieres mostrar elementos visuales (posiblemente en un cuadro de mandos) que te ayuden a determinar si estás en lo cierto. La visualización también te ayuda a ver cómo funciona tu modelo actual y si necesitas hacer cambios.

• Educar: Si tu objetivo es educar, puedes tomar uno de estos dos caminos: Informar simplemente sobre tus hallazgos, o reunir nuevas ideas sobre lo que estás viendo.

• Exploración: Si tu propósito es explorar nuevas relaciones y procesos, debes crear visuales para predecir y gestionar los datos.

Utiliza esta lista como guía cuando decidas si la visualización mejorará tus datos. Una vez que comprendas tu propósito para crear visuales, podrás ayudar a los demás a comprender tus hallazgos.

Creo que una de las mejores cosas de escribir online es que el lector (tú) puede dar su opinión, y que el autor (mi equipo y yo) puede recibir "feedback". Pero todo empieza con un comentario tuyo: