Las 12 palancas que permiten a la analítica avanzada transformar el marketing y las ventas

En la última década, hemos estado experimentando el “Big Bang” de los datos. La aceleración y expansión del Internet de las Cosas (IoT), la implementación de tecnologías 5G o el constante dinamismo en las plataformas de redes sociales son los pilares para un nuevo escenario que necesita de compañías como Kraz, la consultora de Data Science y Advanced Analytics de VIKO, que interpreten, optimicen y entiendan el potencial real de todos estos nuevos datos.  

La eficacia en la gestión de datos no solo se convierte en un imperativo estratégico, sino también en un diferenciador competitivo clave que puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso, especialmente en el ámbito del marketing. Este escenario plantea interrogantes cruciales a todos los profesionales del marketing, ya no solamente del ámbito digital, sobre cómo las marcas pueden adaptarse y aprovechar de forma eficiente esta era dominada por el flujo constante y masivo de información digital. Lograr entender qué información es relevante y cómo entre millones de datos acumulados es el nuevo reto de esta era en la toma de decisiones de negocio.

Ante este contexto, Kraz ha elaborado un listado de las 12 métricas que impulsan la innovación en el análisis predictivo y la gestión de contenidos. Entre los casos destacados presentados por la compañía en su último webinar “12 casos de analítica avanzada aplicada a Marketing y Ventas”, se encuentran:​

• Predicción del impacto de lanzamiento de nuevos productos: Los datos históricos de ventas, preferencias de clientes y estudios de mercado permiten anticipar la demanda y optimizar el lanzamiento de nuevos productos, minimizando riesgos y maximizando el retorno de la inversión.
• Predicción de la demanda a nivel de SKU y punto de venta: Conocer la demanda específica de cada producto en cada punto de venta facilita la gestión de inventario, la optimización de la distribución y la prevención de desabastecimiento o exceso de stock.
• Evaluación del efecto directo en ventas de campañas publicitarias (ROAS): El análisis de datos permite medir con precisión el retorno de la inversión en publicidad, identificar las campañas más efectivas y optimizar la asignación de recursos.
• Optimización del mix de medios pagados para maximización del impacto: Combinar diferentes canales publicitarios (redes sociales, anuncios online, etc.) de forma estratégica y personalizada aumenta la eficiencia y el alcance de las campañas.
• Impacto de la apertura de tiendas presenciales en las ventas online de una ciudad o región: Los datos pueden revelar cómo la apertura de una tienda física afecta las ventas online en la zona, permitiendo ajustar estrategias de marketing para ambos canales.
• Impacto de la publicidad online en las ventas a través del canal tradicional presencial: Medir el efecto de las campañas online en las ventas en tienda física es crucial para comprender el comportamiento del consumidor omnicanal.
• Optimización del plan de comunicación a través de medios propios (newsletters, push messages app, call center outbound, etc): Segmentar la audiencia y personalizar los mensajes en base a datos de comportamiento y preferencias aumenta la tasa de apertura, clics y conversiones.
• Detección del producto ideal a recomendar a cada cliente individual: Los algoritmos de recomendación basados en el historial de compras y las preferencias de cada cliente permiten ofrecer experiencias personalizadas y aumentar las ventas.
• Optimización de campañas de lead generation en base a valor esperado del cliente: Segmentar las campañas de generación de leads por valor potencial del cliente permite optimizar la inversión y enfocarse en los más rentables.
• Detección de clientes suscriptores en riesgo de abandono: Identificar a los clientes con mayor probabilidad de cancelar su suscripción permite implementar estrategias de retención personalizadas y minimizar la pérdida de ingresos.
• Descubrimiento de insights a partir de la clasificación de comentarios de feedback de clientes: Analizar las opiniones de los clientes mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural permite obtener información valiosa para mejorar productos, servicios y estrategias.
• Detección de drivers de satisfacción ocultos en un cuestionario NPS: Los datos del NPS pueden revelar aspectos que influyen en la satisfacción del cliente que no son evidentes a primera vista, permitiendo tomar medidas para mejorar la experiencia del cliente.

Según Joan Miró, Co-Fundador y General Manager de Kraz: “Estos casos ejemplares subrayan nuestro compromiso con la innovación y la excelencia en el ámbito del análisis predictivo y la gestión de contenidos, ofreciendo a las empresas herramientas clave para optimizar sus operaciones y alcanzar el éxito en un entorno empresarial cada vez más competitivo.”