En la Liga Nacional de Hockey, el porcentaje de salvamento de un portero es un indicador clave del éxito. Normalmente, una buena temporada significa que mantuvo su porcentaje por encima de .915. Sin embargo, cada centésima de punto porcentual importa. Como prueba, el portero de Toronto Maple Leaf, Jacques Plante, tiene el récord con un porcentaje de salvamento de .944 en la temporada 1970-71.
¿Qué tiene esto que ver con la estrategia de activación de datos del cliente de una marca? Mucho, como podremos ver.
Los clientes de hoy son tan dinámicos e impredecibles como un equipo de hockey profesional a la ofensiva. Los compromisos (los tiros a puerta en esta analogía) pueden provenir de cualquier lugar: en la tienda, en línea, en la caja o durante una llamada de servicio.
Al igual que los porteros, las marcas de hoy deben dar respuestas decisivas en tiempo real si quieren tener éxito. Cualquier retraso podría hacer que la marca pierda en forma de oportunidades de ingresos perdidas, pérdida de la confianza del cliente y daño a la reputación de la marca.
Esta presión en tiempo real destaca la necesidad de que una empresa forje una estrategia de activación de datos de clientes eficaz y eficiente.
¿Has oído hablar de la configuración de "Actividad fuera de Facebook"? El autor de esta publicación tenía 491 sitios web que recopilaban datos sobre ella. Descubra cómo las empresas están rastreando sus datos y qué pasos puede tomar para protegerlos.
Una estrategia de activación de datos del cliente es el proceso de desbloquear el valor de esos datos del cliente mediante el desarrollo de conocimientos que forman acciones específicas.
En el pasado, las marcas veían la activación de datos del cliente principalmente como un vehículo para la segmentación de la audiencia. Propiedad de los equipos de marketing y ventas, esta capacidad de utilizar datos para dirigirse a audiencias específicas y personalizar compromisos aumenta las tasas de conversión y fortalece las relaciones con los clientes.
Sin embargo, ahora, dos tendencias radicales están ampliando su importancia:
Los porteros de la NHL tienen reflejos notables. Cuando detectan un disparo, sus cerebros procesan los datos entrantes, obtienen una comprensión de la situación y envían miles de millones de neuronas al lugar apropiado para activar una respuesta: un bloqueo de palanca, un bloqueo de almohadilla o un obstáculo con el guante. Todo esto sucede en tiempo real.
En teoría, la estrategia moderna de activación de datos del cliente debería funcionar de manera similar. Después de recibir los comentarios de los clientes, esos datos deberían fluir casi en tiempo real a la pila de martech de la marca. Este “cerebro” puede luego interpretar los datos, comprender el contexto de la situación, decidir una acción e informar los sistemas de participación adecuados.
Como resultado, cada experiencia puede ser relevante, oportuna y personalizada según los términos del cliente. Sin embargo, los porteros no se basan únicamente en la habilidad atlética. Estudian la estrategia del equipo contrario y las tendencias de los jugadores ofensivos para poder predecir de dónde vendrán los tiros.
En el mismo sentido, una estrategia de activación no debe centrarse únicamente en interacciones reactivas. Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) pueden encontrar tendencias y conocimientos ocultos.
A través de estas herramientas, las marcas pueden evolucionar más allá del concepto de etapas de viaje predefinidas y, en cambio, predecir dónde, cuándo y cómo los clientes prefieren participar.
El CRM para los profesionales de ventas y servicios facilita su trabajo, por lo que están más comprometidos y listos para ofrecer una excelente CX. Y los clientes felices se convierten en clientes leales.
Si ha visto un partido de hockey, sabe que el portero tiene un trabajo difícil. Los oponentes bloquean su visión. El disco está en constante movimiento. Y los disparos casi nunca se mantienen en una trayectoria fija.
Del mismo modo, la activación de datos de clientes es un desafío importante para las empresas de hoy. Varios silos de datos crean una visión fragmentada del cliente e inhiben experiencias excepcionales entre canales. Además, las regulaciones de privacidad de datos afectan a diferentes clientes y diferentes regiones, lo que dificulta comprender qué datos se pueden activar y qué datos deben permanecer en el banco.
La gestión de relaciones con el cliente (CRM) y las plataformas de gestión de datos (DMP) pueden ayudar a las empresas a consolidar y optimizar los datos, organizar los flujos de trabajo y mejorar las relaciones con los clientes.
Pero no aprovechan al máximo las señales digitales que los clientes brindan a través de los puntos de contacto. En cambio, se basan en extracciones de listas anticuadas, segmentación básica y campañas.
Las marcas también luchan por administrar todos los datos de sus clientes por un lado y ofrecer experiencias de cliente en tiempo real por el otro. Si bien las soluciones de almacenamiento de datos y lago de datos pueden manejar la gran cantidad de datos de clientes ingeridos por una empresa, no pueden hacer que los datos estén disponibles a la velocidad que los clientes exigen o ayudar con la toma de decisiones en tiempo real.
Una vez difícil de explicar, la transformación digital ha sido claramente definida por la pandemia. El comportamiento de compra posterior a COVID-19 seguirá dependiendo en gran medida del comercio electrónico. Los minoristas deben estar preparados para eso.
La categoría de plataforma de datos del cliente (CDP) existe en el mercado desde hace varios años, pero la adopción generalizada ha sido lenta. Según IDC, “los CDP ofrecen inventarios de datos extraordinarios y poder analítico, pero sin ampliar la forma en que las personas piensan sobre los datos, la innovación será limitada.”
Estos sistemas prediseñados centralizan los datos de los clientes de todas las fuentes y luego los ponen a disposición de otros sistemas de participación del cliente. Muchas de las primeras soluciones de CDP se centraron en casos de uso de marketing y ventas, lo que explica en gran medida la crítica de IDC. Tampoco abordaron completamente los requisitos de escala y disponibilidad de las empresas globales.
Ahora, sin embargo, la adopción está aumentando a medida que las soluciones CDP realizan importantes mejoras en áreas como la privacidad de los datos y el impacto entre canales. Con la capacidad de recopilar datos de clientes de todas las fuentes, una empresa puede salvar silos y obtener una visión completa de sus clientes.
Mediante integraciones, un CDP puede orquestar los datos correctos del cliente a los sistemas de participación correctos en tiempo real. También puede alimentar las soluciones de IA / ML con datos de clientes limpios y confiables, que pueden elevar la toma de decisiones automatizada, el modelado adaptativo y la utilización ágil de datos para escalar compromisos hiperpersonalizados.
Entonces, a medida que las empresas persiguen un enfoque de activación de datos del cliente que puede brindar una personalización ganadora, las soluciones CDP son una fuerza emergente. ¿Serán un martech all-star a la par con los logros de Jacques Plante en la NFL? Sólo el tiempo dirá.
