El auge de la Big Data y la CX no es casualidad, si no más que una consecuencia de la importancia que ha adquirido el Internet de las Cosas (IoT) para el desarrollo de las sociedades, dado el alto valor de la información generada segundo a segundo por millones de usuarios y la interconexión que significa para las personas. Y precisamente, estos dos aspectos toman relevancia cuando hablamos de datos y experiencias.

No conforme con eso, la importancia a nivel de contribución para las organizaciones es sumamente relevante en la actualidad. Según Forrester, mejorar la CX en mercados masivos como el automotriz puede generar más de mil millones de dólares en ingresos adicionales. 

Es importante mencionar que si bien no todos los datos encuentran su camino en el ecosistema de big data, varias cifras ya destacan el desafío de hacer un buen uso de los datos entre el resto. En 2021, se proyectó que la cantidad total de datos creados en todo el mundo alcanzaría los 79 zettabytes y se duplicaría con creces para 2025 sin un final a la vista. Sin embargo, el 90 por ciento de los datos en la esfera de datos global son datos replicados, mientras que solo el 10 por ciento son datos únicos (Fuente: Statista). Lo que también contribuye al rápido crecimiento del tráfico de datos es el internet de las cosas (IoT) , que ya está conectando los mundos digital y físico a través de una red de sensores.

Fuente: Statista

Es por estas razones, que en este artículo presentamos 4 formas en que la big data puede mejorar la experiencia de sus clientes y además contribuir positivamente en su negocio. 

1. Análisis de los datos para conocer al cliente y averiguar sus necesidades

Cuando las personas navegan por Internet dejan un rastro o huella digital que luego resulta de utilidad para completar su perfil como consumidores y conocer sus principales necesidades y demandas. Por esta razón, las empresas se esfuerzan en recoger todos estos datos a través de cauces legales, para crear y alimentar sus Bases de Datos y, a partir de ellas, llevar a cabo una planificada labor de análisis.

Normalmente, esta cantidad de información es tan enorme que son necesarias técnicas de Big Data para extraer las lecturas adecuadas. Esta es una labor que han de hacer tanto técnicos especialistas en datos, como ingenieros de datos, analistas, científicos o administradores; con la participación y colaboración de software especialmente preparado para llevar a cabo estas tareas. De forma que, una vez terminadas estas tareas, la empresa contará con muchos más recursos para ofrecer una experiencia del cliente satisfactoria.

2. Automatización de procesos

La intención de personalizar la experiencia es buena, pero poco práctica sobre el papel. Sobre todo en empresas que manejan una cartera grande de clientes y deben gestionar muchos aspectos. Así que el Big Data también participa de la automatización de procesos para que este esfuerzo no sea tan importante a nivel de recursos humanos y de inversión económica.

Trabajar con los datos en tiempo real permite también automatizar procesos sencillos para responder igualmente en tiempo real a cada acción de los clientes. No en vano, es aconsejable utilizar herramientas especializadas para que se encarguen de llevar a cabo aquellas tareas de gestión y de análisis de los datos que sean más tediosas o complejas. Esto permitirá que la empresa ahorre bastante tiempo y que los engranajes de la estrategia de marketing funcionen mucho mejor.

3. Personalización de los servicios y las ofertas

El inbound marketing es el conjunto de técnicas comerciales destinadas a atraer a los posibles consumidores, a ofrecerles contenidos de calidad y a convencerles para que compren e incluso se vinculen con la marca. Por lo tanto, la experiencia del cliente es uno de sus elementos clave y, para conducir al éxito, debe estar totalmente personalizada. El fin es que cada persona se sienta única, y el Big Data puede hacerlo posible al crear perfiles individuales y profundizar en sus características.

Trabajar con los datos ayuda a la empresa a hacer el análisis tan necesario que hemos comentado en el anterior punto en tiempo real y a usar esta información para diseñar un customer journey adecuado para cada uno de sus clientes. Cada uno tiene sus preferencias de comunicación, sus necesidades propias, sus gustos en cuanto a los productos, por lo que conocer todas estas características es básico para dar a estos consumidores  la experiencia que buscan.

4. Capacidad predictiva para anticipar comportamientos y necesidades

En combinación con la Inteligencia Artificial, el Big Data puede trabajar para tratar de averiguar las probabilidades de que algo suceda en el futuro. Para ello utiliza también grandes volúmenes de información, los analiza y extrae conclusiones en función de sucesos pasados, para intentar predecir comportamientos y acontecimientos.

Esto conecta directamente con la comentada personalización del servicio, porque permite recomendar actuaciones para adelantarse a las necesidades de los consumidores. E igualmente facilita la toma de decisiones, pues minimiza los riesgos y permite poner a prueba determinadas estrategias en relación a la experiencia del cliente incluso antes de llevarlas a la práctica.

No es solo un cliché cuando oye decir que los datos son el petróleo del siglo XXI. Hoy, para cualquier empresa saber transformar datos en conocimiento y el conocimiento en rentabilidad, es uno de los activos intangibles de mayor valor para la marca. Si aún no se suma a esta tendencia, recomendamos visualizar el e-book gratuito Data Driven Marketing, el que lo orientará a impulsar su negocio a través de una estrategia centrada en explotar la big-data en función de sus principales necesidades.

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