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Somos profesionales del marketing y tecnología, con gran experiencia y una clara vocación innovadora. Acompañamos en el diseño, desarrollo y ejecución de la estrategia de intelligence customer centric, que permite ofrecer la mejor experiencia al cliente automatizando los procesos a través de nuestra plataforma omnicanal.

Usando tecnología propia y de terceros, implantamos una solución única, con sistemas sincronizados, con el objetivo de recoger la información del cliente, analizarla y crear valor.

Conociendo al cliente, somos capaces de diseñar acciones precisas para la consecución de objetivos.

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Crear estrategias digitales alineadas con los objetivos y la cultura de tu empresa, diseñar acciones dirigidas a convertir e implantarlas de manera exitosa. En Artyco somos digitales, innovadores y con el foco puesto en tu Buyer Persona.


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Extraer, analizar y aprovechar todos los datos generados por el Mercado y los clientes, son básicos para poder tomar decisiones correctas. Nuestro equipo de business intelligence te ayudará a analizar datos, crear cuadros de mando y realizar predicciones que te ayuden a la hora de la toma de decisiones.


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Nuestra experiencia nos ha demostrado que, para ciertos objetivos, no hay nada como el trato directo y personal de un buen agente telefónico. El equipo de Contact Center de Artyco, con más de 15 años de experiencia en el sector con marcas de primer nivel internacional te ayudará en acciones como la cualificación de leads, o encuestas de satisfacción, entre otras.


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“Han tenido la flexibilidad y la agilidad para adaptarse a nuestras circunstancias”.

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“En 7 años con nosotros, han superado nuestras expectativas, adelantándose a las diferentes necesidades. Estamos muy contentos con el trabajo que hacen”.

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Qué son los Negative Buyer Personas

Qué son los Negative Buyer Personas

Seguro que ya has leído bastante sobre lo que es un Buyer Persona, incluso de cómo diseñar a tus clientes ideales. Sin embargo, lo que probablemente no hayas escuchado tanto, es la necesidad de crear también un perfil de, «aquellos en los que no quieres perder el tiempo con acciones de marketing», ya que nunca se convertirán en clientes finales tuyos, es decir, tus Negative Buyer Personas. ¿Quieres saber por qué es interesante tenerlos definidos? ¿Cómo crearlos? ¿E incluso si realmente son necesarios? Entonces, sigue leyendo este post. Te va a interesar.

Desde hace unos años, el término Buyer Persona ha inundado casi todos los textos sobre Marketing. Hace tiempo, todo era público objetivo o target, es decir, el grupo de personas con unas variables comunes, a las cuales se dirigían las empresas para comercializar sus productos o servicios.

Hoy día, está sucediendo lo mismo con el Buyer Persona, el cual no debemos confundir nunca con el target o público objetivo. El Buyer Persona es más bien, la representación del cliente ideal de la empresa. A través de este definiremos todas las estrategias de marketing, pero sobre todo de inbound, atrayendo hacia la marca a este tipo de personas que nos interesan.

En relación a este Buyer Persona, es fundamental definir, entre otras muchas cosas:

  • Quién es.
  • De dónde es.
  • Qué le gusta.
  • Qué necesidades tiene.
  • Cómo podemos ayudarle.

Las preguntas necesarias son muchas más, pero como hemos venido a hablar de otro libro, si quieres profundizar en este tema, te recomiendo que eches un vistazo al post que escribí sobre “Buyer Persona. Qué es y cómo crearlo”.

Si ya estás trabajando con tus Buyer Personas, pero sin embargo no estás obteniendo los resultados esperados, seguramente sea porque no lo has terminado de definir bien. Si es así, necesitas a los Negative Buyer Personas.

 

Qué son los Negative Buyer Personas

Qué son los Negative Buyer Personas

Se puede definir como Negative Buyer Perona, a aquellos individuos que podrían entrar dentro de nuestra definición de Buyer Persona, sin embargo por diferentes circunstancias, a la empresa no le interesa comunicarse con ellos para que formen parte de sus clientes.

Al ser tan similares a los Buyer Personas, podríamos llegar a confundirlos, ya que además, suelen mostrar interés en nuestro producto o servicio, o comparten gustos similares a los que tendría cualquiera que le pudiera interesar nuestro producto.

Sin embargo, a pesar de coincidir e interesarse por nuestro producto, no debemos prestarle atención, ya que va a tener ciertas características que harán que este tipo de individuo no llegue a convertirse nunca en cliente nuestro.

Por ejemplo, imagina una persona que cumple con todos los requisitos para ser un Buyer Persona, y además, consume nuestros contenidos para formarse sobre ello. Sin embargo, nunca ha tenido la intención de comprarnos, por diferentes causas que veremos más adelante en este mismo post.

Otro ejemplo puede ser, aquel que cumple con todo lo anterior, pero el conseguir que convierta nos podría costar demasiado tiempo e inversión, no siendo rentable para la empresa.

Por lo que puedes imaginar, del mismo modo que es fundamental definir a nuestros Buyer Personas, lo será también identificar a los Negative Buyer Personas, que nos eviten perder tiempo y dinero.

Como supondrás, todo esto no es tarea fácil.

 

Cómo crear un NEGATIVE Buyer Persona

Cómo crear un Negative Buyer Persona

Si es complicado definir un Buyer Persona, aún lo es más un Negative Buyer Persona. Algunas de las preguntas para comenzar a enfocarlo, que te recomiendo hacer, podrían ser estas:

  • ¿Le interesan realmente mis productos? Para acotarlo bien, deberemos hacer el ejercicio de definir para quién no está destinado nuestro producto o servicio.
  • ¿Qué tipo de circunstancias podrían provocar que mis productos fueran incompatibles con él? Es decir, determinar cuáles son las barreras que no podremos salvar con esta persona para convertirle en cliente, ya que hay una serie de incompatibilidades entre la persona y el producto o servicio.
  • ¿Conoce a fondo nuestro producto? El desconocimiento del producto genera dudas a la hora de la compra. Hay productos que necesitan un grado importante de conocimiento para poder decidir su compra. También existen personas que tienen pereza a la hora de informarse, leer opiniones e informes sobre dicho producto. Este tipo de personas nunca salvarán esta barrera, no llegando a la compra del producto con mucha probabilidad, ya que siempre estarán con dudas.
  • ¿El producto es de fácil uso o requiere de una cierta cualificación? Si nuestro caso es el segundo, por muy interesado que esté una persona, y por muchas características que cumpla, nunca podrá llegar a ser cliente nuestro, ya que no dispone de la cualificación necesaria.
  • ¿Cree que le podemos ayudar? En ocasiones, hay personas que les interesa mucho un producto o servicio, se informan sobre él, consumen contenido relacionado con éste, pero nunca se convertirán en clientes porque en el fondo no tienen el problema que soluciona nuestro producto o servicio.
  • ¿Nuestro producto o servicio es capaz de cubrir lo que necesita, o por el contrario necesitaría algo más sofisticado? No podemos hacer esfuerzos comerciales en vender, por ejemplo, un frigorífico sin WiFi a un grupo de personas altamente tecnológicos que desean domotizar al máximo su hogar.
  • ¿Puede permitírselo? Puede que nuestro producto o servicio sea en cierto modo aspiracional o simplemente esa persona no disponga en ese momento del capital necesario para convertirse en cliente. Otra opción es la que, por precio, sea una persona que pueda acabar yendo a la competencia más barata, tras haberle convencido nosotros de la necesidad. Esto último sería como trabajar para la competencia.
  • ¿Es un cliente fácil de captar o por el contrario requeriría por nuestra parte de excesivo esfuerzo? Puede que haya personas que no nos interesen, como ya he comentado anteriormente, porque tienen un proceso de toma de decisiones muy lento y que requiere múltiples contactos por parte de la marca, por diferentes canales. Esto es muy costoso, no sólo en recursos de inversión, sino también en recursos de tiempo.

Con estas preguntas y seguramente algunas más que se te puedan ocurrir en función de tu sector, producto o servicio, podrás definir a quiénes no quieres vender. O más importante. Con quiénes no quieres perder tiempo, ni realizar esfuerzos comerciales, ya que va a ser muy complicado convertirlos en clientes.

Con la definición de estos Negative Buyer Personas, evitaremos poner en marcha acciones de marketing en perfiles que realmente nunca convertiremos y que, por tanto, no nos interesan.

 

Qué nos aporta tener definido nuestro Negative Buyer Persona.

 

Seguro que tienes en mente unas cuantas ventajas que te podría generar tener claramente definido junto con tu Buyer Persona, tu Negative Buyer Persona. A continuación voy a contarte las que se me ocurren a mi a voz de pronto.

#1. Conseguiremos mejores resultados en nuestras campañas de marketing y por tanto un ROI mayor. Al tener mejor definido a quién nos dirigimos y a quién no, nuestras campañas convertirán mejor al mismo presupuesto, optimizando las campañas.

#2. Al reducir más nuestro espectro de actuación en el mercado, nos hace poder centrarnos más y más veces en aquellos que realmente nos van a convertir, lanzando un mensaje mucho más acertado y más ajustado a sus necesidades. Redundando por tanto, en una mejora de branding para la empresa.

#3. Las personas a las que nos vamos a dirigir, así como los clientes que vamos a convertir, nos podrán ofrecer de manera activa o pasiva, comentarios sobre nuestros productos. El analizarlos nos ofrecerá una información muy valiosa para la compañía, de cara a mejorar el producto. También hay que avisar que no hacer caso a estos comentarios, en este caso, sería como preparar una barbacoa en casa y no atender a Mónica López, la presentadora de El Tiempo de La 1, un día antes de una ciclogénesis explosiva.

#4. El tener definido un Negative Buyer Persona, nos ayuda de forma indirecta a tener aún mejor definido nuestro Buyer Persona, siendo por tanto más eficaz y exacto.

 

¿Es necesario crear un Negative Buyer Persona?

 

Imagino que tras leerte el post, habrás llegado a la conclusión de que sí es necesario definir muy bien a ese cliente sobre el que no quieres gastar tiempo y dinero, ya que no va a convertirse nunca en cliente final.

En Inbound Marketing, muchas veces nos obsesionamos con las cifras de leads, de MQLs y de SQLs, y no nos damos cuenta que al final, como en todo, lo importante es la calidad, y no la cantidad.

La definición de ese Negative Buyer Persona, nos va a ayudar a ser más eficientes en nuestras acciones, obteniendo quizás menos leads, pero sí de mayor calidad, los cuales se convertirán en MQLs y SQLs con mayor rapidez.

Se dice que del 100% del mercado, 20% serán proclives a tu marca, 20% serán detractores y 60% serán indiferentes. Una estrategia perfecta es enfocarte en tu 20% proclive, ellos son tu buyer persona. Para crecer, lo más lógico es intentar ir a por ese 60% de indiferentes, sin embargo, entre estos hay muchos que aunque se parezcan a tus Buyer Personas, nunca serán tus clientes, por lo que es necesario que los identifiques para no gastar en exceso y acabar perdiendo dinero en tu estrategia de expansión. Estos son los Negative Buyer Personas, y aquellos que te ayudarán a mejorar tu ROI si los tienes claramente identificados.

Por tanto, sí son necesarios, ¿no crees?

¿Te resulta complicado definir un Buyer Persona? ¿Un Negative Buyer Persona te parece aún más complejo? Si necesitas ayuda, ponte en contacto con nosotros, podemos hacer grandes cosas juntos.

Emilio Fernández Lastra
Marketing Manager en Artyco Customer Database Marketing
"Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor herramienta para asegurar una relación a largo plazo."

Qué es un Customer Data Platform (CDP) y qué ventajas tiene

Qué es un Customer Data Platform (CDP) y qué ventajas tiene

Un Customer Data Platform o CDP, no es un DMP, ni siquiera es un CRM. Un CDP es un software paquetizado o ecosistema, en el que se unifican en una misma base de datos toda la información de los clientes, pudiendo acceder a esta otros sistemas, de manera sencilla. Los datos del cliente pueden venir de diferentes canales. La CDP lo que hace es limpiarlos, deduplicarlos y ofrecerlos a través de perfiles de clientes, para ser utilizados para campañas de marketing. ¿Crees que es más de lo mismo, pero con otro nombre? Sigue leyendo este post y descubrirás qué hay detrás de esta plataforma tecnológica, sus diferencias con el resto, y qué ventajas tiene para la optimización de tus campañas de marketing. El CDP es el futuro más próximo en el campo del Data y la estrategia, y te voy a explicar por qué.

Como ya he comentado en otros posts anteriores, las empresas de hoy día tienen al alcance de sus manos, la mayor cantidad de datos de la historia sobre los consumidores. Sin embargo, es tal la cantidad que en muchas ocasiones se hacen inabarcables, desaprovechando muchos de esos datos, y no sabiendo sacar conclusiones de los mismos.

Hoy día, podemos acceder a datos transaccionales, demográficos, de comportamiento… y en diferentes ámbitos y canales, como en los anuncios online, en tu eCommerce o en tu servicio de atención telefónica al cliente.

Todos estos datos, al fin y al cabo, componen si se pudieran organizar y estructurar en un mismo lugar, potentes perfiles de clientes. Sin embargo, la realidad es bien distinta, ya que toda esta data suele estar en diferentes silos, dentro de la empresa.

Un Customer Data Platform (CDP) lo que hace es recoger toda esa información en un mismo lugar, eliminar aquella que no tenga relevancia o esté duplicada por venir de diferentes canales, pero que recogen algún dato idéntico, y crear un perfil completo y único de ese consumidor. Una vez tenemos creados esos perfiles con toda la información, la plataforma permite que otras tecnologías puedan acceder a ella, y así poder enriquecer esos perfiles con datos externos, ayudando a crear informes, reportes, y campañas de marketing más eficaces, integrando incluso machine learning e IA la cual ayude a crear y lanzar acciones más eficaces.

Si tenemos que definir una cualidad de un CDP sería la versatilidad en cuanto a cantidad y tipos de datos que es capaz de recoger.

A continuación voy a enumerarte cuáles son las principales características:

  • Data Collection. El CDP te ayuda a almacenar toda la información que necesitas y de diferentes tipos, actuando como un gran contenedor de información de donde poder tirar para sacar conclusiones.
  • Unificación. El CDP te ayuda a unificar toda esa información, con el objetivo de que sea mucho más manejable.
  • Segmentación. A través de ella, puedes realizar fácilmente segmentaciones que te ayuden a personalizar tus campañas, redundando finalmente en un aumento de la conversión.
  • Activación. Un Customer Data Platform te permite poner en marcha acciones de marketing en función de la información recogida, la segmentación realizada y los insights extraídos. De esta manera deja de ser un elemento pasivo para convertirse en activo, el cual trabaja completamente para el negocio.

Esquema Customer Data Platform

Como te decía en el inicio del post, el CDP no es ni un DMP, ni un CRM. Vamos a profundizar un poco en ello para poder entender mejor esta tecnología.

Qué no es un Customer Data Platform

Qué no es CDP

Con la llegada de Internet, y el avance de la tecnología en general, el dato se ha convertido en un capital indispensable para cualquier empresa. Este hecho y esta necesidad de poder almacenar correctamente esos datos, y poder sacarlos provecho, ha originado la creación de diversas tecnologías orientadas a dicho objetivo.

A continuación, te voy a nombrar algunas de ellas, y por qué estas no son un CDP.

#1. No es un Customer Relationship Management (CRM). Un CDP no es un CRM, aunque se le parezca. El CRM se centra más en recoger datos de los clientes y crear perfiles, pero de cara a mantener una comunicación con ellos a lo largo del tiempo. Además, el CRM no tiene la capacidad de almacenamiento en cuanto a tamaño de datos y en cuanto a complejidad de los mismo. El CRM no recoge datos sobre comportamiento de usuarios anónimos, requiriendo formularios de contacto para identificar a dichos usuarios y ponerles nombre y apellidos.

#2. No es una integración personalizada. Muchas empresas a través de sus departamentos de IT intentan desarrollar herramientas similares desde cero. Sin embargo, las CDPs tienen una complejidad alta, pudiendo además de realizar acciones de marketing, obtener analíticas de business intelligence y funciones extra difíciles de abordar en cuanto a recursos de dinero y tiempo, por cualquier empresa. Es por eso, que las integraciones personalizadas no acaban llegando al potencial que ya dispone una Customer Data Platform.

#3. No es un Data Management Platform (DMP). Estas se utilizan sobre todo para el ámbito publicitario online, ya que carga datos sobre segmentos de usuarios anónimos que recogen a través, principalmente, de las cookies. Con esta información, se lanzan campañas, las cuales caducan a los 90 días, al igual que las cookies. Por tanto, estas plataformas se limitan al tiempo publicitario, no a la trayectoria del cliente. Un CDP sin embargo, recoge información que aglutina en perfiles de usuarios, centrándose en la trayectoria de cada uno de ellos. Además, los DMPs se basan en Third Party Data, con limitaciones para acceder a 1st Party Data, mientras que los CDPs se centran más en estos últimos (“Qué son los 1st Party Data”).

#4. No es un Data Warehouse. Los Data Warehouse suelen ser proyectos para toda la empresa, lo que significa que no se adaptan a las necesidades de marketing. En estos se recolectan datos, sin pararse a procesarlos de tal manera que sean utilizables desde marketing, sin cruzar canales y sin crear vistas únicas de clientes, siendo creados para respaldar análisis, no interacciones con clientes. Entre otras cosas, esto significa que, por lo general, se actualizan diariamente, semanalmente o con menos frecuencia, mientras que los CDP generalmente ingieren datos en tiempo real y los ponen a disposición de forma rápida, si no instantánea. Es cierto que la mayoría de los CDP utilizan las mismas tecnologías de almacenamiento de datos que los Data Warehouse. La diferencia es que el CDP realiza un procesamiento adicional para que los datos sean utilizables, mientras que un almacén de datos no lo hace.

 

Ahora que ya sabes qué es y qué no es un CDP, vamos a ver por qué estoy tan convencido, yo y muchos expertos más, en que es el sistema que se va a utilizar próximamente. Vamos a por sus 8 beneficios…!

8 beneficios de utilizar una Customer Data Platform

Un CDP puede aportar múltiples ventajas a tu organización, sobre todo si ha decidido centrarse en el conocimiento del cliente para realizar estrategias Customer Centric. Además de ayudar enormemente en ese sentido a cualquier empresa, también:

#1. Te ayuda a aportar una visión amplia, pero concreta por cliente. Es decir, gracias a la gran cantidad de información que recoge de diferentes fuentes, canales, y en diferentes formatos, puedes crearte un perfil de cada uno de los clientes mucho más amplio que a través de cualquier otra plataforma.

#2. Permite a las empresas ser más competitivas. Es por todos conocida la importancia que tiene y que tendrán los datos en los negocios que sepan utilizarlos. A través de una CDP, cualquier empresa puede gestionar esos datos de una manera óptima, teniendo a su disposición mejores fichas de cliente y por tanto, llevar a cabo mejores campañas de marketing y obtener reportes más exactos.

#3. Permite una mayor unificación de los datos. El tener todos los datos de los que dispone la empresa en un mismo lugar, hace más sencillo el poder analizarlos e interpretarlos, de tal manera que se puedan sacar conclusiones más exactas sobre cómo son los clientes, fundamentalmente. Así como disponer de una visión de 360º sobre su comportamiento, su entorno, y qué o cómo compra. Además, el CDP permite mantener una privacidad de los datos, asegurando que sólo las personas adecuadas vean aquella información que necesitan, ni una más.

#4. Enriquecimiento de la información. Las CDP permiten mejorar la recopilación de información a través de diversas fuentes de datos externas online. Estas pueden ser de cualquier tipo y fuente, así como estructuradas o no estructuradas, tanto internas como externas, así como datos por lotes o de transmisión.

#5. Permiten el intercambio de la información. La Customer Data Platform se integra con otros sistemas tecnológicos, proporcionando información actualizada a estos sistemas internos. Esto soluciona el gran problema de los silos de datos de los clientes, los cuales permanecían encerrados, fragmentados, incompletos o con una accesibilidad limitada sólo para determinados perfiles. En muchos casos, los datos del cliente eran exclusivos del departamento de marketing, o incluso compartidos con el de atención al cliente. Ahora, con el CDP se democratiza dicha información a toda la compañía.

#6. Aumenta la eficiencia operativa. La uniformidad en la unificación de datos es lo que diferencia a los CDP de sus predecesores, como las plataformas CRM y DMP, y puede dar lugar a enormes eficiencias operativas. La mayoría de las organizaciones dedican innumerables horas a rastrear y/o verificar los datos, simplemente porque están muy fragmentados. Una vez que estos datos se guardan de forma centralizada en un CDP, se puede acceder a ellos por parte de toda la organización, en función de las necesidades de cada departamento.

#7. Agilidad. Al ser una herramienta que se ha construido centrándose en la base de datos los CDP brindan a las empresas herramientas para recopilar datos de todas partes y utilizarlos en cualquier lugar para generar mejores experiencias de los clientes. Esta, además, proporciona una flexibilidad en cuanto a adaptación a los cambios tecnológicos, las variaciones en el comportamiento de los consumidores o la creación de nuevas fuentes de información, repercutiendo en agilidad para la empresa.

#8. Mejora la experiencia de cliente. Al disponer de más y mejor información en un mismo sitio y accesible a toda la organización, permite conocer cuál es la experiencia que tiene el cliente con el entorno, la marca y las acciones de marketing, de cara a poder elaborar estrategias y acciones que ayuden a mejorarla.

Cuáles son los datos más comunes que se pueden almacenar en una Customer Data Platform

Tipos de Customer Data para un CDP

Entre las fuentes de datos más comunes que se pueden llegar a almacenar y unificar en el CDP, están:

  • Behavioral Data. Esta información comprende fundamentalmente los datos de compras y pedidos y los datos de comportamiento online. La información correspondiente a ventas proviene del eCommerce, del departamento de administración y de ventas. Aquí los principales datos están relacionados con las fechas del pedido, de renovación, el valor del cliente, carritos abandonados, devoluciones, etc. En cuanto a los datos de comportamiento online, son los relacionados con la analítica web, como número de páginas visitadas, tiempo, clics, interacciones, likes en RRSS, etc. Esta información nos servirá para conocer cuál está siendo el comportamiento de los usuarios, y predecir cuál puede ser en el futuro.
  • Profile Data. Tales como datos de contacto procedentes de formularios, los cuales se pueden enriquecer de manera externa con datos psicográficos, como estilo de vida, contexto, preferencias, personalidad…
  • Multichannel Activity. Es información que nos muestra qué canales son los que suele utilizar, con qué frecuencia y preferencia, tales como móvil, desktop, email, físico, tienda…

Customer Data

En Artyco llevamos años trabajando con bases de datos relacionales, enriquecimiento de información y analítica avanzada de todos esos datos con el objetivo de convertirlos en conocimiento para nuestros clientes.

¿Quieres que te ayudemos a desarrollar tu estrategia basada en un CDP? Ponte en contacto con nosotros.

Emilio Fernández Lastra
Marketing Manager en Artyco Customer Database Marketing
"Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor herramienta para asegurar una relación a largo plazo."

Qué es la analítica aumentada y por qué deberías comenzar a utilizarla

Qué es la analítica aumentada y por qué deberías comenzar a utilizarla

El término de analítica aumentada surgió a raíz del informe anual Hype Cycle de la empresa de estudios de mercado Gartner, en 2017. A partir de entonces, en el ámbito del Business Intelligence no se ha dejado de hablar sobre ello, sin embargo, no ha trascendido demasiado, ¿por qué? En este post quiero contarte qué es la analítica aumentada, por qué la llaman “el futuro del análisis de datos”, qué ventajas tiene, y por qué deberías de comenzar a utilizarla. ¿Te interesa? Vamos a ello.

La analítica aumentada o Augmented Analytics, lo define Gartner en su documento Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms como “un paradigma que incluye consultas de lenguaje natural y narrativo, preparación aumentada de datos, análisis avanzado automatizado y capacidades de descubrimiento de datos visuales”. En ese mismo documento, inciden en la importancia que tendrá la Analítica Aumentada en el 2020, actuando como impulsor del Business Intelligence, el Data Science y el Machine Learning.

 

Gráfico Hype Cycle 2017 de Gartner

Gartner Hype-Cycle for emerging technologies, 2017

 

Quizás, todo esto te pueda sonar a chino… o no. En ambos casos, sólo te puedo decir que la analítica aumentada no aporta ninguna novedad. Lo realmente innovador es la vuelta de tuerca que le da en cuanto a la extracción de conocimiento de las diferentes fuentes de datos que posee un negocio. Esta vuelta de tuerca se sustenta bajo estos 3 pilares:

  • La Inteligencia Artificial (IA). Te recomiendo que eches un vistazo el post que escribí sobre “Cómo hacer Customer Intelligence con Inteligencia Artificial” para que puedas tener una visión más amplia de su utilización a día de hoy en Business Intelligence.
  • El Machine Learning. Es decir, un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.
  • El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Es decir, un campo de conocimiento de la Inteligencia Artificial el cual se encarga de investigar la manera de comunicarse las máquinas con las personas a partir de lenguas naturales, como el español, el inglés o el francés.

La importancia real de este enfoque radica en que la combinación de estas 3 ramas de la analítica, posibilitan la extracción de información de forma automatizada. Pero lo mejor de todo, es que puede realizarse sin necesidad de disponer de unos grandes conocimientos técnicos. La introducción del NPL, hace que cualquier consulta sea tan sencilla como preguntar a Siri o Alexa qué tiempo va a hacer mañana.

Hasta ahora, existe una gran variedad de sistemas que permiten recoger datos, normalizarlos y analizarlos. La gran diferencia está en que hasta este momento, sólo las grandes empresas o aquellas especializadas en el dato, disponían del personal y las herramientas necesarias.

Este tipo de analítica va a suponer, por tanto, la introducción a la analítica avanzada para empresas que no pueden disponer hoy día de un equipo completo de científicos de datos, debido al alto coste y la dificultad de encontrar profesionales adecuados. Empresas de tamaño medio que no puedan permitirse soluciones y desarrollos a medida, así como grandes empresas con la necesidad de poner en valor sus datos en tiempo récord, van a obtener en la analítica aumentada un socio perfecto.

Con la Analítica Aumentada se lograría, por tanto, la democratización del dato, pero sobre todo, la democratización de la conversión de los conocimientos que ofrecen los datos, en insights, algo muy valorado por cualquier departamento de negocio y de marketing de cualquier empresa.

En estos momentos, la herramienta más conocida y la que más está trabajando en analítica aumentada, es IBM Watson Analytics, aunque ya hay otras trabajando en el mismo sentido. Tableau Insights y Qlik Sense son otras herramientas que están apostando por ello. No obstante, se tiene previsto que conforme avance la Inteligencia Artificial habrá más players en el mercado de plataformas.

 

Ventajas de la Analítica Aumentada

Ventajas de la analítica aumentada

Como podrás suponer, la Analítica Aumentada te ofrece unas ventajas muy directas relacionadas, sobre todo, con la accesibilidad del dato a todo tipo de empresas y tamaños. Las principales ventajas serían estas:

  1. Cualquier usuario de analítica aumentada, con un mínimo de conocimiento sobre cómo funciona y qué aporta, podrá obtener relaciones e insigths de valor, procedentes de los datos almacenados por la compañía. A diferencia de quienes no la utilicen, que tendrán que optar por acudir a profesionales especializados en ciencia de datos con perfiles muy técnicos.
  2. La Analítica aumentada permite disponer de cuadros de mando de manera automática y comprensible, así como de enfoques descriptivos y predictivos con la misma sencillez.
  3. Esta es especialmente potente en la elaboración de predicción de tasas de abandono de clientes, análisis de resultados empresariales, detección de anomalías en las cuentas de la empresa, identificación de fraudes, creación e identificación de patrones de consumo, y en definitiva, en la mejora en el conocimiento del cliente.
  4. A la hora de realizar consultas, ya no será necesario utilizar lenguaje SQL, tal y como se viene haciendo. Gracias al PLN (Procesamiento de lenguaje natural), sólo con decir “Muéstrame la variación de gastos por línea de negocio en el último año” será suficiente para obtener el resultado de la consulta. Facilitando tremendamente el trabajo para “No Data Scientists”.

Después de ver las principales ventajas que supone la analítica aumentada, quiero convencerte aún más con las principales razones por las que tu empresa debería comenzar a utilizarla.

 

Razones para comenzar a utilizar ya la Analítica Aumentada

Puesta en Marcha de la Analítica Aumentada

Si has intentado abordar un proyecto de Business Intelligence en tu negocio, te habrás dado cuenta que el mayor problema es lo costoso que es ponerlo en marcha, si no hablamos de la dificultad de encontrar perfiles adecuados a ese trabajo.

El tiempo de implantación también es una barrera importante. Y una vez implantado, mucho trabajo es manual, entrando en juego la posibilidad del error humano. Además, al ser realizado por personas, puedes cometer el riesgo de que el resultado final esté sesgado.

Con la analítica aumentada, en cambio:

  • Los análisis y las predicciones que se realicen serán totalmente imparciales, obteniendo, además, un resultado preciso.
  • Este tipo de analítica ofrece una gran variedad de automatizaciones, agilizando por tanto cualquier proceso de recogida, extracción y análisis de datos.
  • Una compañía con un equipo de Business Intelligence, está continuamente analizando los datos que genera la compañía. Sin embargo, mucha de esta data no proporciona información de valor que pueda contribuir a los ingresos o a un retorno de inversión de la compañía. Además, el porcentaje de datos que es analizado, es una mínima cantidad de datos de todo lo que generan diariamente las compañías. Con la analítica aumentada los especialistas pueden abarcar mucho más, ofreciendo más y mejores insights.
  • En definitiva, todas estas ventajas para tu empresa se traducen en que la toma de decisiones tiene un coste menor.

 

Con esta técnica, las empresas podrán disponer de información más confiable, más variada, más puntual y más útil para sus estrategias de negocio.

En Artyco llevamos años ayudando a nuestros clientes en el campo del Business Intelligence, a través de nuestro equipo de Data Scientists, Marketing Intelligence y Data Analists, pero también a través de soluciones tecnológicas que propicien la generación de insigthts verdaderamente útiles para los negocios de nuestros clientes. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra
Marketing Manager en Artyco Customer Database Marketing
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