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Qué son los Growth Loops: ejemplos

Qué son los Growth Loops: ejemplos

Qué son los Growth Loops: ejemplos

Los Growth Loops o ciclos de crecimiento, son sistemas cerrados, que, a través de diversos procesos, generan más de un output que puede ser reinvertido en un input. Hay growth loops que tienen diferentes objetivos y valor, como puede ser el de generar nuevos usuarios, aumentar la eficacia de una campaña, etc. Estos son muy utilizados por los expertos en Growth Hacking y dicen que viene a sustituir el funnel “pirata” o AARRR. ¿Quieres saber más sobre cómo son, sus ventajas y algunos ejemplos? Vamos a ello.

Si preguntas a cualquier especialista en marketing cómo hacer crecer un negocio o las ventas de un producto, él probablemente te responda que con publicidad, marketing de afiliación, SEM, Social Ads o lo que sea.

Ellos, lo que te están describiendo son acciones dirigidas a la parte alta del funnel, es decir el TOFU. Esta parte, como sabes, comprende la de adquisición y activación.

Los Growth Loops, forman parte de cualquier proceso de ventas o adquisición, y por tanto, utilizan embudos como el “pirata” o AARRR (Acquisition, Activation, Retention, Revenue y Referrals), sin embargo no lo hacen de forma lineal, sino que es como si los estiraras y los dieras forma redondeada, en el cual, una vez llegas al apartado de referrals, utilizas diferentes incentivos y estrategias para hacer que esos usuarios te consigan a su vez nuevos que dirigir a la parte de adquisición, para que hagan el recorrido de nuevo, y así hasta el infinito.

De este modo, se crea una rueda de crecimiento que hace aumentar las cifras de manera exponencial, si se sabe hacer de la manera correcta.

Pero no queda ahí. El verdadero pensamiento ‘Growth’ hace que apliques estos, también llamados Viral Loops a cada fase de ese funnel AARRR. Te lo explico.

Centrémonos de nuevo en la primera fase del embudo, la de adquisición. Pondremos todo nuestro empeño y recursos en atraer tráfico hacia nuestra web, landing o tienda física. La idea, es crear un loop que haga que esos mismos usuarios/clientes potenciales que he captado inicialmente, trabajen para nosotros con el fin de traernos ellos a otros nuevos.

Del mismo modo, cuando estamos en la fase de activación, en la que el usuario debe descubrir el producto, ese propio producto, debe de estar diseñado con una estrategia detrás, para que este por sí mismo, genere nuevos usuarios. Y así en cada fase del funnel.

Si te digo que con una estrategia basada en ciclos de crecimiento, sólo tienes que preocuparte por conseguir 1.000 nuevos usuarios, porque a través de estos 1.000 vas a conseguir 100.000, me dirás que dónde hay que firmar, ¿verdad?

Eso es precisamente lo que hacen los Viral Growth Loops: aumentar la eficiencia de cada uno de los usuarios que estás pagando por su adquisición.

A la hora de trabajar estos Growth Loops en Growth Hacking, lo que se busca es realizar muchos tests que puedan llevar metodologías o acciones que se deban completar, ya que, cuando es el propio comportamiento del usuario lo que genera más usuarios, ser capaz de medirlo y ser capaz de encontrar cómo potenciarlo, es un reto interesante.

Ahora que ya sabemos qué son los bucles de crecimiento y qué se consigue con ellos, vamos a ver cuáles son sus principales ventajas, ¿te parece?

Ventajas de los bucles de crecimiento o Growth Loops

ventajas growth loop

Según lo que has leído, es evidente, existen muchas ventajas, sobre todo porque te permite crecer de manera automática una vez has logrado esos loops que funcionan. Sin embargo, hay otras muchas ventajas más. Vamos a verlas.

#1. La adquisición de nuevos usuarios, proporcionan a su vez nuevos usuarios.

Ese es el ciclo. La adquisición de un número de nuevos usuarios te va a permitir a través del Loop, obtener nuevos usuarios. Por tanto, cuantos más usuarios consigas, más multiplicarás tu registro de adquisición. Sin embargo, hay que tener en cuenta que no todos los ciclos de crecimiento son válidos. Hay que probar, y normalmente aquellos productos con un mayor crecimiento, suelen tener entre uno y dos loops. Para lograrlo, es necesario tener una adecuada estrategia de medición de datos, con el fin de determinar en los diferentes tests y pruebas, cuál de ellos es el que realmente mejor está funcionando.

#2. Son muy difíciles de replicar.

Los Loops suele combinar diferentes áreas y partes dentro de tu producto y negocio, como por ejemplo el mismo producto, el canal en sí, el sistema de monetización… Eso hace que la combinación de varias estrategias en una, haga que sea realmente complicado de replicar por otra empresa, incluso muchas veces, por ti mismo.

#3. Generan un crecimiento compuesto, más sostenible que el lineal.

Al estar actuando sobre varios campos de acción de crecimiento, si una deja de funcionar, dispones de otro que te va a seguir aportando crecimiento, dándote la oportunidad de rectificarlo o crear otro en su lugar que te permita continuar el crecimiento inicial. Eso lo hace más sostenible que si sólo tienes una línea de crecimiento.

#4. Te alejas de los silos de trabajo y se actúa más en equipo y visión global de negocio.

Los ciclos de crecimiento obligan a las empresas a crear sistemas en los que trabajen de la mano marketing, producto, finanzas… ofreciendo una visión mucho más global del negocio y aportando estrategias únicas.

#5. Impulsa los objetivos únicos comunes en la empresa.

Encamina al personal de la empresa y a los equipos de los diferentes departamentos hacia un objetivo común de crecimiento alineado, optimizando así los ciclos de crecimiento.

Ahora que ya sabes qué son los Growth Loops y has conocido lo beneficiosos que pueden ser para hacer crecer tu negocio, vamos con algunos ejemplos que te ayudarán a entenderlo aún mejor. Incluso, por qué no, darte alguna idea para aplicarlo tú en tu negocio.

Ejemplos y tipos de ciclos de crecimiento (Growth Loops)

ejemplos growth loop

Hay una gran cantidad de ciclos, sin embargo, más o menos… se pueden englobar todos en estos 5 tipos:

#1. Viral Loop con incentivo personal.

Hay productos que mejoran cuando hay más usuarios utilizándolo. Por tanto, un loop interesante para estos casos sería la potenciación de la invitación de nuevos usuarios, a través de un incentivo personal.

Este tipo es el que utilizaron para su crecimiento empresas como Fútbol Fantasy, Slack o Trello.

Vamos a tomar como ejemplo Fútbol Fantasy. Este, es un juego en el cual los participantes forman un equipo de fútbol virtual basado en jugadores reales, que forman parte de equipos reales y que sobre la base de su actuación en los partidos de los diferentes campeonatos y ligas, obtienen una puntuación que establece su posición en un índice de audiencia. Por regla general, los futbolistas serán de la misma división de algún país particular, aunque existen distintas posibilidades de juego.

Un usuario monta un equipo, pero el juego es mucho más divertido si juega contra sus amigos. Entonces, crea una liga y propone a su círculo de amigos, familia o compañeros de trabajo que formen sus equipos para poder competir entre ellos. Aquí tienes su crecimiento. Cada nuevo usuario genera automáticamente un número mucho mayor. Pero lo mejor está, en que esos nuevos, a su vez, pueden crear otras ligas e invitar a otros nuevos usuarios.

#2. Viral Loop con incentivo económico.

En este caso, la manera de hacer que los nuevos usuarios atraigan a otros nuevos es a través de incentivos económicos.

Este tipo de Loop es el que utilizaron marcas como Dropbox, Paypal o Tesla.

Para explicarte el funcionamiento, vamos a ver el ejemplo de Dropbox. Esta, es un servicio de alojamiento de archivos multiplataforma en la nube. El servicio permite a los usuarios almacenar y sincronizar archivos en línea y entre ordenadores y compartir archivos y carpetas con otros usuarios y con tablets y móviles.

Cuando el usuario captado llegaba al límite de su capacidad de almacenamiento, le llegaba un mensaje desde Dropbox, en el cual le ofrecían 16Gb gratis de espacio si invitaba a sus amigos. Esos amigos al registrarse gratis, les acababa ocurriendo lo mismo, invitando a su vez a otras nuevas personas con tal de aumentar su capacidad. Ahí está el Loop y la causa del increíble crecimiento de la plataforma.

#3. Viral Loop con incentivo social.

Este es quizás el Loop más complicado de conseguir. Este se basa en que el producto es tan bueno, que simplemente los usuarios están deseando compartirlo con sus amigos.

Algún ejemplo de empresas que se han servido de este “truco” son DoubleTree, Stripe o Juego de Tronos.

Pongamos el ejemplo de DoubleTree. DoubleTree by Hilton es una cadena hotelera estadounidense que forma parte de Hilton Worldwide. La mayoría de los hoteles DoubleTree son de propiedad independiente y están operados por franquiciados, pero algunos son administrados por Hilton Worldwide.

Lo que hicieron fue muy sencillo, pero con un objetivo muy claro. Cuando un huésped se registraba en su llegada al Hotel, le hacían entrega de una cookie calentita. Imagina la cara de la persona tras hacer el check-in en el hotel… Indudablemente, una gran parte de esas personas, ya acostumbradas a compartir experiencias en hoteles, viajes o similar con sus amigos en las RRSS, postearon ese detalle de la cadena hotelera, etiquetando el Hotel. Eso irremediablemente se viraliza y acaba atrayendo a nuevos huéspedes, quienes a su vez reciben también su cookie y lanzan su correspondiente post en una red social. Ahí tenemos otro bucle.

#4. Viral Loop con incentivo de contenido.

Algunos negocios que ponen en marcha este tipo de ciclo, aprovechan el contenido creado por los mismos usuarios para mejorar el seo y aumentar el tráfico orgánico.

Algunos ejemplos de empresas que se han servido de esta estrategia son Quora, Reddit o Stack Overflow.

Vamos a velo con el ejemplo de Quora. Esta, es una red social de preguntas y respuestas creada en junio de 2009, lanzada como una beta privada en diciembre de 2009 y públicamente disponible desde el 21 de junio de 2010.

Cada vez que un usuario posteaba una pregunta en la plataforma, Google la indexaba en su buscador. Cuando otro usuario tenía esa misma pregunta y la lanzaba en Google, acababa dirigiéndose a esta red social, convirtiéndose en la mayoría de los casos, en un nuevo usuario, ya que tenía que darse de alta para poder ver la respuesta. A su vez, este es muy probable que lanzara en algún momento otra pregunta, o realizara una respuesta…y vuelta a empezar.

#5. Loop por simple atracción física.

Algunos productos atraen a nuevos usuarios simplemente por ser notables. Este es el caso de marcas como Lime, Square o ChargedUp.

Vamos a verlo con Lime. Esta, es una compañía estadounidense de alquiler de bicicletas, patinetes, y sistema de coches compartidos en varias ciudades. Para desbloquear el sistema que necesites, sólo tienes que utilizar su aplicación móvil.

Lime, como dice su nombre, tiene la característica de presentar una imagen super atractiva y notoria de todos sus transportes, en color lima y amarillo. Cuando un nuevo usuario utilizaba Lime, era inevitable que el resto de personas no se giraran al ver el vehículo o la bicicleta. Esa visión, hacía que se interesaran por el producto, lo buscaran en Internet y se descargaran su app. Según fuera habiendo más usuarios, más personas eran impactadas, y más las que se acababan descargando la aplicación móvil.

La mayoría de las empresas, lo que hacen es, primero construir el producto y luego comercializarlo. Pensar en bucles significa incorporar directamente el marketing al producto. El producto no precede al marketing. El producto es el marketing. ¿Eres capaz de pensar así?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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Cómo justificar una estrategia de datos a tu CEO

Cómo justificar una estrategia de datos a tu CEO

Cómo justificar una estrategia de datos a tu CEO


Como sabes, para que una empresa sea Data Driven, todos los componentes de esta deben de tener una cultura relacionada con la adquisición de datos y su aprovechamiento para poder tomar decisiones válidas. Pero no sólo eso, una empresa Data Driven, debe de disponer de tecnología y metodologías de trabajo que ayuden a los empleados a convertir esos datos en insights de valor para el negocio. Todos sabemos que a través de esa cultura Data Driven, se pueden obtener muchos beneficios, pero pasar de una empresa normal a una compañía que dispone de una estrategia de datos, puede generar cierto vértigo en cualquier Ceo. Aquí te contamos de una manera rápida y directa, cómo convencerle. ¿Interesante verdad? Vamos allá.

Sin duda, los datos están siendo los protagonistas en los últimos años. La mentalidad de los directores ha pasado de ver los datos como una herramienta táctica a adoptar los datos como “el camino hacia una ventaja estratégica y competitiva”. De hecho, el Instituto Internacional de Analítica predijo que, para 2020, las empresas que utilizaran datos de forma eficaz obtendrían 430.000 millones de dólares en beneficios de productividad sobre aquellas que no utilizaran datos. Una vez finalizado el año, se ha podido comprobar que esa cifra ha sido mucho mayor.

Y es que, aquellos que aprovechen los datos estratégicamente serán los líderes del mercado del mañana. Debido a ello, muchas empresas están siendo pioneras en la adopción de los datos como parte de su cultura.

Pero ¿cómo justificar la inversión en una estrategia de datos en términos «objetivos» para el CEO?

Lo primero que debemos de tener en cuenta es qué significa “aprovechar los datos estratégicamente”, y es que muchas empresas piensan que, con contratar a un analista de datos y un estratega de datos, ya es suficiente, y no tiene nada que ver con la realidad. Eso no es otra cosa que una táctica.

Un enfoque estratégico consiste en extraer información valiosa de los datos y aprovecharlos de forma proactiva, en todas las áreas funcionales, para crear experiencias de cliente fluidas y una ventaja competitiva real y sostenible.

Una vez que se tiene claro ese aspecto, es cuando se puede comenzar a diseñar un plan en el que los datos tengan un peso estratégico real, en el negocio de la compañía.

Sin embargo, antes debes de ponerte en el lugar de tu CEO.

En términos simples, recuerda que una estrategia de datos es el plan de toda la empresa sobre cómo optimizarlos: desde la adquisición, el almacenamiento, la limpieza, el enriquecimiento, el análisis, la gestión, el intercambio y el uso de los datos.

No obstante, antes de entrar en los componentes clave de una estrategia de datos, debemos hacernos estas dos preguntas:

  • ¿Qué desafío está tratando de resolver el CEO de la empresa?
  • ¿Cómo nos ayudaría una estrategia de datos integral a abordar y resolver ese desafío?

Una comprensión clara de la visión y los objetivos de la empresa, así como de las prioridades del CEO, establecerán el contexto para convencerle de la necesidad de poner en marcha este tipo de estrategias.

Últimamente uno de los factores que más está dirigiendo a las compañías hacia el Data Driven, es el conocer al detalle el verdadero recorrido del cliente con la marca. Este es uno de los retos que más CEOs están poniendo sobre la mesa hoy día, y el cual resuelve a la perfección una estrategia de datos.

Hewlett Packard por ejemplo, hace algunos años implementó una estrategia de datos holística en un esfuerzo por rastrear a sus clientes a lo largo de todo su customer journey. Una de las cosas importantes que hicieron fue unificar los datos en toda la empresa, pudiendo así obtener información sobre los comportamientos y preferencias únicos de sus clientes, lo que resultó todo un éxito para la empresa. Quizás tu empresa tenga esta misma necesidad…

Ahora que ya estamos metidos en situación, vamos a ver de qué manera podemos justificar ante el CEO este cambio.

Cómo defender y justificar un cambio hacia una estrategia de datos

justificar un cambio hacia una estrategia de datos

Cuando defiendas un cambio, justifica el cambio. En otras palabras, debes estar preparado para identificar los gastos ocultos y los puntos ciegos que existen en el ‘status quo’ actual.

Puede que las métricas financieras sean saludables, sin embargo, seguro que existe la probabilidad de que haya espacio para hacerlas todavía mucho más saludables y sostenibles a través de una gestión de datos optimizada.

Sería interesante, siguiendo la metodología anterior de preguntas ante tu CEO, que lograras responder a estas otras, las cuales te beneficiarán a la hora de articular y justificar mejor los cambios que solicitas:

  • ¿Por qué es este cambio mejor que el estado actual?
  • ¿Cómo de mejor es?
  • ¿Cómo ayudará esto a satisfacer mejor las necesidades nuevas y emergentes de los actuales clientes?
  • ¿Cuál podría ser el grado de preocupación de los clientes actuales si la empresa lleva a cabo ese cambio?
  • ¿Por qué este caso es más importante que otras prioridades que pudiera haber en la lista de la compañía?

Estas respuestas establecerán un caso objetivo para el cambio de manera proactiva, ya que el cambio, aunque vital, es simultáneamente un desafío.

Para todo ello, como ya te he comentado antes, un excelente ejercicio sería el ponerse en el lugar del propietario del negocio. Si lo logras, es necesario que te sitúes en el nivel más básico del negocio, es decir, es necesario que pienses en cada uno de los elementos clave del negocio.

De esa forma, en la que vas analizando uno a uno cada elemento clave del negocio, podrás ir justificando paso a paso la implantación de un enfoque totalmente diferente y nuevo.

Se trata de crear una hoja de ruta claramente definida para diseñar estrategias basadas en datos, e implementarlas, así como administrarlas.

A continuación, te describo uno a uno cuáles podrían ser esos elementos y cómo abordarlos, con un ejemplo de estrategia de datos para que nos sirva de referencia. Vamos a verlo.

Elementos para abordar la justificación del cambio de la empresa hacia una estrategia de datos

Antes de meternos con ello, vamos a ver un ejemplo de lo que podría ser una estrategia de datos.

datos

En el centro tendríamos a los DATOS: el blanco de la estrategia. Estos, están rodeados por el valor comercial principal que los datos brindan a la organización: reducir costos y optimizar las operaciones en la mitad superior, y aumentar los ingresos, la lealtad del cliente y la satisfacción en la mitad inferior.

Los dos objetivos principales de un programa de datos son gestionar el negocio y hacer crecer el negocio. Cada objetivo se alinea con los beneficios correspondientes en el círculo interno y consta de cuatro componentes. La función «gestionar el negocio» utiliza informes, dashboards, automatización y flujos de trabajo para optimizar los procesos y el rendimiento del negocio. La función «hacer crecer el negocio» utiliza analítica, exploración, predicción y monetización de datos para generar nuevos conocimientos e innovaciones.

Alrededor del círculo hay cuatro iniciativas de apoyo. Comenzando desde arriba, un programa impulsado por la empresa dirigido por un alto ejecutivo, como, por ejemplo, el CDO, quien es el propietario y ejecuta la estrategia de datos. A la izquierda, un programa de gobierno de datos mantiene la integridad, consistencia y calidad de los activos de datos. A la derecha, el autoservicio adapta el acceso a los datos y la funcionalidad analítica para las personas, los roles y los grupos en función de sus necesidades y permisos. Y en la parte inferior, una infraestructura de datos y servicios gestionan la captura, almacenamiento, transformación y seguridad de los datos a medida que se mueven entre aplicaciones, sistemas y usuarios, tanto dentro como fuera de la organización.

Conociendo esto, ya podemos tener una visión mucho más clara de porqué cada paso y cómo abordarlo.

#1. Justificación y análisis de mercado.

Como hemos comentado, el cambio es difícil. Esta sección será la oportunidad de ganarse el corazón y la mente del CEO. Para ello es necesario que abordes:

  • ¿En qué se diferencia una estrategia de datos de la forma en que la empresa utiliza los datos actualmente y por qué es importante esa distinción? Compartir ejemplos relevantes puede resultar útil.
  • Asegúrate de compartir las tendencias de la industria y cómo las empresas utilizan las estrategias de datos para su beneficio.
  • Esta es también la sección donde debes mirar las estrategias de datos de tus competidores. ¿Quién lo está haciendo bien?
  • No olvides incluir una explicación de cómo puedes obtener una ventaja al aprovechar los datos.

#2. Impacto empresarial.

Esta es una de las secciones más importantes del plan y es donde explicarás cómo la adopción de una estrategia de datos tendrá un impacto positivo en el negocio en todos los niveles y en todos los departamentos. Debes de obtener el apoyo interno adicional asociándote con partes interesadas clave en otros departamentos para comprender cómo están utilizando los datos actualmente y cómo una estrategia de datos puede ayudarles.

#3. Organización y gestión.

Una nueva estrategia de datos requerirá una estructura organizativa completamente nueva para respaldarla. En esta sección, describirás esa nueva estructura en detalle respondiendo las siguientes preguntas:

  • ¿Cómo se organizará y gestionará la nueva estrategia dentro de tu departamento y en toda la empresa?
  • ¿Quién será el responsable de cada elemento?
  • ¿Cómo recibirán otros equipos la información que necesitan para hacer su trabajo?
  • ¿Quiénes son los socios estratégicos en otros departamentos?

#4. Requisitos tecnológicos.

  • ¿Cómo es la infraestructura tecnológica necesaria para respaldar esta nueva estrategia?
  • ¿Cumplirá con las expectativas de datos de la organización en términos de velocidad y escala? Si se requieren nuevas herramientas, asegúrate de describirlas y explicar exactamente por qué son necesarias.

#5. Inversión financiera y justificación.

Hasta ahora, has presentado un caso convincente para la nueva estrategia de datos de tu empresa. Ahora es el momento de presentar un caso aún más convincente para la aceptación financiera. Cuanto más detallado pueda ser sobre cómo se te ocurrió el número que estás solicitando y cómo se asignará, mejor. ¿Cómo funcionará esa inversión en la empresa en un trimestre, dos trimestres, un año, dos años, cinco años? El uso de tablas y gráficos ayudará visualmente a contar la historia.

#6. Cronograma y conclusión.

Resume tu caso de negocio describiendo cómo implementarás la nueva estrategia de datos. Siempre es útil volver a visitar algunos de los puntos clave de justificación en esta sección.

Una estrategia de datos no es algo que se crea y se activa de hoy para mañana. Es un proceso de desarrollo de meses que requiere un apoyo de arriba hacia abajo y una inversión financiera significativa. El primer paso en el proceso es convencer al CEO y ayudarle a comprender por qué se necesita una estrategia de datos.

El siguiente paso, una vez se obtenga la aprobación, será el comenzar a hacer realidad la nueva estrategia de datos. En ese momento seguro que necesita ayuda, y en ese momento es cuando nosotros desde artyco podemos acompañarle en tan atractivo viaje. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
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Utilidad en el marketing de los árboles de decisiones

Utilidad en el marketing de los árboles de decisiones

Utilidad en el marketing de los árboles de decisiones

Hace poco tiempo, publicamos en este mismo blog un post sobre “qué son los árboles de decisión y su importancia en el Data Driven”, con este post, lo que se pretende es subir de nivel y ofrecerte el conocimiento más a fondo de todo lo que puedes llegar a conseguir en el ámbito del marketing, con los árboles de decisión.

Los árboles de decisión son uno de los métodos más comunes en machine learning, ya que son fáciles de utilizar y comprender y en muchas ocasiones son un buen método de exploración de los datos para conocer cuáles son las variables más influyentes e importantes.

Pero técnicamente, ¿Qué es un árbol de decisión? Los árboles de decisiones son algoritmos que se basan en aprender una serie de reglas explícitas que dan como resultado una decisión que predice el valor objetivo.

Se construyen partiendo de un nodo raíz, dónde el modelo busca cuál es la característica que produce una mayor división de información de los datos, a partir de este nodo raíz se irán creando ramas y nodos hoja con el resto de las características que generen división. Aquellos nodos cuyo resultado es el mismo valor objetivo, se denominan puros, por el contrario, aquellos nodos con varios valores se denominan mixtos.

Los árboles de decisión son algoritmos de aprendizaje supervisado, es decir, se necesita entrenar el modelo con una muestra de registros de los que previamente conocemos la entrada y la salida. Además, este tipo de algoritmos se puede utilizar tanto en problemas de clasificación, por ejemplo, predecir si un cliente te va a comprar o no un producto, como en problemas de regresión, por ejemplo, predecir el número de visitas que va a tener una página web.

Cuáles son las ventajas y desventajas de los árboles de decisiones.

ventajas y desventajas de los árboles de decisiones

Como todo en la vida, existen ventajas y desventajas. Si analizamos en profundidad cuáles son los pros y los contras de este tipo de algoritmos, obtendríamos lo siguiente.

Como puntos positivos:

  • Son fácilmente interpretables debido a su visualización.
  • Trabajan bien tanto con características continuas, como categóricas, y no necesitan un gran tratamiento de los datos ya que son algoritmos que no se ven afectados por las distintas escalas de los datos.

Por el contrario, como puntos negativos:

  • Los árboles de decisión suelen tender a sobre ajustarse, lo cual es una problemática habitual en machine learning. Esto ocurre cuando un algoritmo aprende perfectamente el comportamiento de los datos de entrenamiento, pero cuando se replica el modelo en un conjunto de datos nuevo el resultado pierde precisión.

Usos de los árboles de decisión en el marketing

Usos de los árboles de decisión en el marketing

Estos suelen utilizarse en empresas con cultura Data Driven, sin embargo, no hay que dirigirse a momentos tan avanzados, ya que cualquier compañía puede echar mano de ellos para su ámbito dentro del marketing del negocio.

Unos de los usos más frecuentes son:

  • Mejorar los esfuerzos de outbound marketing.

    Los árboles de decisión se pueden utilizar para analizar los datos de los clientes y responder preguntas de marketing como por ejemplo qué acciones de outbound marketing deberíamos hacer más. También, mediante árboles de decisión, los responsables de marketing podrían predecir qué clientes tienen más probabilidades de responder favorablemente cuando reciben un email promocional o un catálogo de ventas por correo.

  • Incrementar la fidelidad de los clientes.

    Los árboles de decisiones se pueden utilizar para determinar qué clientes tienen más probabilidades de gastar más dinero en una marca, cuando se les entrega una tarjeta de fidelización por puntos. El modelo podría generar un valor objetivo que predice la probabilidad de que cada cliente gaste más con la tarjeta. Por ejemplo, un valor de «1» significaría que es probable que el cliente gaste más y un valor de «0» significaría que es poco probable que el cliente gaste más.

  • Conocer la probabilidad de abandono de un cliente.

    Gracias a los árboles de decisiones, podemos conocer con anterioridad qué probabilidad de abandono tiene un cliente o lo que también es conocido como churn. Para ello es necesario disponer de datos históricos de clientes activos y clientes perdidos.

  • Predecir el volumen de visitas en una página web.

    Gracias a los árboles de decisiones, podemos establecer diferentes escenarios ante diversas acciones que incidan en el tráfico de nuestra página web o eCommerce y hacer una predicción de en función de qué acción o acciones obtendremos más visitas.

  • Predecir el volumen de ventas de un producto.

    Al igual que los casos anteriores, gracias al análisis anterior del histórico de datos relacionados con las ventas y acciones relacionadas con cada venta, podremos utilizar los árboles de decisión para predecir cuáles serían nuestras ventas en función de qué acciones de marketing pongamos en marcha.

  • Probabilidad de que un lead se convierta a cliente.

    Dentro del lead management hay una fase en la cual se debe de dar un scoring a ese lead, el cual nos permita cualificarlo y darle una temperatura que nos sirva para saber cuáles debemos pasar al equipo de ventas. Gracias a los árboles de decisiones, podemos conocer la probabilidad de que ese lead compre, otorgando así un scoring más alto al lead.

Para obtener una mayor precisión en los estudios de predicción, a menudo se utilizan algoritmos de árboles de decisión ensamblados, como por ejemplo:

  • Random Forest.
  • Gradient Boosted Decision Trees.
  • XGBoost.

Este tipo de conjuntos utilizan múltiples árboles de decisión individuales y los combina para producir un modelo agregado que sea más poderoso que cualquiera de sus modelos individuales por sí solo.

Estos algoritmos aumentan considerablemente la precisión de los árboles de decisión y no son tan sensibles al overfitting, sin embargo, no son tan fáciles de visualizar e interpretar como lo son los árboles de decisión.

Como has podido ver, los árboles de decisiones permiten afinar mucho mejor en todo lo que realices en el campo del marketing. Sin embargo, estos no están al alcance de cualquier, ya que debes de tener conocimientos técnicos muy específicos. En artyco, los utilizamos de manera habitual en diferentes campos como el Lead Management o los análisis de fidelización churn, etc. ¿Quieres que te ayudemos a ser más eficaz?

Lorena Rodríguez

Head of Customer Data Analytics

“Actualmente hay una gran diferencia entre la IA y el negocio. El reto esta en reducirla.”

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Qué son las redes neuronales y cuál es su aplicación en el marketing

Qué son las redes neuronales y cuál es su aplicación en el marketing

Qué son las redes neuronales y cuál es su aplicación en el marketing

Las redes neuronales son una amplia familia de algoritmos de machine learning que han formado la base de la rama de Data Science e Inteligencia Artificial llamada Deep Learning, la cual ha obtenido grandes resultados en distintas áreas como la clasificación de objetos en imágenes, predicción del comportamiento de usuarios, reconocimiento de voz, etc. Día a día está teniendo cada vez más trascendencia en la industria del marketing, ¿quieres saber más sobre ello? Aquí te lo cuento.

Las redes neuronales y el Deep learning se hicieron muy populares en 2015 cuando AlphaGo, un algoritmo creado en base a tecnología de redes neuronales y aprendizaje profundo ganaba al actual campeón del juego de mesa japonés, Go.

Pero técnicamente, ¿qué es una red neuronal? Una red neuronal, es un algoritmo que consiste en simular el comportamiento de un cerebro biológico mediante miles de neuronas artificiales interconectadas que se almacenan en filas llamadas capas, formando miles de conexiones.

Existen varios tipos de redes neuronales, como son las monocapa o perceptrón simple, perceptrón multicapa (MLP), convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN), de retroalimentación o redes de base radial (RBF).

Además, según el método que tengan de aprendizaje también se pueden clasificar como aprendizaje supervisado, aprendizaje por corrección de error, estocástico, aprendizaje autosupervisado, hebbiano, competitivo y comparativo, o por último, aprendizaje por refuerzo.

Las redes neuronales se utilizan por ejemplo para:

  • Para problemas de clasificación, como, por ejemplo, obtener la probabilidad de que un cliente te compre frente a que no te compre).
  • Problemas de regresión, como, predecir el número de compradores que voy a tener de un producto.

Parecen un campo interesante, ¿verdad? Sin embargo, como todo, tienen sus ventajas y desventajas. Vamos a verlas.

Ventajas y desventajas del uso de las redes neuronales.

ventajas uso redes neuronales

Todo en esta vida tiene su lado positivo y negativo. Las redes neuronales no son diferentes, así que es mejor conocer cuáles son los suyos. Si analizamos los pros y contras de las redes neuronales, tendríamos lo siguiente.

Ventajas principales:

  • Su principal ventaja está en que son modelos de vanguardia que capturan de una forma óptima y efectiva características complejas, obteniendo resultados con una alta precisión.
  • El procesado de la información es local, es decir que al estar compuesto por unidades individuales de procesamiento, dependiendo de sus entradas y pesos, y de que todas las neuronas de una capa trabajan en forma paralela, proporcionan una respuesta al mismo tiempo.
  • Los pesos son ajustados basándose en la experiencia, lo que significa que se le tiene que enseñar a la red lo que necesita saber antes de ponerla en funcionamiento.
  • Las neuronas son tolerantes a fallos, si parte de la red no trabaja, solo dejará de funcionar la parte para que dicha neurona sea significativa, el resto tendrá su comportamiento normal.
  • Las neuronas pueden reconocer patrones que no han sido aprendidos, sólo deben tener cierto parecido con el conocimiento previo que tenga la red. Dicho de otra forma: si la entrada presenta alguna alteración la red podrá identificarla siempre y cuando se mantenga cierto grado de similitud entre lo aprendido y lo mostrado en la entrada de la red.

Desventajas principales:

  • Las redes neuronales necesitan un mayor preprocesamiento de los datos, siendo bastante sensibles a las distintas escalas de las variables. Suelen necesitar mayor volumen de datos para el entrenamiento del modelo y requieren de alta capacidad de recursos computacionales.
  • Complejidad de aprendizaje para grandes tareas, cuanto más se necesite que aprenda una red, más complicado será enseñarle.
  • Tiempo de aprendizaje elevado. Esto depende de dos factores: primero si se incrementa la cantidad de patrones a identificar o clasificar, y segundo, si se requiere mayor flexibilidad o capacidad de adaptación de la red neuronal para reconocer patrones que sean sumamente parecidos, se deberá invertir más tiempo en lograr que la red converja a valores de pesos que representen lo que se quiera enseñar.
  • No son fácilmente explicables. Conocer las reglas o motivos por los que la red devuelve esos resultados no suele ser fácil y precisa de otras analíticas.

Una vez que tenemos las ventajas y desventajas, vamos a ver su aplicación real en el marketing.

Aplicación de las redes neuronales en el campo del marketing.

aplicacion redes neuronales marketing

Las redes neuronales se aplican en diversas áreas desde hace ya muchos años, como es el caso de la biología, que la usa principalmente para aprender más acerca del cerebro. Otra área en el que es habitualmente utilizada, es en el campo del medio ambiente, donde se analiza la tendencia y patrones o la predicción del tiempo. En medicina, está funcionando excelentemente para la predicción de tumores o anomalías, así como para elaborar diagnósticos y tratamientos complejos a seguir, en función de unos síntomas.

En el campo de las finanzas, se utiliza habitualmente en todo lo relacionado con la previsión de la evolución de precios, valoración de riesgo de créditos o identificación y falsificaciones.

Como puedes comprobar, tiene una aplicación directa en muchas áreas, y como no, en el del marketing también.

En el ámbito de la empresa y más concretamente en el del marketing, tiene diversos usos:

  • Predicción de ventas.
  • Identificar patrones de comportamiento.
  • Reconocimiento de caracteres escritos.
  • Predicción del comportamiento del consumidor.
  • Personalización de estrategias de marketing.
  • Crear y entender segmentos de compradores más sofisticados.
  • Automatizar actividades de marketing.
  • Creación de contenido.

De todos sus usos, el mayor se encuentra en la analítica predictiva, ayudando a los profesionales del marketing a poder realizar predicciones sobre el resultado de una campaña, reconociendo las tendencias de campañas anteriores.

Actualmente, con la aparición del Big Data, ha hecho que esta tecnología sea realmente útil para el marketing, ya que podemos disponer de muchos más datos que hagan mucho más precisas esas predicciones. Al disponer de predicciones más precisas, los responsables de marketing podrán afinar mucho más a la hora de determinar cómo invierten su presupuesto de marketing

Como has podido ver, las redes neuronales son algoritmos complejos que tienen cada vez más propensión de futuro en distintas aplicaciones, otorgando a la humanidad grandes beneficios en el ámbito de la Inteligencia artificial.

En artyco utilizamos este tipo de predicciones con el objetivo de aportar a nuestros clientes un marketing cada vez más inteligente, que les permita optimizar cada día más sus presupuestos. ¿Quieres que te ayudemos con el tuyo?

Lorena Rodríguez

Head of Customer Data Analytics

“Actualmente hay una gran diferencia entre la IA y el negocio. El reto esta en reducirla.”

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Qué es el neuromarketing

Qué es el neuromarketing

Qué es el neuromarketing

Neuromarketing es el estudio del proceso de toma de decisiones del consumidor, desde que se plantea adquirir un producto o servicio, hasta que lo compra y lo disfruta. Todo a través de la ciencia, el análisis, y la tecnología. Desde siempre, el marketing ha querido medir de alguna manera el impacto de las emociones de los consumidores ante estímulos lanzados por el marketing y la comunicación. Para ello, se valió de la neurociencia, sin embargo, es ahora que se dispone, además, de tecnología suficiente, cuando esta disciplina está obteniendo increíbles resultados. ¿Quieres saber un poco más sobre ello? Adelante, vamos a ello.

Peter Drucker decía que el objetivo del Neuromarketing era decodificar los procesos que forman parte de la mente del consumidor, de manera que podamos descubrir sus deseos, ambiciones y causas que no vemos en sus opciones de compra. De esta forma podríamos darles lo que necesitan.

Si en algo ha estado siempre acertado Peter Drucker, ha sido en poner por delante de todo a las necesidades de los consumidores, algo en lo que parece que sólo nos estamos comenzando a centrar verdaderamente hoy día.

Según los expertos en la materia, el neuromarketing se puede dividir en tres tipos:

  • Neuromarketing auditivo.
     
    Todos sabemos la influencia que tiene sobre nosotros cualquier música, ruido, incluso silencio. Se dice que el oído humano es capaz de diferenciar unas 30.000 frecuencias diferentes.

    Este hecho ha sido utilizado en el marketing desde hace décadas. Por ejemplo, en los centros comerciales, donde se usa un tipo u otro de música con el objetivo de conseguir una cosa u otra.

  • Neuromarketing visual.
     
    Todos conocemos las técnicas más básicas relacionadas con la percepción visual, como acabar los precios en 0.99 para que parezcan más baratos, añadir la palabra “gratis”, “promoción”, “descuento” …, pero hay otras muchas, las cuales desde el neuromarketing estudian con el fin de dirigir al consumidor hacia la venta o hacer más eficaz el mensaje que se quiere transmitir.
  • Neuromarketing kinestésico.
     
    Este es el que percibimos a través del resto de los sentidos, como el del gusto, el olfato o el tacto. Cada vez es más usado, por ejemplo, un olor que te evoque un momento feliz en tu vida, como pueda ser la niñez, de cara a romper una barrera inicial del consumidor con una marca, y hacerse más accesible para la venta.

    Y es que es un hecho que el cerebro acumula información proveniente del olfato, el gusto y el tacto para determinar si un producto le es necesario o no.

Los consumidores estamos expuestos a miles de mensajes e impactos, recogidos por nuestros sentidos, pero los cuales nuestro cerebro rechaza y olvida, centrándose en aquellos que considera más importantes. Qué hace que nuestro cerebro se centre en una cosa y no otra, es lo que se lleva deseando conocer desde el marketing desde hace décadas.

¿Nunca te has preguntado por qué en una plaza en la que hay dos bares, uno está con gente esperando para sentarse en la terraza, mientras que el de al lado, en igualdad de condiciones, está vacío?

Esto sucede muchísimo con restaurantes, bares, discotecas, tiendas en un centro comercial y por supuesto marcas y productos en el lineal del supermercado.

Esta “obsesión” ha originado que se lleven a cabo innumerables estudios a través de numerosas técnicas de investigación. Pero, durante más de un siglo, las técnicas de investigación en marketing han estado dominadas por modelos que asumen un proceso racional de persuasión, basado en que los potenciales consumidores actúan conscientemente en el proceso de compra, y a la hora de elegir un producto. Es un enfoque que se ajusta a las metodologías tradicionales de investigación, si bien no siempre ha podido explicar con certeza, o predecir, el comportamiento de compra.

Sin embargo, hace algún tiempo que las líneas de investigación están yendo por otros campos. Los profesionales han buscado integrar procesos de marketing, tanto racionales como no racionales, y neurociencia social versus toma de decisiones individuales. Es decir, cómo usar métodos y tecnologías de marketing alineados con la neurociencia.

De esta manera, ha surgido el llamado Neuromarketing como un curioso “matrimonio” entre el marketing y la ciencia, creándose la “ventana” que nos permite observar el interior de la mente humana.

Y gracias a ese neuromarketing, podemos descubrir qué lógica hay detrás de cada compra, teniendo en cuenta pensamientos, sentimientos y deseos subconscientes, los cuales nos mueven en nuestro día a día hacia las decisiones de compra.

Métodos de medición en el neuromarketing

Para poder descubrir estos patrones de conducta, es necesario utilizar una serie de métodos, herramientas y tecnología.

Las técnicas y métodos que utiliza el neuromarketing para la identificación y búsqueda del comportamiento humano en el campo del consumo, podríamos resumirlas en estas:

# Prueba de respuesta implícita.

Muchas veces a nosotros como consumidores, nos es difícil verbalizar ciertos sentimientos, deseos o necesidades. Esta técnica lo que hace es que a través de imágenes o directamente con productos, estos han de contestar de manera impulsiva con una serie de palabras o actos que ayudan al científico que los observa a interpretar determinadas conductas de esos actos.

# Lenguaje corporal.

Este es uno de los métodos más antiguos para analizar el comportamiento humano. Todos sabemos que el lenguaje corporal expresa muchas veces, mucho más que el lenguaje oral, y transmite de nosotros mismos, más información de la que pensamos. Esta técnica se basa en analizar este tipo de lenguaje ante diferentes estímulos.

# Diseño empático.

Este método se desarrolla en el propio entorno del consumidor. El observador está pendiente en todo momento de cómo se comporta el consumidor, pero de manera silenciosa, es decir, sin intervenir, analizando cómo usa el producto.

# Reconocimiento facial.

Mediante cámaras con un software integrado, se identifican las expresiones faciales de los individuos y se asocian emociones, tanto positivas como negativas. Esta técnica, por ejemplo, fue utilizada por Pixar para testar su película, precisamente sobre emociones, ‘Inside Out’, a través de salas de prueba, en las que analizaban con máquinas de reconocimiento facial, las emociones de la audiencia respecto a la película.

#Seguimiento ocular.

Es el conocido como “eye tracking”, en el que una cámara identifica de manera automática los puntos a los que dirige la mirada el consumidor. Este método es muy utilizado en el diseño de páginas web, ayudando a conocer sobre qué elementos fija más la mirada, así como sobre cuáles presta más atención. Empresas como Amazon o Instagram utilizan habitualmente este sistema para definir su estrategia digital.

# Parámetros cardiovasculares.

En esta, se presta a un sujeto a diferentes estímulos, analizando su frecuencia cardiaca y flujo sanguíneo frente a ellos. De este modo, se conoce el grado de emoción y atención de las personas.

#Conductancia de la piel.

Esta es quizás la técnica biométrica más utilizada en neuromarketing. Mide los cambios electrodérmicos en la respuesta galvánica de la piel. Para ello, se suelen utilizar las palmas de las manos, ya que estas tienen una mayor concentración de glándulas sudoríparas.

# Pupilometría.

Esta técnica identifica los cambios en el diámetro de la pupila del ojo en respuesta a estímulos. Se suele utilizar junto con los estudios de seguimiento ocular. Una de las principales deficiencias de esta herramienta es que el cambio que se produce a veces en el diámetro de la pupila no es como consecuencia de una respuesta a un estímulo, sino por una alteración fisiológica.

Cuando se desean hacer estudios mucho más avanzados, se utilizan otras técnicas y herramientas que buscan registrar cambios en la fisiología cerebral. Para ello es necesario echar mano de maquinaria y tecnología mucho más avanzada. Las dos principales son:

# Imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI).

Primero se realiza una exploración cerebral en ausencia de estímulo. Después, se presenta un estímulo (por ejemplo, un anuncio que activa ciertas áreas del cerebro) que aumenta el flujo sanguíneo (rico en oxígeno) en ciertas regiones. Debido al hecho de que la sangre oxigenada tiene distintas ondas magnéticas, comparada con la sangre desoxigenada, esta diferencia se puede recoger en forma de señal por el escáner.

La fMRI proporciona una visión más profunda del cerebro, pero se trata de una técnica costosa.

# Electroencefalografía (ECC).

Se basa en la reproducción eléctrica de la actividad cerebral. Se presentan ciertos estímulos (productos o servicios) a la persona investigada, luego, las neuronas disparan corriente eléctrica que se puede medir y registrar con EEG. Es una técnica que exige la total relajación de los participantes, ya que, de lo contrario, el resultado no sería objetivo.

Ventajas del neuromarketing.

Ventajas del neuromarketing

Las principales ventajas que tiene el poder conocer por qué el consumidor elige ese bar, en lugar del de enfrente, o esa marca de escoba, respecto a la que tiene al lado, son evidentes. Aquí te dejo las más significativas.

  • El neuromarketing te permite medir todos los estímulos de un consumidor respecto a un anuncio, un momento de compra o lo que fuere, sin necesidad de intervenir preguntándole, con el sesgo que puede implicar.
  • Este, ayuda a los creativos publicitarios a conocer en función de qué estímulos, qué reacciones van a ocasionar en los consumidores, haciendo de sus comunicaciones, acciones mucho más efectivas.
  • Los estudios realizados a través del neuromarketing, aportan resultados y conclusiones mucho más precisos que los realizados a través de una encuesta, ya que obtienes información inconsciente en el consumidor, ya que utilizas herramientas de medición de la alteración fisiológica.
  • El neuromarketing evalúa de forma más precisa lo que el consumidor siente, pero también lo que piensa, tanto de forma consciente como inconsciente. Priorizándolo ante lo que nos cuenta, puesto que lo que nos cuenta siempre puede estar condicionado y manipulado por él mismo de forma consciente.
  • El neuromarketing ayuda a las empresas en su búsqueda por ser empresas ‘Customer Centric’ ya que les permite conocer mejor cómo son los consumidores, cómo sienten y qué desean. De este modo, las empresas centradas en el consumidor podrán ofrecerles aquello que de verdad desean.

Bien a través del neuromarketing, bien a través de los datos, lo importante es llegar a conocer realmente al consumidor. Aquella persona que elige entre ti y tu competencia. Quien decide en un momento dado dejar de comprarte, y quien sin saber por qué aumenta su gasto mensual en tus productos para al mes siguiente reducirlo drásticamente.

Sólo conociendo a esa persona tan importante en todo negocio, una compañía podrá tomar decisiones y estrategias Data Driven que les permita sobrevivir en un mercado cada vez más competitivo y complejo. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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Tendencias de marketing para el 2021

Tendencias de marketing para el 2021

Tendencias de marketing para el 2021

Terminamos un año más y hacemos un profundo repaso a todo lo que ha pasado en este 2020 tan inusual. Hace un año, más o menos por estas fechas, lanzábamos un post en el que os contábamos cuáles eran las tendencias para este 2020. Nos alegra comprobar que muchas de ellas han sido fundamentales este año, y otras se han quedado a medio camino, pudiendo convertirse de nuevo en una posible tendencia para este nuevo año 2021. En este post te ofrezco cuáles podrían ser las de este próximo año, que vendrá marcado por una profunda digitalización, un distanciamiento social y una automatización de procesos inteligentes. ¿Quieres saber cuáles son para nosotros las principales tendencias para este año 2021? Aquí te las dejo.

Hablar de la Inteligencia artificial, el avance de métodos de venta online o el aumento en el uso de chatbots en la atención personalizada es algo de esperar. Estas tres tendencias llevan apareciendo un año sí y otro también, y son muchos los blogs que tratan sobre ellas, sin embargo, para nosotros no son en este 2021 prioridad, aunque sí serán determinantes.

La primera de ellas, la IA, conformará muchos nuevos negocios, nuevas tecnologías, y nuevas maneras de llevar a cabo procesos. Sin lugar a duda, seguirá siendo determinante.

La segunda, el eCommerce, lógicamente tras la pandemia mundial, está viviendo un momento de desarrollo en el que todo negocio que desee prosperar debe tener en una fase muy avanzada su comercio digital. Este año será sin duda, el año en el que más aplicaciones, herramientas y players se unirán a este sector.

Por último, respecto a los chatbots, se prevé un aumento considerable en el uso de estos, sobre todo propiciado por el incremento del comercio electrónico. No obstante, hay otras tendencias que quizás sean menos visibles, y que pueden ayudarte a diseñar tu planificación para este próximo año. Vamos a verlas.

9 principales tendencias de marketing para el 2021

principales tendencias marketing 2021

En los últimos años, la tecnología había sido la propulsora de las últimas tendencias de marketing. Desde hace algún tiempo, son los datos los protagonistas, y quienes están decidiendo hacia dónde ir, interviniendo de un modo u otro.
Algunas tienen que ver con esto, otras muchas no, sin embargo, en todas ellas, el eje central sigue siendo el consumidor y la imperiosa necesidad de las empresas por conocerlo, atenderlo, satisfacerlo y fidelizarlo.

 

#1. Las 5A del marketing.

En este 2021 tendrán mayor peso lo que se está empezando a conocer como las 5A del marketing:

  • Aportar valor al usuario.
  • Ayudar al cliente a resolver sus problemas y necesidades.
  • Anticipar las futuras demandas de nuestro público objetivo.
  • Adaptarnos al buyer persona.
  • Automatizar el marketing.

Todas ellas responden a la obligación de cualquier negocio de poner en el centro de todo a los consumidores, creando estrategias Customer Centric basadas en datos que corroboren esas decisiones tomadas.

 

#2. El storydoing

Este es el siguiente paso al Storytelling. Como bien conoces, este consistía en conectar con los usuarios/consumidores a través de un mensaje y una trama. Con el storydoing lo que se pretende es llegar un paso más allá, partiendo del conocimiento previo de qué queremos contar, qué queremos provocar en el receptor del mensaje, y qué queremos lograr nosotros. En definitiva, es pasar del decir al hacer, del contar al vivir, y de transmitir un mensaje a la creación de una historia en el mundo real.

Un gran ejemplo de storydoing podría ser el de Starbucks, quien en el año 2014, con el objetivo de dar a conocer su universo, decidió lanzar un vídeo “Meet me at Starbucks” grabando lo que ocurría en 28 tiendas de países diferentes. Starbucks no contó a sus clientes, y a quien no lo conociera, su historia, sus valores y sus acciones. Directamente se las enseñó. ¿Qué obtuvo con esa iniciativa? Credibilidad. La marca se representó de la manera más transparente posible.

 

#3. La shoppable content TV.

Las televisiones están experimentando con formatos de publicidad programática adaptados a sus necesidades, con marketing de contenidos en una pasarela para las ventas.

Con el shoppable content los consumidores podrán comprar aquello que están viendo. Hace años se intentó esto mismo con menor éxito, a través de lo que llamaron “El armario de la tele”. Sin embargo, en esos instantes, las TV Smarts no estaban tan implantadas en las viviendas como ahora.

La propuesta, por tanto, es similar. Con la shoppable TV los consumidores podrán comprar aquello que vean en sus pantallas, bien sea ropa, café, alimentos, muebles…

Años atrás, esta ha sido una de las tendencias destacadas, sin embargo, no es hasta ahora cuando realmente puede explotar, debido sobre todo al aprendizaje del sistema de muchos de los consumidores, a través de Instagram. Al fin y al cabo, es lo que hace esta plataforma social con esas fotografías que integran eCommerce, las que, cuando estás en ellas despliegan los puntos ‘clicables’, y se convierten en contenido comprable.

 

#4. Los eventos virtuales y la formación en vídeo.

El COVID-19 ha supuesto una aceleración de la transformación digital con el que no contábamos antes de este 2020, y una de las consecuencias ha sido la profusión de eventos digitales. Muchos de ellos centrados en la formación para captar y madurar leads potenciales.

El paso de eventos físicos a digitales no es tan sencillo, ya que aún queda camino por recorrer a nivel técnico y además hace que se pierda esa categoría de «ocasión especial». La solución está en no intentar copiar tus eventos presenciales, sino crear una experiencia distinta.

En esto, como en los eventos de la Era pre-COVID, es fundamental crear una propuesta que sea atractiva tanto a expositores como a visitantes, en la cual se genere valor. Para ello, todo debe girar entorno a la experiencia de usuario y esta UX entorno al conocimiento a través de los datos.

 

#5. Viajes del cliente automatizados, basados en IA y Machine Learning.

Aquí entran en juego las plataformas de Customer Data, las cuales nos permiten a través de fichas únicas de clientes, crear y gestionar journeys de cliente altamente personalizados, con emails activados en función del comportamiento y hábitos del consumidor. Así, podemos crear mensajes altamente efectivos que tengan en cuenta todos los aspectos relevantes para cada cliente.

Para poder ir más allá de una personalización a través de un simple campo dinámico de nombre, con la inteligencia artificial, podemos personalizar los contenidos que se les envía al cliente en función de la fase en la que se encuentre de su journey con la marca, tirando de los datos almacenados en tiempo real en ese CDP o Customer Data Platform. De este modo, podemos servirnos de datos como los ambientales, de comportamiento, basados en intereses u otro tipo.

 

#6. El procesamiento de lenguaje natural (NLP) basado en Big Data.

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es la última tendencia de marketing y Big Data. Su función es ayudar a los sistemas de Big Data a entender mejor la información obtenida y permitir conversaciones e interacciones más naturales entre el software y los usuarios. Un ejemplo son los asistentes de voz inteligentes, pero no sólo se queda en eso. Este puede ayudar en:

  • Personal-Profesional
    • Gestión del tiempo
    • Control de estrés
    • Toma de decisiones
    • Etc.
  • Salud
    • Estrés
    • Adicciones
    • Miedos y traumas
    • Etc.
  • Educación
    • Resolver situaciones difíciles
    • Estrategias eficaces para el aprendizaje
    • Enseñar con éxito
    • Etc.

Algunas aplicaciones más concretas del PLN son: análisis y síntesis de voz, traducción automática, revisión lingüística, recuperación de la información, respuesta a preguntas, extracción de la información, reconocimiento del habla, entre otras.

 

#7. Cambios en Google y por tanto del marketing digital.

Una gran pata del marketing digital hoy día es Google, y cuando este realiza un cambio, toda la industria se ve afectada. Este próximo año nos esperan no uno, sino seis cambios en el gigante tecnológico americano.

  • Rastreo a través de HTTP2. Ya ha empezado a hacerlo desde noviembre de este año 2020. De momento sólo afectará a la eficiencia del rastreo, sin tocar los resultados… al menos de momento.
  • Chrome dejará de ser compatible con las cookies de terceros. Ahora, el objetivo es introducir nuevas tecnologías equivalentes para seguir segmentando y dirigiendo sus campañas sin amenazar la privacidad de los usuarios.
  • Campañas de vídeo para las plataformas de streaming en Google Ads. Google Ads ha implementado una nueva sección de TV en su plataforma publicitaria, donde los anunciantes pueden gestionar campañas de vídeo para plataformas de streaming.
  • Campañas inteligentes de shopping. Combina las campañas estándar de Shopping con el remarketing de display para simplificar la gestión, maximizar el valor de conversión y ampliar la cobertura.
  • El lanzamiento de Google Analytics 4. La nueva versión busca analizar el comportamiento de los usuarios independientemente de las plataformas digitales que utilicen, y entre otras muchas novedades, sustituye las sesiones por los eventos como unidad de medida. La gran novedad será la propiedad App + Web, centrada en entender mejor el ciclo de vida del cliente.
  • Shoplop. Esta es una nueva plataforma de Google que combina los vídeos estilo TikTok con el ecommerce, ante la gran tendencia que está llegando al respecto desde China. Así, los usuarios pueden ver demostraciones de productos en vídeo de hasta 90 segundos que se reproducen en bucle y adquirirlos fácilmente desde la propia aplicación. Por ahora se centra exclusivamente en los sectores de belleza y cosmética.

 

#8. Las compras por Whatsapp.

Con la explosión del eCommerce, y la necesidad de vender online de forma acelerada sin tener plataforma para ello, por parte de muchos negocios, Whatsapp se ha convertido en una aplicación estratégica para aumentar ventas en todos ellos. De este modo, la aplicación de mensajería de Facebook ha sido la última en incorporar una opción de compras dentro de la aplicación, integradas con la solución de Facebook Shops.

 

#9. La Experiencia de Cliente como eje estratégico empresarial.

En los últimos meses se han venido publicando muchos informes sobre intención de inversión por parte de CMOs al nivel internacional. En todos ellos había un elemento común en los primeros 3 puestos, y era un aumento en todo lo relacionado con la mejora de la experiencia de cliente (CX).

En este 2021 esta va a ser una de las grandes obsesiones de todos los departamentos de marketing y de Customer Success. Para ello, cobrarán importancia todo lo relacionado con:

  • Inteligencia artificial aplicado a la mejora de la CX. Como ya has leído infinidad de veces, la IA puede ayudar enormemente a mejorar la CX. Las empresas nunca habían tenido acceso a una riqueza de datos tan grande, pero parte del desafío que esto proporciona, sin embargo, es que puede llegar a ser demasiado para que un equipo de seres humanos los pueda analizar. Aquí es donde la IA y el Aprendizaje Automático juegan un papel vital.
  • Realidad aumentada. La cual indudablemente favorece la CX en el momento crítico de la compra, ofreciendo un plus de información y una experiencia únicas, gracias a la inmersión virtual. Esta se lleva desarrollando desde hace años con cada vez mayor potencialidad, sin embargo, debido a la explosión del eCommerce este pasado año, lo más probable es que esta tecnología se extiende aún más para este 2021. Si quieres saber un poco más sobre este tema, te invito a visitar este post sobre “Cómo utilizar Realidad Aumentada en un eCommerce”.
  • Tecnología de atención personalizada en el entorno digital. En contra de los Chatbots, los cuales son especialmente útiles para la atención de usuarios que están en su primera fase dentro del journey, cuando este viaje está más avanzado, se hace necesario una atención humana personalizada. En este nuevo paradigma digital en el que nos encontramos, las herramientas de Live Video Marketing en las que detrás del site se ofrece un agente especializado que te atiende en directo, que comparte contigo contenido según la conversación con él, y que es capaz de mostrarte en directo a través de una segunda cámara, el producto, el servicio o el lugar, hace que sea desde el punto de vista estratégico y táctico, fundamental para cualquier negocio que venda de manera online. Una de esas herramientas es Wannasee, te invito a echar un vistazo a su web.

Seguramente durante este año surjan tendencias que no hayamos previsto, sin embargo, estas que hemos recogido en este extenso post, seguro que darán mucho de qué hablar. A pesar de todas ellas, no olvides una cosa, en el fondo de todas, está lo mismo: la importancia de centrarse en el consumidor, conocer qué busca, qué le motiva, que le hace moverse, y cómo, y una vez se conoce esto, entablar una relación con él en esos términos. Eso se logra sólo con datos, conocimiento y estrategias Data Driven, apoyadas en tendencias como estas. ¿Hablamos?

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Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella

Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella

Qué es la automatización inteligente de procesos (IPA) y cómo comenzar con ella


Desde hace algunos años, la automatización de procesos de manera inteligente o IPA, está ayudando a mejorar la productividad y la eficiencia, así como a reducir los riesgos operativos y mejorar la experiencia de cliente. En este post te cuento qué es, así como de qué manera puedes comenzar a utilizarla. ¿Te interesa mejorar? Entonces te interesa este post. No te lo pierdas, sigue leyendo.

IPA o Intelligence Process Automation, es un conjunto emergente de nuevas tecnologías que combina el rediseño de procesos fundamentales, con la automatización de procesos robóticos y el aprendizaje automático. En definitiva, es un conjunto de mejoras de procesos comerciales y herramientas de próxima generación, las cuales ayudan al trabajador al poder dedicarse al conocimiento y la creatividad, eliminando tareas repetitivas, replicables y rutinarias. Además, puede mejorar radicalmente el journey de los clientes, al simplificar las interacciones y acelerar los procesos.

Según la consultora McKinsey, las empresas que están utilizando IPA, están obteniendo resultados muy interesantes. Han logrado una media de automatización del 50-70% de las tareas, lo que se ha traducido en eficiencias de costos de tasa de ejecución anual del 20 al 35%, y una reducción del tiempo de proceso directo del 50 al 60%, con un retorno de la inversión altísimo.

Pero, ¿cómo funciona IPA? Principalmente utiliza cinco tecnologías centrales. Son estas:

    • Automatización de procesos robóticos (RPA).
      Es un software que automatiza tareas rutinarias como la extracción y limpieza de datos a través de interfaces de usuario existentes. El robot tiene una identificación de usuario como una persona y puede realizar tareas basadas en reglas, como acceder al correo electrónico y a los sistemas, realizar cálculos, crear documentos e informes y verificar archivos.
    • Flujo de trabajo inteligente.
      Es una herramienta de software de gestión de procesos que integra tareas realizadas por grupos de humanos y máquinas. Esto permite a los usuarios iniciar y rastrear el estado de un proceso de un extremo a otro en tiempo real. El software gestionará las transferencias entre diferentes grupos, incluso entre robots y usuarios humanos, y proporcionará datos estadísticos sobre los cuellos de botella.
    • Aprendizaje automático / análisis avanzado.
      Son algoritmos que identifican patrones en datos estructurados, como datos de rendimiento diario, mediante aprendizaje «supervisado» y «no supervisado». Los algoritmos supervisados aprenden de los conjuntos de datos estructurados de entradas y salidas antes de comenzar a hacer predicciones basadas en nuevas entradas por sí mismos. Los algoritmos no supervisados observan datos estructurados y comienzan a proporcionar información sobre patrones reconocidos.
    • Generación de lenguaje natural (NLG).
      Son motores de software que crean interacciones fluidas entre humanos y tecnología, siguiendo reglas para traducir las observaciones de los datos a la prosa. Las emisoras han estado usando la generación de lenguaje natural para redactar historias sobre juegos en tiempo real. Los datos de rendimiento estructurados se pueden canalizar a un motor de lenguaje natural para escribir informes de gestión internos y externos automáticamente.
    • Agentes cognitivos.
      Son tecnologías que combinan el aprendizaje automático y la generación de lenguaje natural para construir una fuerza de trabajo (o «agente») completamente virtual que es capaz de ejecutar tareas, comunicarse, aprender de conjuntos de datos e incluso tomar decisiones basadas en la «detección de emociones». Los agentes cognitivos se pueden utilizar para ayudar a los empleados y clientes por teléfono o por chat.

 

Bien, pero ¿qué aplicaciones reales puede tener?

Según varios informes, el área dentro de las compañías que más beneficio está sacando de poner en marcha este tipo de tecnología, es el de finanzas y contabilidad. Otros serían los específicos de producción o IT, así como el área de recursos humanos.

3 ejemplos de cómo se está utilizando de manera eficaz, podrían ser estos:

EJEMPLO #1. Suscripción comercial en seguros.

Estos procesos suelen ser bastante tediosos y requieren una gran cantidad de recursos y una gran inversión de tiempo. IPA puede mejorar drásticamente todo ese proceso mediante la creación de un proceso de suscripción que se puede analizar sin problemas, lo que permite a los empleados calificar a sus clientes de manera eficiente. Eso da como resultado una reducción en el tiempo de respuesta general y una mayor precisión de la organización.

EJEMPLO #2. Incorporación de clientes en el sector Banca.

El sector bancario también se ha beneficiado mucho después de la adopción de la tecnología de automatización inteligente. En la actualidad, los bancos están aprovechando activamente la tecnología IPA para clasificar y extraer información no estructurada de los documentos de incorporación de los clientes, para hacerlos útiles para el sistema de gestión del banco. Esto implica una mayor satisfacción del cliente y una mayor rapidez en la generación de ingresos para el banco.

EJEMPLO #3. Automatización del procesamiento comercial en la gestión de inversiones.

En el caso de la gestión de inversiones, IPA puede ser de gran ayuda. A menudo se ve que la compañía de inversión recibe la información de procesamiento comercial a través de correos electrónicos y en formatos PDF. En tal caso, extraer la información vital y relevante se convierte en una tarea tediosa. Sin embargo, ese no es el caso de la API. Mientras utiliza la tecnología de automatización inteligente, puede extraer sin problemas los datos relevantes del contenido no estructurado e incluso puede integrar esos datos con sistemas de gestión de inversiones. Todo eso elimina el tiempo extra que de otro modo se habría perdido en el procesamiento manual de los datos.

 

Ahora que ya te has hecho a la idea de qué es IPA o la automatización inteligente de procesos, vamos a ver de qué manera puedes comenzar a implantarla en tu compañía para poder sacarle el mayor de los provechos.

Cómo comenzar a utilizar un sistema de automatización inteligente de procesos o IPA

Poner en marcha IPA no requiere de una fuerte inversión en infraestructura estratosférica. Por ejemplo, implantar un RPA no es demasiado costoso, ya que utiliza los sistemas y el back-end existentes de IT de tu compañía, ofreciendo rápidamente un retorno.

Una buena manera de comenzar a poner en marcha estos procesos, podría ser esta:

#1. Alinear rápidamente API con el modelo operativo.

Lo primero que hay que hacer, sin duda, es que la aplicación vaya en la misma dirección que la estrategia general de la compañía. Para ello, deben de compartir objetivos y recorrido para conseguirlos. En muchos casos, la API tiene un papel importante, incluso dominante, en impulsar el cambio, pero su mayor valor se obtiene cuando las empresas comprenden cómo pueden trabajar con las otras capacidades y enfoques en el modelo operativo.

#2. Diséñalo entorno a la cartera completa de soluciones IPA para maximizar el impacto.

Las organizaciones necesitan imaginar e implementar programas de optimización para maximizar el retorno de la inversión. Aunque es más fácil y rápido implementar proyectos de automatización en silos, este enfoque no es el más adecuado. Por sí mismas, las tecnologías individuales son insuficientes para conseguir un valor global tal y como se busca con IPA. En cambio, para transformar la forma en que trabaja un grupo, se requiere un rediseño fundamental del proceso.

Por tanto, se debería de crear una hoja de ruta detallada para la implementación, a fin de identificar todas las oportunidades de mejora de la automatización y permitir a la empresa secuenciar las iniciativas de IPA, equilibrando su impacto con la viabilidad de escalar las soluciones desde los casos de uso iniciales.

Se debería de comenzar el viaje de IPA creando rápidamente una descripción general de las tareas actuales y los recursos y capacidades necesarios para llevarlas a cabo. Luego, implementar un equipo de incubadoras con experiencia para rediseñar procesos y flujos de trabajo grupales basados en un conocimiento profundo de las líneas de negocio y las capacidades de IPA.

#3. Construye un producto mínimo viable (MVP) rápido.

Normalmente es bastante abrumador comenzar a trabajar directamente con todo lo que te ofrece IPA. Al igual que con otros esfuerzos de digitalización, es mejor seleccionar, teniendo en cuenta la velocidad y el impacto, un proceso de extremo a extremo o el recorrido del cliente para rediseñar y mejorar con IPA, y luego trabajar para lanzar la versión más simplificada del producto que puede realizar la tarea. De esta manera, puedes probar rápidamente qué funciona y qué no y hacer los cambios correspondientes.

#4. Genera impulso y captura valor.

Cualquier implementación de IPA debe combinar ganancias rápidas con desarrollos más grandes a más largo plazo. La hoja de ruta detallada debe basarse en un rediseño de procesos fundamentales que secuencia los módulos automatizados para la producción y reinventa la forma en que los grupos deben trabajar para capturar valor.

#5. Incorpora capacidades duraderas para lograr la sostenibilidad.

Una forma exitosa de sostener la creación de valor es creando un centro de excelencia (CoE) para gobernar la transformación y respaldar la implementación rápida de soluciones IPA a través del desarrollo de capacidades, certificación y estándares, administración de proveedores y la creación de una biblioteca de patrones de soluciones reutilizables.

Deben existir controles sistemáticos y las organizaciones deben integrar el análisis empresarial crítico y las habilidades digitales en las líneas de negocio, para que puedan apropiarse del proceso. También necesitan rediseñar las estructuras organizacionales para capturar valor, establecer un modelo operativo de estado futuro, para escalar sus iniciativas de IPA, crear planos para estructuras futuras, y capturar así el impacto.

De este modo, los procesos liberarán a los equipos para que se centren en actividades más creativas.

Es fundamental involucrar a la empresa y a los equipos funcionales en el proceso. La forma más exitosa de desarrollar capacidades IPA duraderas es a través de un enfoque de aprendizaje práctico que combina entrenamiento, capacitación en el trabajo e intercambio de conocimientos.

#6. Coordina cuidadosamente la gestión del cambio y las comunicaciones.

Como en cualquier gran programa de transformación, se requerirá un plan de comunicación sólido para ayudar a administrar la redistribución, generar entusiasmo y alinear el cambio con la estrategia corporativa. El éxito en el establecimiento del nuevo modelo de ejecución dependerá de qué tan alineado esté con la cultura de la organización y cómo de bien las personas son capaces de adaptarse a las prácticas ágiles.

Como ves, la automatización inteligente de procesos puede ofrecer muchos beneficios a cualquier compañía, sin embargo, es una tarea difícil de llevar a cabo de manera interna. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”

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Artyco cumple 25 años. Un dato para celebrar

Artyco cumple 25 años. Un dato para celebrar

Artyco cumple 25 años. Un dato para celebrar

Es curioso pensar en esta cifra: 25 años. Para una empresa, es muchísimo tiempo, cuando para una persona, es estar en plena juventud. ¿Quién no querría tener 25 años?  Y es que en verdad es un tiempo en el que te ocurren y aprendes muchas cosas. En artyco cumplimos 25 años: veinticinco años de evolución e innovación que partieron de una idea muy simple. ¿Quieres saber más? Aquí te contamos qué hemos preparado para ti para celebrarlo.

Todo comenzó en 1995 cuando unos jóvenes quisieron crear una empresa en la que se ofrecieran unos servicios de marketing excepcionales. Esto no es Estados Unidos y los comienzos no fueron en un garaje, pero sí con pocos medios y mucha ilusión y ganas por hacer las cosas bien.

Poco a poco los clientes fueron llegando.

Y apareció Mercedes-Benz España, quien confió en artyco a los pocos años de comenzar la actividad. Este supuso un verdadero cambio organizacional y asentó las bases de lo que hoy día es la empresa.

Al poco tiempo, otras marcas fueron llegando, atraídas por el atrevimiento de esos jóvenes y aquellas nuevas personas que fueron uniéndose a ellos.

Hubo algo que detonó el ascenso de la empresa, así como su posterior consolidación, y fue el lograr agrupar desde los inicios a un tipo de personas muy diferentes, las cuales sólo tenían en común una misión y una cultura de empresa que compartían: ilusión, trabajo bien hecho, e innovación, acompañando al cliente en todo aquello que necesitara, haciendo propios cada uno de sus retos.

Así llegaron no sólo Mercedes-Benz, para quien todavía trabajamos hoy día, sino también Cepsa, el Grupo Fiat, Renault Retail Group, LG Spain o Mahou-San Miguel.

Desde entonces no hemos parado de evolucionar, pero sin perder nuestra esencia. Esa cultura de empresa que han sabido transmitir día a día los fundadores de la empresa a todo aquel que entra a formar parte de este gran equipo.

¿Será ese el secreto del éxito?

Si quieres saber cómo surgió, cómo evolucionó, qué dicen de nosotros nuestros clientes, antiguos compañeros y algunos de los miembros del equipo, en un formato de revista digital atractivo y original, ¡haz clic en el botón y échala un vistazo! Participa de nuestra fiesta.

 

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Por qué debes comenzar a pensar en una estrategia de 1st Party Data

Por qué debes comenzar a pensar en una estrategia de 1st Party Data

Por qué debes comenzar a pensar en una estrategia de 1st Party Data


Google anunció que Chrome no admitirá cookies de terceros en dos años. Este hecho hace que, desde ya, sería recomendable empezar a pensar en una estrategia relacionada con los datos propios, que te permita seguir adquiriendo clientes nuevos, aumentar tu reconocimiento de marca y todo de acuerdo con la normativa legal vigente. En este post te voy a hablar de qué es el 1st Party Data, por qué debes empezar a prestar más atención a este, sus ventajas, así como de qué manera recopilarlos, qué datos recopilar y cómo ponerlos en uso. ¿Seguimos? Vamos allá.

Todos sabemos que las cookies de terceros se enfrentan a amenazas existenciales de los navegadores y reguladores de datos. Sin embargo, es probable que en un corto periodo de tiempo, la industria presente una alternativa a las cookies. Además, las asociaciones han comenzado a explorar diferentes métodos, así como el Iab y Google, quienes propusieron nuevos estándares publicitarios desde sus puntos de vista extremos.

No hay duda, que el año 2020 está siendo un año clave para el aumento de la relevancia de los datos propios. Pero ¿qué son exactamente?

Los 1st Party Data o datos de origen, se refieren a cualquier dato que recopile la empresa de sus fuentes propias de datos, como su página web, sus redes sociales, el CRM, su servicio de atención al cliente… Como editor o empresa, recibirás millones o cientos de visitantes a tu site, tendrás miles o decenas de suscriptores a tu boletín de correo electrónico y cientos de comentarios / encuestas. Además, cada evento y vista de página genera varios puntos de datos que puedes utilizar para orientar campañas publicitarias, comprender a tus usuarios, optimizar la experiencia del sitio y mucho más.

Por ejemplo, una vista de una sola página genera 40 puntos de datos. Ahora, imagina cuántos puntos de datos se generarían en un día o en un mes. Muchísimos, ¿verdad?

Los datos son exactamente lo que buscan tanto los anunciantes como las marcas mientras ejecutan sus campañas. Por lo tanto, es importante tener una estrategia eficiente para recopilar, almacenar y utilizar los datos, bien seas un medio online o un eCommerce que busca mejorar la experiencia de usuario, con el fin de convertir a esos potenciales clientes.

Si quieres profundizar en qué son los datos propios, te recomiendo que eches un vistazo a este post sobre “Qué es el 1st Party Data y qué ventajas aporta a tu estrategia de marketing”.

Si prefieres ir al grano, vamos con los motivos de por qué debes empezar a prestar más atención a este tipo de datos.

Por qué debo priorizar los 1st Party Data

Como te he comentado, este año 2020 es un año clave en cuanto a la importancia de este tipo de datos en la transformación digital de las empresas. Y es que tu empresa, si quiere seguir creciendo o comenzar a crecer como te gustaría, debe de alejarse lo máximo posible de los datos de terceros, o al menos no centrarse en ellos.

Los principales motivos de este argumento son estos:

  • Se van a producir cambios en los navegadores web, no sólo por parte de Chrome, sino de todos los demás.
  • Las Leyes de privacidad de datos ya golpearon fuerte sobre los 3rd Party Data, pero sólo acaba de comenzar. Se estima que cada vez serán más restrictivas.
  • La posibilidad de personalizar sin datos de terceros.

Y es que no sólo los motivos son decisivos, sino que, además, el centrar tu estrategia en la recopilación de datos propios, te puede aportar una serie de ventajas. Te las puedo resumir en estas tres:

  1. Te permite generar ingresos, gracias a la adquisición escalable de clientes.
  2. Reducción del tiempo en la obtención de conocimiento, a través de los datos.
  3. Tener un control de los datos, de acuerdo con el consentimiento del cliente.

Pero ojo, que se diga que se debe de priorizar el uso de datos propios, no quiere decir que se sustituyan unos por otros. De lo que se trata, es de poder complementarlos, disponiendo así de datos más ricos y estratégicamente alineados que encajen con los objetivos del negocio.

Disponer de una estrategia de 1st party data, requiere de una estrategia de recopilación y uso de esos datos, que además de ser sólida, sea adaptable.

Recopilación de datos de origen

recopilación de datos de origen

Esta es la primera fase, y por tanto, es crítica. Si esto lo definimos mal, el resto del proceso será inexacto.

Podemos categorizar este proceso en dos partes:

1 Datos a recopilar.

Antes de comenzar en este aspecto, se debe de tener muy claro el propósito que existe detrás de la recopilación de datos, es decir, por qué recopilamos datos, para así poder concentrarnos en qué datos recopilar.

De todo lo que se puede hacer, quizás un ejemplo muy sencillo es el relacionado con la publicidad. De este modo, nos centraremos en dos temas generales. Así, por ejemplo, el primer propósito podría ser el conocimiento de la audiencia y el segundo la publicidad.

Una vez tenemos claro el propósito, lo siguiente que deberíamos hacer es determinar cuáles serán los puntos de datos. Para los dos propósitos que he mencionado anteriormente, los puntos de datos podrían ser estos:

  • Clics en toda la página.
  • Cualquier descarga o suscripción al boletín dentro de la web.
  • Medios en la página.
  • Consultas de búsqueda.
  • Comentarios, temas y publicaciones en foros de la empresa.
  • Metadatos de la página.
  • URL.

Además, puedes acceder a otros puntos de datos como:

  • Años.
  • Género.
  • Ubicación.
  • Ingresos del hogar.
  • Estado civil y tamaño de la familia.
  • Intereses.
  • Preferencias.
  • Historial de navegación.
  • Historial de compras.
  • Uso de las RRSS…

Si además, haces encuestas, puedes añadir toda esa información a tu CRM y tener así un perfil bastante completo de cliente.

2 Cómo recopilar.

Quizás la mayor duda que se te plantee está en cómo recopilar esos puntos de datos. Hay múltiples herramientas que pueden ayudarte a hacer muy bien este trabajo, pero quizás es mejor comenzar por las más simples y accesibles a cualquier empresa, como son:

#1. Google Analytics.

La herramienta de Google te permite monitorizar tu tráfico web para comprenderlo y sacar muchos de los puntos de datos que necesitas. Además, puedes conectarlo con Google Ads, sacándole mucha más información y conocimiento.

#2. Hotjar / Smartlook.

Ambas son herramientas de mapas de calor para la web, que pueden ayudarte a reconocer cómo los usuarios interactúan con el contenido de tu site. Puedes rastrear dónde hacen clic, los movimientos del cursor, la profundidad de desplazamiento y muchas cosas más.

#3. Los pixeles de seguimiento.

No es necesario que te cuente mucho sobre ellos, ya que seguro que los utilizas a menudo. Es probable que todas las tecnologías de marketing y plataformas publicitarias que utilizas usen píxeles en sus páginas para colocar cookies, de modo que los datos anónimos del usuario se puedan recopilar para los fines previstos.

Un ejemplo simple pueden ser los píxeles de Facebook. Cuando ejecutas anuncios de Facebook, la plataforma social te pedirá que coloques sus píxeles de seguimiento y conversión para rastrear el tráfico y las conversiones. Del mismo modo, podrás recopilar datos de usuario si utilizas píxeles en las páginas.

#4. DMP.

Por último, pero no menos importante, las plataformas de gestión de datos (DMP). Los DMP están diseñados específicamente para recopilar datos de origen y ponerlos en uso. El objetivo de estos, es generar segmentos para identificar audiencias objetivo más adecuadas a las que dirigirse en cada acción publicitaria, es decir, apuntar mejor en cada campaña al público que realmente te interesa. Surgieron a raíz de la compra programática, ya que ayuda mucho a las agencias, anunciantes y trading desk que la utilizan. Quizás sea la opción más fácil disponible para cualquiera. Si puedes pagar un DMP, te recomiendo que lo pruebes.

#5. CDP.

Quizás menos conocido, pero con un potencial muy alto de aprovechamiento del 1st party data. CDP no es otra cosa que una plataforma de gestión de datos de clientes. En estas plataformas, puedes crear fichas únicas de clientes con todos los datos propios que dispongas. Del mismo modo, puedes enriquecerlos con conexiones seguras a fuentes externas, y automatizar acciones en las plataformas de marketing con las que trabajes, en función de diferentes triggers. Si quieres saber más sobre esta tecnología, te invito a echar un vistazo este post sobre «Qué es un CDP y qué ventajas tiene«.

Pues bien, ya los tenemos recopilados, ahora toca ponerlos en uso.

Puesta en uso de los datos.

puesta en uso de datos

Esta es la parte más importante, en la que nos debemos de preguntar ¿cómo podemos aplicar los datos que hemos recopilado para mejorar la experiencia de usuario y los ingresos?

Los 1st party data, son los que definen la experiencia de tus clientes con tu marca, siendo uno de los activos más valiosos de tu empresa. Gracias a ellos, podrás tener una visión real de lo que sienten tus usuarios, pudiendo tomar decisiones al respecto, y crear estrategias que deriven en acciones para la mejora.

Pero existe un problema y es, que a medida que el volumen, la variedad y la velocidad de los datos que la empresa es capaz de recoger, aumenta, muchos equipos de trabajo se ven superados por ellos, colapsándose ante tanta información, no llegando a ponerla en uso. Si a esto le unimos que las empresas afrontan el desafío de recopilar, transformar y poner en uso los datos de clientes cumpliendo al mismo tiempo la normativa nueva y cambiante, nos damos cuenta de que no es tarea fácil.

Por ello, para poder hacer un uso adecuado de esos datos, es necesario disponer de una tecnología que te ayude y una empresa experta con know-how que sepa sacar partido a esos datos.

Por ejemplo, en el caso de buscar una adecuada experiencia de usuario, Google Analytics se suele utilizar para conocer el comportamiento del usuario y a su vez, Google Ad Manager para anuncios. Cuando los vinculas, puedes generar informes que te ayuden a evaluar cómo los anuncios afectan la experiencia del usuario y viceversa.

Ese hecho puede ser mucho más relevante disponiendo del equipo apropiado especializado en dicha analítica, el cual a su vez, sea capaz de sacar más y mejores conclusiones de negocio.

En artyco llevamos muchos años trabajando con los datos propios o 1st party data de empresas líderes como Mercedes-Benz o LG, poniendo a su disposición tanto nuestro talento como la tecnología más adecuada a sus necesidades. ¿Hablamos?

Emilio Fernández Lastra

Chief Marketing Officer

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Cómo usar la IA a favor de la Experiencia de Cliente HD

Cómo usar la IA a favor de la Experiencia de Cliente HD

Cómo usar la IA a favor de la Experiencia de Cliente HD

Según todos los estudios que se están publicando acerca de cuáles pueden ser las tendencias de marketing para el próximo 2021, la experiencia de cliente o CX es la que siempre aparece en los primeros puestos. Si a esta le unimos el empuje de la inteligencia artificial, la ecuación nos sale extremadamente potente. En este post quiero contarte el futuro de la CX, así como de qué manera se puede utilizar la IA para crear una ventaja competitiva en tu empresa. ¿Vamos a por ello?

Recuerdo cuando vi el primer televisor de alta definición en una tienda de electrónica a comienzos del año dos mil. La calidad de las imágenes llevó la televisión a un nuevo nivel y la hizo sentir como una experiencia verdaderamente inmersiva. Con este tipo de televisor, sabía que se revolucionaría el entretenimiento en el hogar. También puedo recordar un momento similar a principios de la última década cuando los televisores 4K comenzaron a llegar al mercado, y ahora estamos viendo la aparición de dispositivos 8K.

El CRM ha alcanzado un momento decisivo comparable. Actualmente, la mayoría de las empresas tienen una imagen fragmentada, anticuada y distorsionada de sus clientes, lo que está afectando el nivel de servicio que pueden lograr, incidiendo directamente en su capacidad de crecimiento.

La mala calidad de los datos afecta a las organizaciones en donde más les duele, suponiendo a las empresas un coste promedio de 15 millones de dólares, según una investigación de Gartner.

Para ofrecer una experiencia de cliente de próxima generación, las empresas deben reemplazar su visión borrosa actual, con una imagen claramente enfocada, que sea rica en amplitud y profundidad. A esto se le llama experiencia del cliente de alta definición, o ‘HD-CX‘, y al cumplirla, las empresas pueden alcanzar nuevos niveles de rendimiento y predicción, y aumentar el valor de la vida útil del cliente.

En este aspecto, el dato cobra especial importancia, y saber gestionarlo y ‘leerlo’ de vital importancia para las empresas que quieran jugar en este terreno.

Hay investigaciones que indican que el 91% de los datos en los sistemas CRM están incompletos, y eso sin tener en cuenta la cantidad de estos que son erróneos o mal introducidos, como ya vimos en el post sobre ‘Qué es el Dirty Data’.

Ahora que nos hemos puesto en situación, vamos a ver por dónde podría ir el futuro de la CX o Experiencia de Cliente.

El futuro de la CX

La consultora Forrester afirma que durante los próximos 5 a 10 años, la CX será «crucial para que las marcas sobrevivan, para que eviten la desintermediación, la irrelevancia, la suavidad y/o la falta de idea sobre el sentimiento del cliente«. Sin embargo, aquellas marcas que eligen esperar de 5 a 10 años antes de ofrecer una experiencia HD-CX, se quedarán obsoletas y atrasadas, saliendo probablemente del mercado.

Para superar a la competencia e impulsar el crecimiento, las empresas deben obtener una vista de alta definición de su mercado, negocio y clientes lo antes posible, tal y como comentaba anteriormente.

El diseño de Buyer personas más perfectos, así como poder identificar los segmentos con propensión o intención de compra, o conseguir la fidelización de por vida del cliente, es lo que se puede lograr obteniendo esa alta definición.

HD-CX se trata de aprovechar información precisa y actualizada de múltiples fuentes y de toda la organización para alcanzar nuevos niveles de rendimiento empresarial y previsibilidad. Esto se puede aplicar perfectamente a empresas de todos los tamaños y en todas las industrias.

Pero para que sea posible, es necesario que las empresas puedan contar con un CRM que sea ‘consciente del tiempo’.

Va a llegar el momento en el que se logre redefinir el concepto de cliente de 360 grados agregándose componentes clave que faltan hoy día, como el tiempo. La potencia de incluir este, sería el poder disponer de un registro histórico completo de cambio en el journey del cliente, y aumentar estos datos, a través de un rico repositorio de información relevante para garantizar un conocimiento completo de la situación y la dirección de un cliente.

Registrar cada momento en el que se produce un cambio en el journey del cliente es esencial para predecir resultados futuros. Estas predicciones permiten a las empresas tomar mejores decisiones comerciales, gestionar el riesgo, responder a los problemas y aprovechar las oportunidades.

Y aquí es donde entra el machine learning y la inteligencia artificial, vamos a verlo.

Cómo usar inteligencia artificial para crear una ventaja competitiva

Dar sentido a todos estos datos puede ser un problema constante para las empresas, ya que la empresa media tiene un promedio de 162,9 TB de datos, según diversas fuentes. Para sacar conclusiones de esta cantidad de datos, convertirlos en una ventaja competitiva y realizar predicciones que puedan ayudar a las empresas a aumentar la facturación, la inteligencia artificial es la clave.

Comprender el estado actual y cómo se llegó allí es esencial, pero ¿qué pasaría si tuvieras la capacidad de mirar hacia el futuro y saber lo que podría ser tu negocio? Ya he destacado la importancia de tener un registro histórico completo de cada momento de cambio en el journey del cliente, para garantizar un conocimiento completo de la situación y la dirección de tus clientes y tu negocio, pero la IA considera la otra dirección del tiempo: el futuro.

La IA tiene la capacidad de ofrecer predicciones excepcionales, incluso con datos de CRM limitados o incompletos, al aprovechar una gran cantidad de datos externos para considerar factores que sus datos no cubren y revelar información que quizás no sabía que existía. Estas predicciones incomparables permiten a las empresas tomar decisiones seguras y centrarse en las actividades de mayor prioridad en marketing, ventas, servicio al cliente y más.

Sin embargo, una advertencia, la precisión de la predicción es esencial. No todas las predicciones impulsadas por IA son iguales. Esto significa una plataforma probada con modelos de aprendizaje profundo, combinados con datos externos de la mejor calidad y datos de CRM. Una combinación que la mayoría de las empresas no pueden ofrecer a sus clientes.

Las empresas que pueden crear una imagen de alta definición de sus clientes teniendo en cuenta el tiempo, utilizando inteligencia artificial para proporcionar experiencias de cliente excepcionales y predicciones comerciales, se beneficiarán de una mayor relación con los clientes. Aquellos que continúen con una visión antigua, obsoleta y de definición estándar de sus clientes, encontrarán rápidamente que la brecha entre ellos y sus competidores ya no se puede cerrar, siendo cada vez más y más amplia.

La combinación de la experiencia de usuario e inteligencia emocional, unido a un aprendizaje automático, es lo que logrará conseguir los objetivos de una experiencia de cliente satisfactoria con un óptimo funcionamiento.

Otro factor importante para conseguir una experiencia de cliente única es a través de la micropersonalización. Esto sólo se puede conseguir, una vez más, gracias a la tecnología. Una tecnología que hace tiempo sólo estaba al alcance de ciertas empresas como Amazon. Sin embargo, hoy día contamos con tecnología como IBM Watson, Oracle o Google, y otras empresas como artyco, que adaptamos esta tecnología al plano de la experiencia de cliente.

Usar la IA en beneficio de la CX es posible ya, pero antes de comenzar es necesario tener en cuenta algunos puntos como:

  • Es necesario apoyarse en empresas colaboradoras, expertas en experiencia de cliente, pero que tengan base sólida en análisis y medición. En un entorno tan competitivo como en el que estamos, las empresas no pueden encargarse de todo solas. Este tipo de especialización es compleja y este colaborador te ayudará a combinar de una forma acertada el uso de la automatización robótica y el toque más humano y personalizado.
  • Disponer de una estrategia en cuanto a la obtención del dato. Esto quiere decir, que la empresa debe de establecer cómo y de qué manera va a recoger y tratar los datos de la experiencia que tengan tus clientes. Para ello, es necesaria la transcripción automatizada de las conversaciones con estos, tagueo y etiquetación de esta para que sea tratable y útil de cara a poder medirla y sacar insights relevantes para moldear la experiencia objetivo.
  • Comenzar con pilotos y realizar experimentos. Las empresas modernas que más están creciendo al nivel mundial se caracterizan por una cosa: la experimentación. Prueba conceptos, testea, realiza pequeñas interacciones y mídelo todo con el fin de encontrar la estrategia ad-hoc a las necesidades de tu empresa y tus clientes.

La tecnología y a través de esta la IA ayuda enormemente en la definición de una adecuada experiencia de cliente, sin embargo, la tecnología por sí sola no puede lograr el éxito deseado. Para ello, es necesaria la variable humana, a través de la cual y del arte de la conversación, se puede llegar al corazón de otras personas, que son los clientes, y lograr la confianza, que es en definitiva lo único que acaba uniendo a los consumidores con las marcas.

En artyco somos expertos en datos, analítica y relaciones con las personas. Por eso, trabajamos, a través de metodología propia, la Customer Experience de nuestros clientes, poniendo además la tecnología más puntera al servicio de estos. Porque sabemos lo importante que es para nuestros clientes ver sonrisas en sus clientes. ¿Te ayudamos?

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