Del small data al big data | Artyco

Del Big Data al Small Data

Te descubrimos los datos que realmente importan y te generamos cuadros de mando
pensados en facilitar la toma de decisiones

¿Cómo lo hacemos?

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Llevas años escuchando la importancia del Big Data para poder hacer campañas más eficaces, sin embargo, no logras sacar provecho de tanta información de tantos canales. Te estás perdiendo en mares de registros, datos y cifras, y no logras sacar conclusiones de todo ello. Sin embargo, crees firmemente en que puedes conseguir unos grandes resultados si consigues aprovecharlos.

 

¿No sabes por dónde empezar?

En Artyco llevamos más de 20 años trabajando con datos de CRM de compañías del primer nivel internacional, ayudándoles a capturar información útil, almacenarla de forma correcta, analizarla y extraer conclusiones de ella, con el objetivo de basar la toma de decisiones de nuestros clientes en datos y no en intuiciones.

Nuestra metodología

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Recogida y Almacenamiento de Data

Creamos el entorno idóneo para tus Big Data, de cara a poder tratarlo de una manera rápida y sencilla, y poder extraer de él información útil.

Cuadros de Mando

Con el Small Data y los modelos predictivos, diseñamos cuadros de mando y conclusiones que te ayuden a tomar decisiones más seguras y eficaces.

Customer Intelligence

Analizamos los datos del CRM, clasificamos a tus clientes y creamos segmentos que te sirvan para diseñar estrategias eficaces basadas en el Customer Centric.

“Small Data: Sólo unos pocos de tus datos te generan las mayores conclusiones para la toma de decisiones”.

El Big Data te aporta el poder encontrar correlaciones. Sin embargo, cuando necesitas llegar a medir emociones, debes tirar de Small Data. Y es esta Data la que te permite conocer mejor los gustos, preferencias y matices que diferencia a unos y otros clientes de cara a personalizar al máximo tus comunicaciones. Si estás buscando esto, el Small Data y Artyco te pueden ayudar.


¿Quieres ver cómo ayudamos a MAHOU SAN MIGUEL a conocer mejor los gustos e intereses de sus seguidores en RRSS?


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El blog del customer centric, de Artyco

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-Últimos post-

Cómo convertir los datos de Marketing en un activo de negocio

Sin duda, el marketing es el área en donde se mueve una mayor cantidad de datos. Con Internet como multiplicadora de información, y con la presencia de mayores vías para conocer cada vez más el comportamiento de las personas en el mundo offline, esa cantidad de datos de marketing es cada vez más asombrosa, pero ¿se están gestionando y utilizando correctamente? En este post quiero profundizar en la importancia de saber recoger y almacenar los datos de marketing adecuados para la toma de decisiones, y cómo hacer para que sean un activo de negocio. ¿Te interesa?

Hoy día, disponer de datos no es un problema. La dificultad está en saber de dónde recoger aquellos que te interesan, así como centrarte sólo en los que son críticos para lo que necesitas analizar. Ni más, ni menos.

Disponer de una herramienta que te ayude a gestionarlos y sacarles provecho, a priori, tampoco parece un problema, sin embargo, la mayoría de las empresas, ante el gran desembolso que supone una herramienta de este tipo, esperan que les aporte el suficiente conocimiento e insigths que les permita tener una contraprestación directa en su negocio. Y la verdad es que este hecho no se está produciendo en muchos de los casos.

Y la verdad es que la mayoría de las empresas invierten dinero en la recopilación de datos de marketing y su almacenamiento, sin embargo, una vez los tienen, no llegan a más con ellos, ya que no tienen una estrategia definida respecto a estos.

Es curioso que, realmente es el tratamiento de esos datos lo que va a aportar verdadero valor, haciendo de esa empresa, una compañía competitiva.

Situación actual de las empresas en cuanto al tratamiento de sus datos de marketing

Tratamiento de datos de marketing

La falta de inversión bien dirigida, el reducido conocimiento y la escasez de una cultura sobre los datos, hace que la mayoría de las empresas hoy día, no estén aprovechando correctamente los datos de marketing de los que disponen. A continuación, te expongo las principales situaciones que se dan en la mayoría de las empresas, en cuanto a los datos.

  1. Los silos de almacenaje de datos están sin conexión. El mayor problema al cual se están enfrentando la mayoría de las empresas que comenzaron hace tiempo su andadura en la recopilación de datos, es que han invertido grandes cantidades de dinero en herramientas para que actuaran como silos de almacenaje de datos, los cuales no disponen de la posibilidad de realizar combinaciones válidas de los unos con los otros. Al final tienen información valiosa distribuida en diferentes bases de datos, las cuales no pueden cruzar para analizar esa Data en global.
  2. CRMs desfasados. Aquellas empresas que implantaron un CRM, ahora en la Era Digital se han dado cuenta que ese CRM está totalmente desfasado respecto a su negocio tal y como es hoy día. Estas herramientas se han convertido en meras bases de datos de clientes, las cuales no están centradas en sacar valor de estos, no permitiendo introducir información en los nuevos canales que se han ido creando y en los cuales están interactuando cada día más.
  3. Falta de cultura de datos de los empleados. Otro gran problema al cual se están enfrentando las empresas, es la falta de cultura de datos de sus integrantes. Para la mayoría de los empleados de una empresa, los datos no son el core de su negocio, basando el éxito o fracaso de todo lo que hacen, en los resultados trimestrales, sin llegar a pensar a largo plazo y sin centrarse en el valor de los clientes a lo largo del tiempo.
  4. No evolucionar en la explotación de datos. Por lo general, las empresas que ya comenzaron a explotar sus datos repiten una y otra vez los mismos procesos, sin llegar a pensar en evolucionarlos.
  5. No tener como foco la marca. La mayoría de las personas que trabajan con datos, se centran en entregar los informes a su jefe. Para ellos, ese es uno de sus principales objetivos, cuando en lo que deberían de pensar es en hacer crecer la marca a través de sus reportes y las conclusiones que de ellos sacan.
  6. Tener una visión ‘campaign centric. Las empresas pierden mucho tiempo y dinero en únicamente medir los resultados de las campañas, y perdiendo de ese modo, la visión customer centric, que es a donde debería de tender cualquier empresa que quiera triunfar. Esa obsesión por conocer cómo ha funcionado una campaña, hace en muchos casos, que no se preste la suficiente atención a conocer quién es el cliente, qué quiere, y cómo lo quiere.
  7. Falta de evolución. Cada año se empieza desde cero las campañas, sin tener en cuenta esos resultados medidos y qué se ha podido aprender de ellos. Por lo general, esos datos de marketing quedan en el informe pertinente como una tarea más y no se tienen en cuenta a la hora de planificar el siguiente año, y evolucionar.

Como ves, a pesar de que ya hay muchas empresas que son conscientes del potencial de los datos para su negocio, aún no le están sabiendo sacar todo el jugo que podrían sacarle. Sin embargo, tiene fácil solución. Vamos a por ella.

 

4 Tips para sacar provecho a los datos de marketing en beneficio del negocio

Tips para datos de marketing

Parece complicado, pero en el fondo no lo es tanto. Muchas veces, aplicando un poco de lógica y sentido común, tras dar un paso atrás para mirar con perspectiva la situación, todo se ve de una manera más sencilla.

Como todo se ve mejor por puntos, a continuación, te voy a ir nombrando aquellos que considero son básicos para poder conseguir dar la vuelta a tu problema con los datos de marketing y convertirlos en un activo, en lugar de un pasivo para tu negocio. Son estos:

 

#1. El lugar y la manera en la que almacenas los datos es primordial.

El almacenaje de datos es como los cimientos de una casa. Para que toda tu estrategia de datos tenga éxito, el lugar donde se almacenan tiene que cumplir con una serie de requisitos. El principal de todos ellos es que todos esos datos estén en un mismo lugar, y si eso no es posible, que al menos la empresa pueda tener acceso a ellos.

Muchas empresas comenzaron almacenando sus datos en CRMs antes de que llegara todo el ‘boom digital’. Tras ello, se lanzaron a la publicidad online, a través de la cual se fueron generando cantidades de datos sobre sus clientes en cuanto a navegación, intereses, clics, etc. Dicha información se recogía y almacenaba bien en las agencias de publicidad online, bien en DMPs (Data Management Platforms) o bien en empresas intermediarias que han creado redes de conexiones entorno a los datos, con el objetivo de venderlos a terceros. Justamente esa información es la que tiene más relación con el marketing, y la más complicada de obtener. Para ello, es necesario contar con empresas externas especializadas en el tratamiento, la activación y el análisis de los datos, las cuales permitan que el conocimiento del negocio y de los clientes de la empresa, quede dentro de esta.

 

#2. Analiza tu situación actual.

Seas el tipo de empresa que seas, es fundamental que analices muy bien en qué estado se encuentra tu compañía en este momento, y definas cuál es tu “gran objetivo”.

Si no sabes por dónde empezar o no tienes claro cuál debe ser tu “gran objetivo” te lo pongo fácil. Hoy día, el “gran objetivo” relacionado con los datos, al cual debe intentar llegar toda compañía, es el de la automatización. Para ello, es necesario, tal y como te comentaba en el punto anterior, disponer de toda la información en una misma base de datos, o al menos tenerla unida de algún modo. Para ello, te recomiendo que inviertas en un CDP (Customer Data Platform), el cual, lo que hace es precisamente unir la información de tu CRM con los datos que tengas en el DMP. Este te ayudará a conocer en qué situación estás, y poder comenzar a establecer una estrategia en cuanto a los datos.

 

#3. Crea un flujo de trabajo respecto a los datos.

Como he comentado, tener datos y más datos por tener, no puede ser tu objetivo, ya que los datos porqué sí no valen para nada. Tampoco tiene valor crear cuadros de mando de todo, y presentar dashboards por presentar. Al final lo que demandan las empresas, tal y como puedes leer en otro post que escribí sobre el tema y el cual te recomiendo (“Del Business Intelligence al Marketing Intelligence. Principales retos para implantarlo”), es que los datos y su análisis puedan sacar insights y conclusiones de valor que permitan conocer mejor a los clientes y poder establecer estrategias de marketing basadas en esos datos y esas conclusiones extraídas a través de los mismos.

El flujo que te recomiendo es este:

  • Recopilación de datos. Esta primera fase debe de estar integrada como parte de una estrategia concreta y dirigida hacia lo que queremos conseguir con estos datos. Una vez lo tengamos definido, los recopilaremos y los almacenaremos en el lugar correspondiente.
  • Procesamiento de datos. En el momento que se procesen los datos, se debe de tener siempre en mente, que estos sean accionables para la empresa, es decir, que puedan ser analizables y aprovechables por esta, además de que generen conocimiento.
  • Activación de datos. En esta fase, se debe de buscar convertir ese conocimiento adquirido en la fase anterior, en decisiones de valor para el negocio. Además, estas deben de procurar que se automaticen lo máximo posible.

Al final, todo este flujo debe de girar entorno al cliente, consiguiendo responder a las preguntas de ¿dónde está?, ¿cómo es?, ¿cómo impactarlo mejor?, ¿qué busca?…

 

#4. Evoluciona constantemente alrededor de los datos.

La mejor manera es a través de una CDP (Customer Data Platform) que te ayude a convertir tus datos en un activo de negocio. Esta herramienta te va a permitir también, mantener dentro de la empresa todo el conocimiento sobre ella y sus clientes, facilitándote crear previsiones y por tanto evolucionar entorno a ellas.

Gracias a toda esa información, ese conocimiento y ese valor para el negocio, podrás enfocarte en conseguir metas cada vez más ambiciosas, relacionadas quizás, con la innovación en la explotación de tus datos, por ejemplo.

 

En definitiva, debes de crear una cultura entorno al dato de marketing, que posibilite poner al cliente en el centro de tu estrategia. Esto es la base para llegar a ser una compañía Customer Centric.

 

¿Estás buscando crear conocimiento alrededor de tus clientes? Si la visión que tiene tu empresa es realizar auténticas estrategias Customer Centric, queremos hablar contigo. En Artyco tenemos equipos de Data Scientists y expertos en creación de estrategias centradas en el cliente, quienes no sólo a través de informes, sino también de conocimiento de valor para tu negocio, te ayudarán a tomar decisiones de marketing relevantes para tus clientes. ¿Hablamos?

¿Quieres rentabilizar tus datos de marketing?

Te ayudamos a convertir tus datos de marketing en un activo para tu negocio. Contacta con nosotros y descubre a donde puedes llegar.

Qué es un KPI en Marketing y cuál es la diferencia con las métricas

Un KPI es un indicador clave en el desempeño del negocio, el cual nos sirve para poder medir el éxito o el fracaso de nuestras acciones de marketing. Una métrica, sin embargo, es una medición, la cual no es clave para el negocio, pero que nos sirve para realizar un seguimiento de la acción que mide. En este post vamos a hablar no sólo de las diferencias entre uno y otro, sino también de la importancia que tienen en el marketing y la relación entre ambas para dar valor al trabajo del CMO. ¿Quieres profundizar un poco en ello? Vamos allá.

Si estás leyendo este post es porque consideras que la analítica es básica y fundamental para tu negocio. Siendo en el área del marketing aún más importante si cabe, ya que las diferentes acciones y campañas que vas lanzando a lo largo del año necesitan ser medidas, para conocer en qué proporción están participando de los resultados finales de la empresa.

Tanto los KPI (Key Performance Indicators) como las métricas, son medidas cuantificables de una actividad relacionada con el negocio, estando su principal diferencia en si se utilizan para un uso estratégico u operativo. Como sabrás, los KPI aportan un valor cuantificable asociado a un objetivo de negocio estratégico. Su resultado, lo que te viene a indicar, es si se ha cumplido ese objetivo estratégico o no.

Las métricas, por su parte, aportan también un valor cuantificable y medible, pero en este caso relacionados con el área más táctica de la empresa, siendo especialmente útiles para mediar las diferentes acciones que se realizan a lo largo del año en el área del marketing.

Algunos ejemplos claros de métricas serían:

  • La tasa de crecimiento de ventas. Es el resultado de dividir las ventas conseguidas en este año, entre las del año anterior, restarle al resultado 1, y multiplicarlo por 100 para obtener la tasa. Así, si este año hemos obtenido unas ventas por valor de 500.000 euros, frente a 400.000 del año anterior, dividiríamos 500.000 entre 400.000 y nos saldría 1,25. Le restaríamos 1, saliendo 0,25 y lo multiplicaríamos por 100, siendo la tasa del 25% de crecimiento. Esta métrica nos ayuda a conocer cuál ha sido el crecimiento o decrecimiento de ventas en la empresa, pero nunca este valor debe de ser un KPI, ya que no debe ir asociado a ningún objetivo estratégico dentro de la empresa. Sí como un indicador de rumbo.
  • El LTV (Life Time Value) o CLV (Customer Lifetime Value). Es el valor neto de los ingresos que nos genera un cliente durante el tiempo que es nuestro cliente. Se obtiene tras multiplicar el gasto medio que realiza el cliente en cada compra, la recurrencia de adquisión durante un año, y la vida del cliente (número de años que es nuestro cliente). De este modo, si un cliente gasta una media de 50 euros en un mes en nuestro eCommerce, compra 6 veces al año, y lleva haciéndolo desde hace 6 años, entonces su CLV sería de 1.800 €. Esta métrica tiene sentido para compararla con otra que es el CAC o coste de adquisición de cliente. Al comparar el CLV con el CAC, puedes conocer si ese cliente te ha sido rentable, ¿cómo? Si el CAC es menor al CLV, enhorabuena. Si no es así, te ha costado más conseguir ese cliente que la rentabilidad que te ha aportado. El CLV nunca debe ser un KPI, ya que como ocurre con el caso anterior, no debe ir asociado a un objetivo estratégico. Simplemente te ayuda a conocer el éxito de tus acciones para aumentar la compra por cliente y subir así ese CLV.
  • La notoriedad de marca. Esta representa la presencia que tu marca tiene en la mente de los consumidores. Medir esta notoriedad sólo se puede hacer a través de un grupo de métricas que te ayudan a conocer la situación de la misma. Métricas como el engagement, impresiones, número de menciones en RRSS, alcance y frecuencia, etc.

Por tanto, la diferencia más significativa entre KPI y métrica sería la conexión de la primera con los objetivos, frente a las otras con las acciones.

En cuanto a los objetivos, es importante que tengas en cuenta una cosa. Estos objetivos, necesariamente tienen que ser SMART o inteligentes, es decir, específicos (Specifics), medibles (Mesurables), alcanzables (Attainables), realistas (Realists) y oportunos (Timely). Y es que esos KPI que definas surgirán como una prolongación de estos objetivos SMART. Con el fin de saber si se han conseguido o no.

Escoger los KPI adecuados en tu estrategia, te permitirá medir adecuadamente la progresión de tus acciones, o por el contrario corregir la estrategia, si los resultados no son los que tú esperas.

Relación entre métrica de marketing y KPI

Relación entre métrica y KPI

Seguro que ya has leído antes que todos los KPI son métricas, pero no todas las métricas son KPI. Lo normal es que la empresa defina cuáles son sus objetivos básicos, y en función de ellos, determinar cuáles son los KPI que se van a necesitar para medir la consecución o no de estos objetivos.

Es importante saber que, dependiendo del tipo de empresa y de su plan estratégico, una misma métrica puede ser considerada como KPI o no. Por ejemplo, para un eCommerce que basa sus ingresos en la venta a través de este, el CPA o coste por adquisición, es un KPI fundamental ya que va a determinar cuánto nos cuesta conseguir una venta. En cambio, si la venta por Internet es marginal, en ese negocio, el CPA será simplemente una métrica a tener en cuenta.

A través de los KPI podemos descubrir que existe un problema, mientras que las métricas nos ayudan a comprender qué es lo que ha ocurrido, o el proceso. En muchos casos asignaremos KPI a la medición de la estrategia, y diferentes métricas a los procesos operativos que constituyen el despliegue de la misma.

Es interesante también, pensar que este sistema es totalmente dinámico y flexible en el sentido de que debemos revisar las métricas a menudo, y si alguna de ellas determinamos que es crítica para la consecución de los objetivos de negocio de la empresa, pasarla entonces a KPI. De igual modo, si vemos que un KPI no consigue llegar a ser real, o lo que es lo mismo, vemos que el objetivo que intenta medir se convierte en inalcanzable, ese KPI pasaría a ser una métrica.

 

El MROI como KPI fundamental en el marketing

Marketing Return On Investment

Si existe un KPI importante en marketing, este es el MROI (Marketing Return on Investment). Este te puede servir para medir una campaña en concreto, o bien para medir toda la actividad de marketing de tu compañía. Como seguramente sabrás, este se calcula restando a los ingresos, la inversión, y dividir el resultado por esa misma inversión. Si luego lo multiplicamos por 100, tendremos ese retorno de la inversión.

Vamos a poner un ejemplo super básico y simplificado del ROI, el cual puede complicarse todo lo que queramos. Por ejemplo, si hacemos una campaña en Google Ads en la cual invertimos 10.000 euros al año, habiendo ingresado a través de esta, 30.000 euros, nuestro ROI saldría de restar 30.000 menos 10.000 (20.000), dividirlo por 30.000 y multiplicarlo por 100. Nuestro ROI sería de un 66,67%. Este sería un ejemplo muy simplificado, tal y como he adelantado, ya que habría que añadir a los gastos de Google Ads, los gastos de la persona que gestiona los anuncios, por ejemplo, entre otros muchos, complicándose el cálculo bastante.

Este KPI es decisivo para cualquier departamento de marketing, ya que te va a permitir:

  • Justificar la inversión en Marketing. Si quieres introducir un producto o servicio en el mercado o aumentar las ventas, necesitarás invertir una buena cantidad de dinero en acciones de marketing que te ayuden a conseguir ese objetivo. Cualquier Director General de compañía necesita y te pedirá, conocer qué cantidad de la inversión ha respondido de una manera positiva en los resultados finales de la empresa.
  • Decidir en qué invertir y en qué dejar de hacerlo. Gracias al MROI podrás conocer cuáles de tus acciones han conseguido un balance positivo y han sido rentables para tu empresa, de tal forma que cuando tengas que planificar otra batería de acciones para el año siguiente, puedas repetir, incluso aumentar inversión en aquellas que te han dado resultados positivos, y dejar de hacerlo en las que no.
  • Comparar tu eficiencia de marketing con la competencia. Es cierto que este punto es muy complicado, ya que es difícil tener acceso a información de la competencia, y más en lo relacionado con la inversión publicitaria, pero en algunas campañas si que es posible. Por ejemplo, puedes acceder a ciertas inversiones publicitarias a través de datos de Infoadex, mientras que, para conocer datos sobre ventas, estos son accesibles gracias a Nielsen, Kantar u otras agencias que se dedican a ello.

Como habrás supuesto, para aprovecharte de este KPI, es necesario que planifiques adecuadamente por adelantado tus acciones de marketing en base a ello. Es decir, debes diseñar tus campañas de tal manera que sean medibles.

Pero no debes de quedarte sólo en eso. Los directores de marketing deben enfocarse no sólo en medir lo que ha ocurrido, sino también en “lo que ocurriría si”. Ese paso de ir un poquito más allá, es lo que te llevará del dato a la inteligencia, y de la inteligencia al conocimiento.

 

KPI para eCommerce

KPI y métricas para el eCommerce

Me gustaría proponerte una serie de métricas que pueden llegar a convertirse en KPI en función de tus objetivos de empresa, en el caso de que fueras un eCommerce. Con estas métricas que te propongo podrás conocer rápidamente y gracias a este seguimiento, el estado de salud de tu tienda online, así como el poder moverte variando tus estrategias en uno u otro sentido, en función de si están siendo positivos o negativos.

Ejemplos de KPI/métricas para eCommerce:

  • Fuentes de tráfico. Es fundamental para conocer por qué canales están viniendo tus visitas. Esta es más probable que sea una métrica antes que un KPI.
  • Visitantes únicos. Esta cifra te dará una visión real de cuántas personas navegan por tu eCommerce. Para tu tienda online puede ser un objetivo estratégico importante en el caso de conocer que si, por ejemplo, un 20% de las personas que visitan tu web acaban comprando, el aumentar ese número de visitantes únicos en un X%, repercutirá en un aumento proporcional en las ventas. Por tanto, podría ser un KPI interesante a tener en cuenta.
  • Total visitas. Normalmente suele ser una métrica, pero si uno de tus objetivos fundamentales es branding, puede que esta se convierta en KPI, ya que, si aumentas el número total de visitas de una manera significativa, indicará que estás aumentando tu conocimiento de marca. Sobre todo si esas visitas nuevas vienen como tráfico directo o por SEO con la palabra clave de tu marca.
  • Páginas vistas y páginas vistas por visita. Por lo general suele ser una métrica más que un KPI. Lo que te viene a indicar es el interés y el engagement que tiene tu eCommerce con el usuario.
  • Nuevos visitantes. Este puede ser un KPI importante si detectas que tu eCommerce está estancado en la venta realizada a través de los mismos clientes. Con el KPI de nuevos visitantes puedes obtener información sobre la validez o no de campañas de outbound marketing para captar nuevos clientes.
  • Tiempo de permanencia por visitante. Es una métrica que te indica si tu eCommerce engancha con el usuario, así como si tus campañas de marketing digital están atrayendo al público adecuado y no a usuarios que entran con unas expectativas que luego no se cumplen, abandonando rápidamente tu tienda online.
  • Coste por Lead (CPL). Es una métrica fundamental para determinar si tus campañas de marketing digital destinadas a captar leads, son rentables o si van mejorando.
  • Coste por adquisión (CPA). Un KPI fundamental en una tienda online, el cual te va a ayudar a conocer cuánto te está costando cada nuevo cliente, y así poder optimizar tus acciones de cara a que ese CPA sea mínimo.
  • % de abandonos del carrito de la compra. Este dato puede ser terriblemente significativo de cara a conocer, por ejemplo, el porqué de una bajada de ventas en tu tienda online. Si detectas que el porcentaje de abandono de tu carrito es excesivamente grande, podrás actuar en consecuencia y realizar cambios y acciones específicas para subsanarlo. Yo diría que por lo general es una métrica.
  • Número de clientes que se ponen en contacto con la tienda (email, webchat, teléfono…). Más que un KPI esta medida sería una métrica que te proporcione información sobre cuál es el nivel de atención al cliente que te están demandando tus usuarios. A esta métrica le puedes añadir el grado de satisfacción de dicho servicio, y así completar dicha información.
  • Beneficios netos. Un KPI puro y duro el cual te ofrecerá de un vistazo en que posición estás respecto a tu objetivo fundamental de negocio, que no es otro que el beneficio.
  • Ventas por hora, día, semana, mes… Depende de cómo plantees tus objetivos, este puede ser una métrica que te informe de cómo se comportan tus ventas en el tiempo, o un KPI que te indique si estás consiguiendo tus objetivos de ventas por día, semana o mes.
  • Total de pedidos por día, semana, mes… Ocurre lo mismo que en el punto anterior.
  • Valor medio del pedido. Uno de los objetivos clave de un eCommerce de cara a aumentar las ventas es incrementar el valor medio del pedido, utilizando para ello estrategias de upselling, por ejemplo. En estos casos, utilizar esta medida como KPI puede ser interesante.
  • Margen medio. Sin duda, este puede ser un dato crítico para el desarrollo final del negocio, ya que, a partir de ciertos márgenes, la labor comercial puede que no sea rentable. En función de cómo hayas establecido tus objetivos, esta medida puede ser un KPI o una métrica que te sirva de referencia.
  • % de conversión. La mejor manera de comprobar la eficacia de tus llamadas a la acción en tu página web, tus landings, tus descripciones de producto o cualquier otra acción on site que desarrolle tu eCommerce (Web Chat por ejemplo), es a través de este índice.
  • Pedidos de nuevos clientes frente a los clientes recurrentes. Un objetivo de empresa puede ser aumentar los pedidos de nuevos clientes, o por el contrario, aumentar la cifra en clientes actuales (fidelización). En ambos casos, sería un KPI interesante a tener en cuenta.
  • % de nuevos pedidos en relación con los nuevos usuarios. Para mí, en este caso es más una métrica que un KPI, ya que su cifra te va a dar una pista del índice de pedidos de los nuevos clientes de cara a hacer estimaciones que te ayuden a prever tu cifra final de ventas.
  • Tasa de devolución. Uno de los objetivos más importantes dentro de un eCommerce, es reducir significativamente las devoluciones, ya que estas ocasionan importantes costes. Este KPI es fundamental para ver si hemos llegado al objetivo marcado o no.

Si necesitas inspiración a la hora de saber qué tipo de KPI y métricas puedes utilizar en diferentes proyectos, aquí te dejo un par de enlaces a dos posts que escribí sobre ello que te pueden interesar: “Analítica en Medios Sociales. Métricas y KPIs más utilizadas“, y “Métricas y KPIS para fidelización de clientes“.

Recuerda que, si no mides lo que haces, no podrás conocer qué estás realizando bien y que no está funcionando. Sin embargo, caer en el error de establecer KPI y métricas de todo lo que se te ocurra puede llevarte a realizar un trabajo innecesario, y sin sentido. Para que un KPI y una métrica sirva para algo, esta debe ir alineada con unos objetivos medibles, no lo olvides.

¿Quieres olvidarte de toda esta medición y analítica? ¿Prefieres encargar todo esto a expertos? En Artyco podemos ayudarte.

¿Quieres que te ayudemos a medir?

Dinos cuáles son tus objetivos y campañas, y te establecemos los KPIs y métricas necesarias, y te plasmamos todos los meses la información en cuadros de mando.

Big Data y automoción: un matrimonio de conveniencia.

Según un informe de McKinsey, de hace ya tiempo, en el año 2030 los coches conectados podrían generar un negocio cercano a los 750.000 millones de dólares. En su día no entusiasmó a todos los fabricantes por igual, sin embargo, la tecnología ha evolucionado, el coche conectado es una realidad, y el uso y tratamiento de altas cantidades de datos es ahora posible gracias a esa evolución tecnológica, propiciando nuevos negocios. Ya son muchas las marcas que están utilizando el Big Data para su negocio, como para, por ejemplo, acercar más a los gustos reales de las personas, las configuraciones de los nuevos modelos. ¿Quieres saber cómo se puede utilizar el Big Data en un sector tan complejo como el de la automoción? Aquí te lo cuento.

Ya no tenemos dudas de que los vehículos se van a convertir en los próximos años, en grandes contenedores de datos. La información que recogerán, almacenarán y enviarán, además, no será nada despreciable, ya que servirá, por ejemplo, no sólo para evitar y reducir la siniestralidad de los vehículos, sino también para crear diferentes tipologías de los conductores en función de determinados patrones de conducta en su día a día como conductores. Esta información, será utilizada por la marca o por terceros, para ofrecer a dichos usuarios, productos o servicios nuevos o más personalizados.

El coche conectado generará millones de datos, pero hay otras muchas fuentes que harán crecer y crecer esa base de datos. Esta gran cantidad de información sería inútil para cualquiera, si no fuera por las tecnologías de Big Data y los expertos en tecnología que ayudan a clasificar, extraer y analizar esos grandísimos volúmenes de información. ¡Y muchos de ellos en tiempo real!

Como entenderás, el coche conectado interesa y mucho al sector de la automoción, sin embargo, se enfrentarán a un importante reto, ya que “las marcas están acostumbradas a ciclos de producción de siete años, a tener un control sobre toda la cadena de valor y a tener poca interacción con el cliente final. Además, suelen entregar productos y servicios con capacidades digitales limitadas”, según dice McKinsey en su informe.

Para solucionar todo ello, el Big Data puede ser un poderoso aliado. Antes de continuar, hablemos de lo que es el Big Data y cuáles son sus usos y aplicaciones. Breve y directo. Allá va.

 

Big Data: usos y aplicaciones

Usos y aplicaciones del Big Data en Automoción

Big Data es el conjunto de datos, tanto estructurados como no estructurados, y la combinación del conjunto de estos, cuyo volumen, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan no sólo su procesamiento, sino también su almacenamiento y su recogida. Para hacer esto de manera eficaz, se hace imprescindible disponer de tecnología específica diseñada para ello.

Entre los ejemplos de uso del Big Data más conocidos, podríamos citar la optimización de la distribución, el establecimiento de políticas de precios, el análisis de riesgo, la detección de fraude, o el análisis de campañas y retención de clientes. Sin embargo, todo esto va mucho más allá.

Gracias al Big Data y toda la gran cantidad de datos de la que se puede disponer, es posible crear modelos predictivos, de por ejemplo catástrofes como tsunamis, o modelos para otras más habituales, como la predicción de congestiones de tráfico.

En el caso de Big Data y automoción, este puede ayudar a las marcas a comparar los modelos actuales con los anteriores similares, así como los diferentes colores, complementos, etc. Esta información se puede cruzar con las ventas de los concesionarios por zonas geográficas, tanto al nivel nacional como internacional. Para continuar, deberíamos incluir el análisis de la evolución de esas ventas, con el fin de determinar qué tipo de vehículos, de qué características y con qué complementos se venden más en unos sitios u otros y así asignar la comunicación y la logística, así como la estrategia comercial en función de ello. Este simple ejemplo, sólo se podría llevar a cabo a través del Big Data.

Sin embargo, el Big Data puede tener otras muchas aplicaciones, basadas en otras variables más complejas como pueden ser la conducta de los consumidores. Dos de los usos más importantes respecto a esto serían para:

  • La detección y prevención del fraude.
  • La creación de modelos predictivos relacionados con el abandono de clientes.

Para trabajar sobre ellas, es necesario manejar un alto nivel de datos no estructurados, los cuales sólo se pueden controlar a través de tecnología de Big Data.

Ahora que ya nos podemos hacer una idea de qué es y qué nos puede aportar, vamos a centrarnos más en el sector que nos ocupa: el de la automoción.

 

El Big Data en el sector de la automoción

Usos del Big Data en Automoción

Está claro que las nuevas tecnologías han propiciado y ayudado a la recogida de datos. La implantación de robots y sistemas digitalizados, a su vez, han potenciado también la posibilidad de obtener más información, más precisa y en tiempo real, creando ese entorno de Big Data del que estamos hablando.

El sector del automóvil, además, por sus características no es sólo una industria más que se podrá aprovechar del Big Data, sino que es una industria que puede ser referente en cuanto a la explotación y aprovechamiento de esta información.

Entre las principales aplicaciones de uso del Big Data y automoción, destacan los siguientes:

 

#1. En el proceso industrial.

El proceso industrial en la automoción ha alcanzado unos niveles óptimos de automatización, los cuales son la antesala del almacenamiento de datos, no solo por su inmenso volumen, sino por la capacidad para integrar conocimiento de modo fiable y sistemático. Los robots de las plantas de montaje llevan años almacenando datos relacionados con el control de calidad y utilizando el Big Data para prever la durabilidad de las distintas piezas que componen el automóvil. Según el Instituto Fraunhofer IFA, la industria automovilística podría ahorrar hasta un 20% de sus costes de mantenimiento si utilizara modelos predictivos para anticipar el desgaste de las piezas.

 

#2. En el proceso de diseño de nuevos modelos.

Internet es uno de los grandes generadores de datos, y los medios sociales la gran fuente inacabable de datos no estructurados. Sabiendo recoger la información plasmada por los consumidores en dichos medios, almacenándola y sabiéndola analizar, a través de sistemas de Big Data, se podría ordenar correctamente dicha información de manera que sea útil para poder determinar a través de modelos predictivos que utilicen dicha información, qué acabados se venderían más, qué complementos demanda más el usuario, qué tipo de vehículo puede ser el más vendido, en función del segmento, etc.

 

#3. En el proceso de fidelización de clientes.

En esta fase Big Data y automoción tienen mucho que ver, ya que gestionando grandes cantidades de información relacionadas con nuestros clientes, y cruzándola con información geográfica, social, de estilo de vida o incluso emocional, podemos crear modelos que nos ayuden a conocer en qué momento cambiará de vehículo y cuál es el tipo de coche más probable que busque, incluso de qué color y características, con el objetivo de anticiparnos a ello y lanzarle al usuario una comunicación que haga que se plantee repetir con nuestra marca.

 

#4. En el servicio posventa.

Todos somos conscientes de que cuanto más conoces a tu cliente, más posibilidades tienes de satisfacerle. En este caso, la tecnología aplicada a la economía de servicios puede dar un importante salto hacia una experiencia positiva, gracias al conocimiento preciso de las exigencias de los consumidores. Además, gracias al Big Data se podrá prever los fallos del coche, ya que este permanecerá conectado con el taller, pudiendo concertar una cita, incluso antes de que ocurra dicho fallo, ayudando a reducir significativamente la siniestralidad.

 

#5. En la creación de nuevos servicios.

Los coches conectados, así como los coches autónomos propiciarán un aumento en el número de datos. Se estima que los vehículos conectados podrían emitir cerca de 5 TB en datos en una sola hora, según Automotive World. Esa cantidad de información va a propiciar su utilización no sólo por las marcas, sino también por terceros, llegando a decirse que un usuario acabará consumiendo un servicio en lugar de un coche.

Por ejemplo, los seguros de coche se aprovecharían de toda esta data de cara a ofrecer un producto personalizado a cada conductor en función de su estilo de conducción. Todos estos datos serían lógicamente recogidos por el vehículo.

Lo cierto es que está más cerca de lo que pensamos. Se estima que para el 2020 el 90% de los coches serán conectados. En este sentido, la marca Tesla ya está creando alianzas estratégicas con empresas como Telefónica, con el fin de poder gestionar toda esta información. Otras, sin embargo, lo que han hecho es inscribirse a la CNMC (Comisión Nacional de los Mercados y la Competencia) con el objetivo de poder prestar, en este sentido, servicios telemáticos en España. En lo relativo a todo este tema, tendremos que ver cómo evoluciona paralelamente el marco legal relacionado con la protección de datos, y el nuevo reglamento e-privacy. Este no es otra cosa que una nueva propuesta que ha sido impulsada por los organismos europeos y que tiene por objeto, proteger el contenido de las comunicaciones electrónicas y por lo tanto de la privacidad en Internet.

 

Como conclusión, podemos apuntar que los usuarios cada vez dejamos más rastros de todo lo que hacemos en forma de datos. Por dónde navegamos, qué nos interesa, qué nos gusta hacer en nuestro tiempo libre, qué grado de emotividad tenemos, además de los clásicos datos socio demográficos y de clase social. A todo ello, en un corto plazo uniremos datos sobre estilo de conducción, cuánto solemos tardar en llegar al trabajo, por qué gasolineras pasamos habitualmente, o por qué centros comerciales, así como otra mucha información más.

Como decía el famoso claim de la marca Pirelli, “La potencia sin control no sirve de nada”, y es que en el mundo de los datos, la cantidad de datos no sirven de nada, si no tenemos una tecnología de Big Data con la que sacarle provecho.

Hoy día el reto es precisamente este, disponer de la tecnología, que la hay, de los profesionales y expertos en data que puedan trabajarla, que los hay, de los algoritmos y métodos que permitan analizar los datos, que los hay, y las ganas de sacar provecho de verdad del Big Data en la industria del automóvil, lo cual creo que está comenzando a haberlo.

En Artyco llevamos dos décadas trabajando para Mercedes Benz España, más de 12 años para FCA, así como muchos años para el retail de Renault en España. Todos y cada uno de nuestros clientes saben de la importancia de esos datos para su negocio, y nosotros se lo reafirmamos día a día con nuestro trabajo. ¿Hablamos?

¿Quieres aprovechar la Data que genera tu negocio?

A través de nuestra tecnología en Data Warehouse y Big Data, así como nuestro departamento de BI llegarás al nivel que buscas.

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Somos un equipo de profesionales compuesto por 100 personas, preocupados por los datos, nuestros clientes y cómo hacer que estos lancen campañas más eficaces centradas en el usuario. Somos intelligence customer centric, innovación y tecnología. #SomosArtyco

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