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La importancia de los datos para un buena experiencia de cliente

  • Predictive Analytics

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El año pasado, Forrester descubrió que el 54 por ciento de las empresas está utilizando inteligencia artificial (AI) para personalizar los mensajes a través de los canales para impulsar el crecimiento. La Inteligencia Artificial se compromete a ofrecer experiencias "hiper-relevantes" para los consumidores, haciendo que el marketing sea más significativo y convincente, aumentando el valor y la lealtad.

La ironía es que la mayoría de los profesionales de marketing están tan centrados en la promesa de AI que se están olvidando del elemento más importante del proceso: los datos.

Solo el 17 por ciento de los encuestados en la investigación de Forrester identificaron una colección de datos "bien curada" para entrenar su sistema de AI como algo importante. Sin embargo, la mayoría de los expertos están de acuerdo en que los datos son la clave para generar resultados relevantes.

Puede ser tentador suponer que la Inteligencia Artificial ofrecerá inteligencia a escala humana con solo presionar un botón. Pero antes de confiar demasiado en los algoritmos, tienes que mirar con qué lo estamos alimentando: la información que elija colocar en cualquier tecnología para aumentar la relevancia es la parte más importante del proceso porque es lo que le enseña a su tecnología cómo interactuar con las demás.

Los profesionales del marketing deben apoyarse en gran medida en los equipos centrados en la experiencia del cliente, como CRM, lealtad y expertos en comercio electrónico o digital, para ejecutar escenarios y tomar decisiones inteligentes sobre qué lejos pueden llevar sus datos y dónde necesitarán una actualización para llenar los huecos de información vacíos.

Comience con la mejor opción

Cuando se acerque a sus proyectos de marketing de "gran relevancia" con un ojo puesto en sus datos, no solo detectará los problemas, sino que también detectará las oportunidades para alcanzar el siguiente nivel en la gran relevancia. Accenture descubrió recientemente que el 73 por ciento de los CEOs reconocen la necesidad de ofrecer ofertas más personalizadas a los consumidores, por lo que la competencia para ofrecer las interacciones más convenientes, precisas y valiosas ya es dura.

Las experiencias de los consumidores con un tipo de servicio elevan sus expectativas en todos los ámbitos. Hay algunos ejemplos de los tipos de personalización a los que están expuestos los consumidores. Por ejemplo, Sephora colaboró ​​con Pantone para crear un programa llamado ColorIQ, que ayuda a personalizar las recomendaciones de maquillaje para los clientes. Con un escaneo rápido en la tienda, una persona recibe un código personalizado de cuatro dígitos que puede usar para encontrar maquillaje complementario en línea, en la aplicación móvil o en cualquier tienda de Sephora.

Es decir, que las marcas pueden utilizar buenos datos para impulsar la hiper-relevancia. Al pensar primero en lo que los consumidores podrían necesitar, y luego en los datos que tiene (o tiene que adquirir) para satisfacer esa necesidad, es mucho más probable que su búsqueda de mercadotecnia hiper-relevante termine con éxito.

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