Redes neuronales en acción para servir mejor al cliente

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IA, inteligencia artificial, redes neuronales o aprendizaje automático son conceptos muy conocidos en el mundo tecnológico, pero poco a poco han ido calando profundamente en otros sectores, y son parte del vocabulario habitual de algunos profesionales de negocio. El marketing no se escapa a esta ¨moda¨, y los responsables de estos equipos intentar ver que beneficios pueden traer la adopción de estas técnicas.

La inteligencia artificial no es nueva. Surgió en los años 60, para dar respuesta a una de las preguntas más interesantes que la ciencia trata de resolver: podrán las maquinas remplazar al ser humano, y si fuera posible en que condiciones y para en que temas se trabajará. Desde entonces estos principios se han aplicado a muchos casos, generando tecnologías que han tenido un gran impacto en nuestras vidas. La evolución ha sido enorme, y las facilidades para seguir avanzando han ayudado. La potencia de computación, el coste del almacenamiento o rapidez en la transmisión de datos ya no son problemas o trabas que haya que tener en cuenta.

El marketing no se ha quedado atrás y hace tiempo que se pudo a analizar como estas técnicas podrían ayudar. Muchos de las soluciones o plataformas existentes en el mercado ofrecen estas herramientas, con diferentes usos. En casi todas ellas, para la predicción y presentación de sugerencia tanto desde el punto de vista del cliente como de la propia empresa. Estas herramientas puede ayudar al cliente en la sugerencia de productos que pueden ser de su interés o puede ser predicción de ventas en los próximos meses.

Al igual que las máquinas necesitan de combustible para funcionar, las redes neuronales necesitan de datos. Durante mucho tiempo las empresas han visto los datos como algo operativo, es decir entradas o salidas de procesos, que eran importantes para la ejecución de las actividades, pero se había resaltado la importancia de los mismos como vehículo estratégico en la organización. Actualmente el mensaje está calando hondo, y las empresas empiezan a entender que la información es poder (no en vano los datos son el petroleo del siglo XXI). El análisis de estos datos, para tomar decisiones basados en ellos es lo que hará que estemos, como organización, a la cabeza de la competición. No hay una formula secreta, pero lo más aproximado que tenemos es intentar conocer al cliente lo mejor posible, e intentar predecir sus movimientos para adelantarnos, en la medida de lo posible a los mismo, proporcionando una experiencia de usuario personalizada que nos ayuda a crear ese vínculo personal

Pongamos un ejemplo. No vamos a descubrir ahora la importancia del desarrollo de negocio para la adquisición de nuevos clientes, y la relevancia que tienen los canales digitales. La web de cualquier empresa es el mejor escaparate, y será uno de los puntos de contacto principales con nuestros clientes. Casi todas las webs cuentan con formularios para dejar los datos y ponerse en contacto con la empresa. Todo depende del ¨call-to-action” (que reclama el cliente) y por otro lado de la gestión que hagamos de estas acciones. Pero hablando de forma genérica, todos estos leads tienen que ser considerados clientes potenciales y por lo tanto debemos atenderles como se merecen. Pero está claro que no todos ellos tendrán el mismo interés o intención de compra. Y en el caso de aquellos que realmente quieran comprar, no todos será rentables. o al mismo rentables de la misma forma. Saber diferenciar quien serán potenciales clientes y separando aquellos que realmente sean relevantes por su rentabilidad.

La inteligencia artificial puede ser muy útil en este caso, sobre todo las redes neuronales. Pueden ayudar a discriminar esos clientes que hemos mencionado arriba. En este caso vamos a seleccionar una red neuronal porque lo que vamos a intentar es simular el comportamiento del cliente y hacer una predicción. La redes neuronales artificiales tratan de emular el cerebro humano, o mejor dicho la forma de

Pero habrá que realizar varios cosas. Por supuesto, tener el conocimiento de negocio y los profesionales adecuados será clave:

  • Análisis  de los clientes, datos y actividad de los mismos: Como mencionaba arriba los datos han dejado de ser algo transaccional, para tener una relevancia estratégica. La forma en la que los clientes se relacionan con nosotros, el perfil de los mismos, y los datos históricos transaccionales que disponemos pueden servir para hacer una segmentación de clientes en base a todos esos atributos. Con esto conseguiremos no solo conseguir saber quien es nuestro cliente (su perfil) sino también que tipo de interacciones tiene con nosotros. Todos estos datos serán los que utilicemos como combustible para el algoritmo y por lo tanto todas decisiones basada en datos. No obstante cuanto más datos, de diferentes fuentes incluyamos, más completa y amplia será la visión que conseguiremos.

 

  • Modelo neuronal: se trata del paso más técnico, y más complejo. El diseño de una red neuronal requiere conocimientos específicos. Existen diferentes modelos, pero todos cumplen un cierto criterio: una capa inicial que recogerá los datos de entrada, una capa de salida que dará el resultado final y las capas intermedias que procesaran los datos. Las conexiones entre neuronas tiene un peso específico, que será el que habrá que ir ajustando durante su entrenamiento.

 

  • Entrenamiento del modelo: Los datos son fundamentales, ya que representarán como se han comportado los clientes históricamente, y por lo tanto podemos sacar un patrón de comportamiento común (o por segmento). Con estos datos entrenaremos el modelo de red neuronal creado. Se trata de ajustar, de forma matemática una función de distribución en la que consigamos reducir el error, y la distribución de dichos puntos.

 

  • Aplicación al negocio: volviendo a nuestro caso, lo que queremos es poder predecir que tipo de cliente tenemos delante y como de rentable es para nuestra empresa. Mediante el algoritmo creado vamos predecir este resultado. Los datos que introduciremos serán los datos que tengamos de ese cliente, mas todos los datos históricos que hemos utilizado para entrenar el modelo. El resultado será el que aplicaremos. Con esta red neuronal, podemos saber que correlación tienen los diferentes atributos de cliente, y su lenguaje corporal digital pudiendo establecer un sistema de puntuación de clientes (lead scoring)

 

Muchas veces utilizamos palabras que no sabemos bien como utilizar, o que aplicación real puede tener en nuestro negocio. Como hemos visto en estas líneas, la inteligencia artificial, y en concreto las redes neuronales, pueden ayudarnos a predecir que tipo de cliente está interactuando con nosotros y cual es la probabilidad de compra y su potencial rentabilidad. Estaremos tomando decisiones basadas en datos (data-driven) y no solo guiados por nuestra intuición, que puede fallar.

Guia practica para sobrevivir al día despues de la entrada del GDPR

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Antes de iniciar me gustaría dejar claro que no soy ningún experto del derecho, y del GDPR, y que quiero afrontar este articulo desde el mismo punto de vista que muchos de vosotros: el negocio y concretamente el marketing.

Supongo que a estas alturas, ya sabrás, aunque sea a nivel básico lo que es el GDPR. O sino habrás recibido varias decenas de correos de diferentes empresas mencionando el tema. De forma abreviada, se trata de una nueva regulación de la gestión de datos por parte de la unión europea que entrará en vigor el día 25 de mayo del 2018. Mirando con detalle la parte que más nos afecta como profesionales del marketing, hay cambios, pero sobre todo no es más que una extensión de lo ya existente. Desconozco todos los cambios y requerimientos a nivel técnico y tecnológico, creo que lo que todos buscamos es: y a partir del día 26, que tenemos que hacer. Vamos a analizarlo desde dos puntos de vista:

 

Que significa esto para una empresa

Aunque no me gusta empezar por las consecuencias, creo que tienen cierta relevancia. Ya que las cuantías de las multas por infracciones cometidas son un porcentaje (2%) de la facturación anual. De esta forma, no se tratará igual a las Startups que a las grandes corporaciones. Ambas pueden hacer el mismo daño a un cliente, pero las cuantías deben estar acorde.

Como empresas tenemos que tener muy claro que datos queremos recoger, como los vamos a almacenar, y sobre todo para que los vamos a utilizar. Está claro que los datos es el petróleo del siglo XXI, y el correcto conocimiento sobre su explotación es lo que nos llevará al éxito. Pero esta nueva regulación pone límites. Se acabo la letra pequeña, y debemos informar al cliente de cuales son nuestras intenciones. Está en nuestra mano aceptarlo o no, pero las empresas deben informar.

Muchas empresas han optado por modelos de negocio basado en la comercialización de datos. El impacto en esta caso puede ser grande, pero si somos transparentes con nuestra política de gestión y uso de datos, no deberíamos notar la diferencia.

No debemos guardar datos por si acaso los necesitamos en el futuro. La política de retención de datos debe ser clara, y debemos ceñirnos a ella. Esto requeriría que nuestra base de datos esté activa de verdad. Almacenar cantidad de registros, que no tienen ningún tipo de interés en nosotros no es beneficioso para nadie. Será doloroso (por el impacto en ciertas métricas) el borrado masivo de esta información, pero debemos hacer un ejercicio de conectar con los clientes y mantenerlos activos en nuestra comunidad. Al final, ese debería ser el objetivo, y no coleccionar emails o números de teléfono en nuestros sistemas.

Por supuesto debemos olvidarnos de trucos como premarcar las casillas de consentimiento de comunicación, o tratar de estimular su obtención a cambio de un servicio no relacionado. Debemos captar este consentimiento de forma clara, concisa y directa. Sin intermediarios, y siempre indicando nuestra intención.

Por lo tanto yo diría que una política clara de gestión y retención de datos hará re-diseñar nuestras actividades de marketing, y si no hemos hecho buen trabajo hasta ahora, posiblemente nos toque ajustar algunas de las métricas que utilizamos.

 

Y como usuarios finales, cosas que cambiaran son:

Uno de los primeros efectos ha sido recibir decenas de correos de empresas informandonos de sus intenciones y sus políticas de gestión de nuestros datos. Al fin y al cabo son nuestros datos. Es nuestra responsabilidad saber a quien y para que los cedemos. No creo que haga falta recordar el escándalo de Facebook de hace algunas semanas. Debemos tener más control sobre nuestros datos, y en cualquier caso debemos poder pedir de forma sencilla y clara desaparecer de cualquier base de datos de marketing (aquellas con datos de contratos o servicios tienen otros impactos legales). Al igual que debemos poder proporcionar claramente nuestro acuerdo a ser parte de las mismas. Y no solo nuestro consentimiento explicito, sino también podremos llegar a exigir que tipo de comunicaciones queremos o estamos interesados recibir (mediante los famosos centros de preferencias o suscripción de noticias)

Facebook , Google y otras de las grandes tecnológicas van varios pasos por delante  (de usuarios, competidores, sociedad). Y la legislación varios por detrás. Personalmente creo que fue un poco vergonzosa la declaración que el fundador de la gran red social dio frente a la cámara de representantes americanos. Durante un 80% o 90% del tiempo, los congresistas tuvieron cara de poker porque no sabían ni de que se estaba hablando. Hay mucho camino por recorrer, y existen grandes oportunidades laborales en este campo. Los legisladores deben conocer mejor la tecnología y saber como aplicar la ley. Los canales digitales nos brindar grandes oportunidades a los profesionales de este campo, pero no todo vale. Hay que pensar en el cliente, como servirle mejor y no a costa de todo.Como ciudadanos debemos estar mejor protegidos jurídicamente, y sobre todo con mucha más antelación.

 

Ya veremos cuantas versiones y enmiendas necesitamos sobre esta nueva regulación, pero lo que está claro es que tanto el marketing como la tecnología no está alineado con la velocidad con la que se legisla. Como empresas queremos hacer cuanto más negocio mejor, pero no nos olvidemos que es mejor calidad que cantidad. Mejor tener menos cliente satisfechos y realmente comprometidos en nuestras plataformas, que cantidades ingentes de registros inactivos. Pongamos siempre al cliente en el centro de nuestros pensamientos profesionales (¿no se trata de esto la famosa transformación digital?)

 

 

Como definir el éxito digital

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Que debemos integrar los canales digitales dentro de nuestro plan y estrategia de marketing no es nuevo. Que la digitalización es necesaria para poder seguir avanzando como empresa no debería pillarnos por sorpresa y que la innovación debería estar en nuestro ADN corporativo debería ya estar asumido.

Los beneficios de este tipo de iniciativas han sido comentados y expresados en diferentes ocasiones, pero no siempre se ha discutido como podemos definir el éxito o fracaso de las mismas. Antes de iniciarlas, debemos ver que hace que estas iniciativas sean un éxito, como vamos a definirlo y a demostrarlo. En un entorno data-driven, esto debería ser lo primero que deberíamos plantearnos, ya que sin datos solo podremos hablar de hipótesis o de perspectivas, pero no de una evaluación objetiva. Este es otro de los puntos que como organización debemos afrontar. Pensemos con datos en la mano, tomemos decisiones objetivas y para ello debemos planificar como hacerlo, analizando que métricas utilizar y como medirlas antes de ejecutar cualquier iniciativa.

 

¿Que hace que una iniciativa digital sea un éxito?

Cada iniciativa es completamente diferente y no creo que haya dos iguales. Cada una tiene una casuística diferente, con unas condiciones y restricciones especiales y va a llevar un progreso no comparable con otras similares. Pero a pesar de esto, Si se puede establecer un patrón común con lo que establecer la validez desde el punto de vista global de la iniciativa:

  • Beneficio económico: No debemos olvidar que las empresas están para hacer dinero, ya estén en un sector u otro. Por supuesto no a toda costa, y normalmente la digitalización nos permitirá establecer un dialogo más fluido con el cliente, y por lo tanto incrementar la fidelidad y engagement del mismo. No quiero hablar de ROI (retorno de la inversión) pero si del impacto económico, en términos de si las iniciativa en marcha ayuda al incremento de ventas o por lo menos a construir un funnel que trabajar a futuro (que se convertirá en dinero en mas o menos tiempo). Hay un factor que tenemos que tener en cuenta en este aspecto y se trata de tener muy en cuenta cual es nuestro modelo de negocio No ses lo mismo operar bajo un modelo B2B, B2C, o si detallamos más que tipo de subscripción utilizados (SaaS, Fremium, …) o si los ingresos proceden de terceros.

 

  • Madurez y escalabilidad: En el mundo que operamos cada vez hablamos más de agil, de lean, de visual thinking… Aunque cada una de estas metodologías, de las que hablaremos en otro post más adelante, tienen sus propias características y beneficios, no dejan de tener un patrón común. Empezar con un piloto, testarlo, y escalarlo poco a poco. Nuestras iniciativas, en la gran mayoría de los casos, debería cumplir el mismo requisito.Es posible que las lanzemos inicialmente en un mercado en concreto, un segmento de nuestros clientes o  solo para ciertos productos. Pero si han sido eficaces, queremos expandir su uso. Esto dependerá también de la madurez de los usuarios y como de rápido podamos hacerlo. Las lecciones aprendidas  en esas primeras interacciones serán vitales, y tendremos que tener en cuenta los ajustes locales tales como legalidad, privacidad o cuestiones de experiencia de usuario (o adecuación de los canales digitales a utilizar)

 

  • Métricas: si no lo podemos medir, no podemos decir si tenemos una historia de éxito o no (sobre todo dentro de una cultura data-driven). Antes de iniciar el arranque de cualquiera de estas iniciativas debemos definir como va a ser medida, y en la medida de lo posible poner unos objetivos realistas (aunque es posible que tengan que ser modificados según avanzamos para adecuarlo a la realidad). Esta métricas nos ayudarán a entender si nuestros objetivos se están consiguiendo o no. Puede que queramos obtener un mejor entendimiento de las expectativas del cliente, que queramos generar más demanda una mejora adopción o acogida de ciertos productos o servicios ya existentes. Estos son sólo ejemplos, pero son medibles, y nos proporcionará la información que necesitamos.

 

Un equipo fuerte, solido y sobre todo ganador

Como hemos comentado brevemente lo más importante será el proceso de aprendizaje que realizaremos durante esta singladura. Será lo que nos haga ir adecuando poco a poco la iniciativa a la realidad. Pero obviamente una parte fundamental, sino la mayor es el equipo que lleve esto a cabo. Soy de la opinión que equipos pequeños multidisciplinares harán la gran diferencia en este aspecto. Cada uno de los miembros aportará un aspecto diferente al proyecto, y lo mirará desde una perspectiva para completarlo. Si nos volvemos a centrar en que equipo será el más adecuado para desarrollar una iniciativa digital (sea la que sea, ya que es muy amplio) podemos citar los siguientes roles:

  • Experto tecnológico que pueda bajar al máximo detalles los requisitos de negocio al aspecto técnico y que sepa mirar de forma global la solución
  • Experto de negocio: será la persona que formulará y analizará los requisitos de negocio.  De alguna forma será la voz del cliente (y/o empresa) en el equipo
  • Desarrolladores: será los responsables de codificar, configurar y desarrollar tecnológicamente todo lo anteriormente descrito. Dentro de este rol incluyo los diseñadores. Se que a nivel técnico es diferente ya que se encargarán de desarrollar la parte visible y con la que interaccionan los clientes, pero prefiero simplificar lo máximo posible
  • Responsable de datos: métricas e informes de resultados será sus herramientas de trabajo. Velará de respaldar con datos todas las decisiones tomadas, ya sean en el lado de negocio o tecnológicas.
  • Gestor del proyecto: esta persona será uno de los nexos de unión entre todos los miembros. Su responsabilidad será controlar el presupuesto y tiempos de entrega. Si hay problemas será el responsable de dar visibilidad y buscar alternativas
  • Responsable de la iniciativa: velará por la visión holística de la iniciativa y estará involucrado, hasta un nivel de detalle determinado, para poder tomar las decisiones estratégicas necesarias

 

Si vuelves a repasar todo lo mencionado, verás que no se trata de una formula mágica. El secreto, a parte de trabajo, es las interacciones, definición de objetivos y seguirlos de cerca para, en esas interacciones, poder ir ajustándolo a la realidad con los datos obtenidos. La facilidad de éxito digital está sobrevaladorada. Tener un caso de negocio sólido que avale todo el trabajo realizado será lo que realmente puede hacer convencer a cualquiera (que no se deje llevar por modas)

 

El cliente, pilar de nuestra filosofía corporativa

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No es raro oír que la transformación digital consiste en poner al cliente en el centro de la empresa, que hay que entender que quiere y debemos adecuardos a como entablar conversación con él a través de diferentes canales. La teoría puede ser fácil, pero como conseguirlo no tiene una fórmula mágica.

Obviamente hay multitud de procesos, herramientas y tácticas que tener en cuanta para poner en marcha esta estrategia. En el fondo, esto no se consigue poniendo una sola pieza en este gran puzzle. Sin embargo si me gustaría hablar del CRM como estrategía y que significa, y sobre todo porque puede ayudar en esta transformación que muchas empresas deben afrontar. Muchas veces se confunde el CRM con una pieza de software. Es verdad que hay muchas grandes herramientas de ayudan en la implantación de esta filosofía y estrategia. Pero repito se trata de una estrategia y filosofía corporativa.

Empezamos con el objetivo

Para empezar definamos cual es el objetivo final. Y no es otro que conseguir mayor rentabilidad a través de un conocimiento mas profundo de nuestros clientes. Cualquier empresa busca rentabilidad, y hay muchas formas de conseguirla. En este caso, estudiar, analizar y trazar planes en torno al tipo de cliente que tenemos delante puede ayudar en esta tarea. Un CRM, aglutina y proporciona todos los datos que tiene una empresa sobre en un cliente en un solo lugar. Estos datos pueden ser desde Marketing, ventas, finanzas, contratos legales o interacciones con atención al cliente.

Por lo que otro los puntos que debemos destacar es que el CRM trabaja de forma transversal en toda la empresa. Si queremos poner el cliente en centro de la estrategia, o eso es lo que solemos decir cuando hablamos de transformación digital debemos predicar con el ejemplo, y realmente trabajar unidos en torno al cliente. Aunque la filosofía CRM se extienda a través de todos los equipos, es posible que el equipo que sea responsable de la definición de procesos, gestión del sistema o de ejecutar ciertas actividades esté situado en ciertas áreas (normalmente en ventas o marketing). Obviamente, deben ser conscientes de que es vital establecer lazos con el resto de equipos y que trabajar de forma horizontal será su día a día.

Importante saber, que no es

Por lo tanto un CRM no se trata de un gran hermano, que sirve para controlar a la fuerza comercial o a otros empleados que hace, y cuando lo hacen. Alguien tiene que alimentar de información ese sistema, y quien mejor que quien tenga una interacción directa con el cliente. Obviamente habrá que explicar a estos equipos el propósito final, y sobre todo que van a conseguir ellos (estrategia win-win). Por ejemplo, un comercial tendrá que anotar todas las reuniones, y actualizar el perfil de sus clientes, pero a cambio, cuando reciba una nueva cuenta (un nuevo cliente) tendrá información para arrancar ciertas conversaciones y no tendrá que empezar de cero. Incluso con clientes que ya conozca, podrá saber que otras incidencias han existido, que comunicaciones de marketing han recibido y si hay alguna factura impagada. Todo esto le hará la vida más sencilla, y hará que tenga una visión mas completa. Por supuesto no toda la información será introducida de forma manual, y habrá multitud de integraciones automáticas como con los sistemas ERP, bases de datos externas o los sistemas de automatización de procesos de marketing. Volvemos a repetir, con el objetivo de tener una sola visión unificada del cliente (una vista 360).

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Algunos detalles 

Pero si hablamos de consolidar toda la información en un solo punto, puede servir también en simple Excel? Por supuesto, en etapas muy tempranas, un simple excel puede hacer las veces de herramienta CRM. Pero a medida que la empresa crezca necesitaremos algo más. Pensemos que hay tres tipos de CRM (en función de las diferentes funcionalidades que buscamos implementar):

  • Analítico: De nada sirve almacenar la información, sino vamos a hacer nada con ella. El análisis de esta información (llamemoslo business intelligence, big data o customer intelligence) es la pieza clave. El analisis detallado de los clientes no dará información sobre que clientes son más rentables, en cuales estamos gastando más esfuerzos/recursos con menos resultados, cual podemos hacer crecer más en base a su potencial… Lo bueno de consolidar diferente información (ventas, marketing o atención al cliente) es que podremos tomar decisiones más sólidas con diferentes puntos de vista
  • Operacional: Muchas de las tareas y de los procesos podrán ser automatizados. Empezando por la automatización y personalización de comunicaciones hacia nuestros clientes, pero también en otros muchos área. La creación de procesos automáticos, validación de reglas de negocio o alertas de diferente índole son algunas de las características que tienen en común casi todas las plataformas. Esta operacionalización de procesos puede darse en marketing (marketing automation), en procesos de ventas (SFA – sales force automation), procesos de atención al cliente,…
  • Colaborativo: una las ventajas es que todos los departamentos pueden comunicarse fluidamente e intercambiar información. Pero también es una función que el cliente requiere. La multicanalidad (obviamente incluyendo el móvil y las apps) es fundamental. Actualmente se requiere que la información esté disponible en tiempo real y podamos comunicarnos por varios canales. Una plataforma CRM debe estar al día con estos conceptos y sobre todo poder permitir un dialogo (no un monologo). Obviamente, es aquí donde se enmarca el famoso Social CRM, mediante el cual se establece un dialogo con el cliente mediante las diferentes plataformas sociales.

Pero la tecnología juega una papel importante

Como hemos visto hay muchas cosas a tener en cuenta, y lo más importante no es la herramienta, si no la forma de trabajar que como empresa vamos a adquirir, para ser más eficientes, y sobre todo más rentables. Hay multitud de proveedores de software que nos ofrecen soluciones en este área: Salesforce, Oracle, SAP, Zoho, SugarCRM, hubspot, Microsoft Dynamics. Cada una de ellas tiene característica y precios muy diferentes. Antes de meternos a analizar las soluciones tecnológicas debemos ver como vamos a implementar esta filosofía/estrategia en nuestro entorno, que tipo de empresa somos, como vamos a crecer y que necesidades tendremos y que procesos/areas vamos a querer abordar. Cada uno de los provedores mencionados lineas mas arriba tiene sus ventajas e inconvenientes. A grandes rasgos para grandes implementaciones (en tamaño o complejidad) recomendaría Saleforce, Dynamic u Oracle. SAP tiene una solución bastante buena si la integración con el ERP es vital. SugarCRM sería según mi punto de vista el siguiente escalón, con grandes funcionalidades y beneficios para empresas de un tamano un poco menor que las anteriores. Zoho (y otros tantos) son ideales para startups o empresas que estén empezando. Hubspot tiene un perfil muy similar, pero son muy buenos en Inbound marketing. Ya que estamos hablando de tecnología, lo que tendría en cuenta es que integraciones vamos a necesitar, en función de la información que queramos transferir entre sistemas.

Profundicemos en  como afrontarlo

Independientemente de la plataforma elegida, hay claves para que esta iniciativa sea un éxito. O mejor, varios factores que debemos tener en cuenta sino queremos fracasar. No existe una receta mágica, pero si evitamos estos puntos, estaremos mas cerca del éxito:

  • Posicionando desde el punto de vista tecnológico: Como he mencionado, el CRM no es solo software. Se trata de una estrategia de gestión de nuestros clientes, que podrán ser automatizados por software. Pero el driver debe ser el negocio, no las herramientas
  • Al tratarse de una estrategia, sin apoyo de la máxima dirección de la empresa, no conseguiremos cambiar la forma de pensar en los equipos, y la iniciativa no tendrá la prioridad que merece, y sucumbirá por mucho esfuerzo que pongamos.
  • Una solo implementación: Como cualquier estrategia de transformación, estaremos hablando de una conjunto de datos, herramientas, personas y procesos.
  • No miremos el corto plazo. Se tratan de iniciativas que tendremos que mirar a largo plazo. Cuanto más datos tengamos, una visión más completa tendremos y por lo tanto podremos crear lazos más estrechos con nuestros clientes (sobre todo los más rentables)

Algunos casos prácticos

Por ultimo me gustaría citar algunos de los casos más relevantes. Seguro que tienes en mente algún otro ejemplo, que por cierto me encantaría que compartieras en los comentarios. Pero por citar algunos:

  • American Express: fue una de las primeras empresas  es separar a sus clientes en segmentos en función de la rentabilidad que representaban para la empresa. Creo un programa de fidelidad (los famosos puntos que muchos tenemos) que cambian en función del perfil de cliente
  • Nespresso: al entrar en cualquiera de sus establecimientos, e identificarnos, tendrán un historial completo sobre nuestras compras y gustos. Esta información servirá para recibir recomendaciones
  • KLM ( y algunas otras aerolíneas): las bases de datos de estas empresas son muy activas. Casi todos los datos de los clientes están registrados y el interlocutor que tengamos al otro lado de la línea podrá ver que incidencias hemos tenido o que ofertas hemos recibido. La información o atención que recibiremos responderá a esta información
  • Sony-Playstation: Este es un caso muy representativo de la utilización de nuevos canales (digitales). Obviamente el producto que ofrecen es digital, pero todos nuestros movimientos y transacciones será recogidas. La empresa tiene un perfil muy completo de nuestros gustos (y otros atributos). Las comunicaciones que recibiremos serán muy personalizadas, lo que aumenta el engagement del consumidor con la marca.
  • Philips: Dentro del “healthcare continium” atiende tanto a consumidores finales, como a clientes corporativos. El CRM es clave en su transformación digital, ya que se basa en conocer mejor al cliente, y conseguir ofrecerle mayor personalización, no solo en las comunicaciones sino también en el servicio que recibe.

 

Si tuviera que resumir estos 1580 caracterestes anteriores en una simple frase diría que el CRM no es solo una tecnología, sino que es una estrategia corporativa que trata de maximizar la rentabilidad mediante el mayor conocimiento del cliente. Y la pregunta que haría es, ¿a quien no le resulta atractivo o llamativo?

Si no entiendes que ha pasado con Facebook, preocupate

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El escándalo de Facebook y Cambridge Analitycs se veía venir. Era cuestión de tiempo que un problema de este calado saltara a la palestra afectado a la que, hoy por hoy, es la empresa son mayor información actualizada del mundo.Ya han pasado algunas semanas, y con información más clara (aunque no del todos) podemos formarnos una idea y aventurarnos a judgar. Debemos aprender a navegar en esta situación porque la tecnología va por delante de nosotros, y debemos conocer el pasado para tomar decisiones en el futuro.

Revisar la historía nos ayudará a conocer mejor la situación. La gran red social creció desmesuradamente en usuarios, pero no encontraba su modelo de negocio. Hace unos cuantos años se hablaba de cómo iba a monetizar, ya que crecer en usuarios, en un plataforma libre de uso no parecía rentable. Obviamente, todos somos conscientes de cual son los ingresos del gigante californiano, y debemos reflexionar sobre ello, tanto desde el punto de vista personal, como profesional (como marketeros).

 

La revolución mas rápida de la historia está centrada en los datos

Una de las característica con que tenemos que aprender a vivir es que se producen cambios y revoluciones mucho más rápido de lo que incluso podemos asimilar. Nuevas tecnologías, nuevos usos, nuevos paradigmas, vivimos inmersos en una época de cambios, llamémoslo Industria4.0, transformación digital o pongámosle cualquier otro apellido. Pero no se trata nada más y nada menos que de la nueva forma en la que el mundo opera. La innovación está más presente que nunca, y aunque esto requiere un artículo aparte para analizarlo, es uno de los principales motivos de este gran problema. Parte de estos cambios, podemos ver la gran importancia que los datos tienen. Las empresas buscan desesperadamente tener una conexión mucho más fuerte con sus clientes y potenciales clientes. La información es poder, y los datos no lo proporcionan. Conocer al cliente nos hace ganar esa ventaja competitiva, sabemos que le gusta, como acercarnos, que temas le interesan, o que necesita y cuando. Se generar cantidades ingentes de datos cada minuto, pero las empresas no son capaces de analizarlos y sobre todo no saben tomar decisiones basadas en ellos (por mucho que se hable de data-driven  culture).

Y este punto anterior me lleva a dos reflexiones. Para que queremos almacenar todos los datos posibles de un cliente si no vamos a hacer nada con ellos? La respuesta suele ser, por si acaso. La legislación suele ir un paso o varios por detrás de la tecnología, y en este caso, en mayo llegará la famosa GDPR para proteger un poco más al consumidor final. Las empresas deben detallar que datos almacenan, como lo hacen, porque lo hacen y hasta cuando lo hacen. Esto dará que pensar a muchas de ellas, y aunque el coste de almacenamiento sea muy barato (comparado con hace tiempo), lo que debe primar es para que utilizamos como empresas esos datos actualmente y como vamos a proteger al cliente. Ser data-driven significa saber manejar los datos que tenemos y por otro lado, hacerlo sin impacto negativo para el usuario final. Estos datos pueden ser utilizados para personalizar el mensaje para el cliente, ofrecerle mejores servicios o los que necesite, mientras que podemos utilizarlos para saber en que dirección debemos movernos para no perder mercado.

 

Datos, datos y datos. Pero sin saber interpretarlos

Como se ha demostrado, el modelo de negocio de Facebook está en los datos. Como usuarios cedemos gratuitamente, y sin conocer las implicaciones, toda la información sobre nosotros. No solo sobre que marcas nos gustan, que hobbys tenemos o donde vamos de vacaciones. También que aplicaciones utilizamos, que versión de móvil tenemos o incluso que llamadas hemos hecho (Whatapp o telefónicas). Los juegos gratuitos, las encuestas sobre nuestro destino ideal de vacaciones o nuestros actores favoritos parecen inofensivas, pero en el fondo son la fuente perfecta para seguir alimentando al gran hermano. Todos instalamos nuevas aplicaciones aceptando las condiciones de uso sin leerlas. Aplicaciones gratuitas como la linterna, o filtros para las fotos recopilan información que ni siquiera  pensamos que se podía hacer. Es cierto que la letra pequeña de cualquier contrato o servicio se creó para no leerla, pero es nuestra culpa. Aunque por otro lado, la legislación no protege al usuario como debería. Y esto nos llega al punto anteriormente mencionado, la tecnología va varios pasos por delante.

Se habla de que la transformación digital llevará a destrucción de empleos, pero también creo que se producirá la creación de nuevos empleos y de roles no existentes. Temas como la ciberseguridad, protección de datos, privacidad de datos, estrategia digital y de datos, análisis de los mismos están generando nuevas demandas, y los términos de data science, data privacy officer, data stratagist, data steward o experto en ciberseguridad empiezan a aparecer en las ofertas de empleo, aunque pronto será mucho más demandado aún.

 

Una nueva forma de llegar al cliente

El gran problema se presenta cuando se realiza un uso irresponsable, inadecuado o incluso ilegal de los datos. El gran problema de este escándalo entre Facebook y Cambridge analytics ha sido la utilización y cesión de datos de forma ilegal y el manejo de los mismos para uso no consentido. Pero además, la aparición de las Fake News. Es decir, presentar al público objetivo, seleccionado mediante el perfilado de los datos extraídos sin permiso, con noticias falsas, que han hecho que ciertas tendencias políticas ganaran posiciones (se habla presuntamente del Brexit y la elección de Trump como presidente).  Aunque no estoy de acuerdo con el objetivo y la forma de conseguir el resultado, he de reconocer que el método (quitando la parte de las noticias falsas me parece muy bueno). Pongamos otro ejemplo. Todas las empresas presumen de conocer a sus clientes, pero no se cuantas de ellas pueden respaldar estas palabras con datos. Si mediante un análisis de los datos de los clientes, podemos personalizar las campañas, y hacer retargeting, obtendremos mejor resultados. En estas iniciativas, el principal objetivo es presentar información, promocionada por nuestra empresa o no, que pueda solucionar ciertos problemas de los clientes. Y en algún  punto de ese CDJ (customer decisión journey) posicionar nuestra empresa y que podemos hacer por el cliente. El resultado será un enfoque centrado en el cliente por varios motivos: 1. Estaremos presentando información personalizada 2. Esta información responderá a problemas o inquietudes que tiene el segmento que estamos impactando 3. Presentamos información (cierta, objetiva y contrastada) sobre la preocupación de los clientes. 4. Presentamos a nuestra empresa y sus soluciones en un contexto que el cliente entiende y necesita.

Creo que queda muchos capítulos de este libro, y que todavía quedarán más escándalos por venir. La seguridad es responsabilidad de todos, aunque el Chief data officer, el responsable de ciberseguridad u otros roles marquen pautas y direcciones estratégicas. Todos, empresas y consumidores, tenemos que conocer el impacto e importancia de los datos, y sobre todo ser conscientes que esta revolución nos está pasando por encima, y debemos entenderla para que no nos arroye, sino que podamos disfrutar surfeando esta ola.

 

Un gemelo digital creado por Inteligencia Artificial

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Rápido repaso a la historia de la revolución industrial

El vapor y el agua fueron los elementos fundamentales para la gran primera revolución industrial en el S XVIII. Los organizaciones se transformaron radicalmente, muchos de los puestos de trabajo desaparecieron para crearse otros nuevos. Posteriormente fue el turno de la electricidad y los motores. Estos dos elementos cambiaron el orden establecido para volver a cambiar los cánones de lo que se conocía hasta entonces. La llegada de los ordenadores y la informática fueron los elementos que dispararon la tercera revolución industrial, automatizando diferentes procesos, empezando los albores de la digitalización e impulso casi todos los sectores hacia un nuevo horizonte. Entiendo la incertidumbre, miedo/resistencia al cambio y dudas sobre como se desarrollarían los acontecimientos siguientes. Todos estos cambios cambiaron la descripción de muchos puestos de trabajo, las empresas buscaron como adaptarse, y como hacerse más eficientes pudiendo competir teniendo en cuenta las circunstancias que las rodeaban.

Actualmente nos encontramos ante la llamada cuarta revolución industrial (o industria 4.0). El abaratamiento del almacenamiento de datos, la potencia de computación, la infraestructura de comunicaciones y los cambios de paradigma en ciertos modelos de negocio han favorecido estos cambios. La aplicación de Internet a la industria, mediante aplicaciones en cloud, sensores de captura de datos en tiempo real, y técnicas de aplicación de técnicas de inteligencia artificial para poder prever posibles situaciones futuras o similar situaciones complicadas o costosas.

 

Industria 4.0: dudas y datos

Hay muchos nuevos actores en esta nueva oleada, y viendo lo que sucedió en anteriores ocasiones, podemos tener por cierto que aparecerán nuevos modelos de negocio, que muchos puestos de trabajo desaparecerán, que otros tantos se crearán y sobre todo, que la transformación es necesaria si queremos sobrevivir. Esta nueva revolución industrial es especial porque ha sucedido mucho más rápido que las otras, con una cantidad de transformaciones que en muchos casos las empresas no son capaces de digerir. Se han producido una cantidad de cambios en un periodo de tiempo tan corto, que incluso no es fácil haber digerido completamente la fase o transformación anterior.

El combustible de las revoluciones anteriores fueron el agua, la gasolina o la electricidad. En este caso se trata de datos. Los datos son el nuevo petroleo de esta etapa. Las empresas utilizan los datos para seguir avanzando, para transformar sus modelos de negocio, prototipar sus productos, conectar mejor con los clientes y sobre todo para intentar adelantarse a las posibles situaciones que ocurrir. Se crean cantidades ingentes de datos por minuto, todas nuestras acciones generan datos (desde apagar el despertador, encender la luz de la habitación, comprobar las actualizaciones en nuestras redes sociales o encender el motor del coche para ir a trabajar).  La clave está en saber como utilizarlos, como procesarlos y que acciones podemos tomar con los resultados que obtengamos.

Estos datos de los que hablamos tendrán multitud de orígenes, pero uno de los principales (sobre todo cuando hablamos de la industria) será los que vengan del famoso Internet de las cosas (IoT – Internet of things). Todos los objetos que nos rodean contiene multitud de sensores, que transmiten en tiempo real estos datos a las aplicaciones en la nube para ser almacenados.

 

Cómo lograrlo

El big data es el conjunto de técnicas y herramientas que tenemos que tener como aliados. Nos ayudarán a procesar toda esa cantidad de información (tanto contenido estructurado como no estructurado) para poder obtener datos que nos ayuden a tomar resultados.

Si con todos estos conceptos no fuera poco aparece (aunque no es nuevo) el gemelo digital (digital twin). Se tratan de modelos virtuales creados con los datos almacenados, y que se comportan igual que lo hace el original físico. Ese comportamiento se ha modelado mediante técnicas de inteligencia artificial tales como el machine learning o las redes neuronales. Se tratan de modelos con los que se puede replicar, a un coste o un impacto menor, como se comportarán ante ciertos estímulos o frente a ciertos cambios. Al estar conectados en tiempo real a la red de sensores (IoT) o de adquisición de datos externos, cualquier cambio real será reflejado en el modelo.

Con tanto dato volando, y sobre todo siendo el petroleo que hará mover la industria de ahora en adelanta, la seguridad es vital. Y con seguridad me refiero a la ciberseguridad. Vivimos rodeados de sensores que recogen todas las acciones que realizamos. Pero también recibimos información mediante diferentes dispositivos como smartphones, smartwacht u otros objetos conectados a Internet (coches, neveras,..). Acceder a esa información, es acceder al poder. Estos datos son muy codiciados, y la ciberseguridad debe estar muy presente en este nuevo ecosistema.

 

El futuro está por ser escrito

La aplicación en la industria está todavía por explotar. Pero como se puede vislumbrar, este, junto a la impresión 3D, puede hacer abaratar y acortar los ciclos de fabricación y diseño de grandes proyectos de ingeniería. Pero incluso se pueden crear gemelos digitales de personas, serán avatares digitales que intentarán imitar el comportamiento de una persona (o un segmento de población). Las empresas de gran consumo podrán testar, con un impacto mínimo en el negocio y en la sociedad, alteraciones del producto, introducción de nuevos servicios o cambios en ciertos atributos. La verdadera revolución de estas simulaciones esta en el uso de datos en tiempo real, con avanzadas técnicas de inteligencia artificial que emulan de forma bastante certera el comportamiento en la vida real y la cantidad de datos que se pueden llegar a procesar.

El potencial está todavía por descubrir, ya que nos encontramos antes los primeros pasos. El sector industrial es muy amplio, y la madurez de sus empresas muy variada. Pero todas ellas serán transformadas, si quieren seguir operando. Cientos de nuevos empleos serán creados como los científicos de datos, modeladores 3D, ingenieros de software especializados en IA (inteligencia artificial) o desarrolladores en ciertos lenguajes de programación.