Métricas avanzadas como resultado de un proceso de Big Data

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Julio 2018
Métricas avanzadas como resultado de un proceso de Big Data

Si cada vez hay más información, mejor y más rápido acceso a ella y mejor tecnología… ¿los modelos analíticos e indicadores de negocio que utilizamos han avanzado a la misma velocidad?… No hablo de lo “visual” que sin duda. Me refiero sobre todo al “fondo”.

Por Manuel Toledo Fortes. Director General. icon intelligence.

Hemos pasado en pocos años del concepto que acuñó Francis Bacon “la información es poder” a una situación de “saturación informativa”. Efectivamente, hoy día la información llega a todos los rincones del mundo y a tiempo real, lo cual es un verdadero logro para la sociedad. Sin embargo, este exceso de información si no se filtra bien y se analiza adecuadamente puede producir al menos cuatro efectos perversos: escasa utilidad, ineficacia, ineficiencia y confusión para la toma de decisiones. En esta línea de reflexiones nos planteamos varias preguntas:

1) ¿Estamos sacando todo el partido que necesitamos a la información existente?

2) ¿Somos capaces de detectar y absorber la información que realmente necesitamos y discriminar la que no nos aporta ningún valor?

3) ¿Tenemos actualizadas y alineados a nuestra organización los KPIs más relevantes para entender lo que pasa y actuar en consecuencia?

4) Para distintas fuentes de información que hemos decidido manejar, ¿las parcelamos y analizamos por separado o tenemos la tecnología y el hábito necesario para analizarla de forma multi-variable?

5) En un modelo de comercialización, como el actual, donde hemos pasado del mono-canal al multi-canal ¿estamos preparados para analizar la correlación y la eficacia de cada uno de los canales que empleamos y de su sinergia global?

Sobre este último punto me gustaría profundizar, con experiencias vivenciales de metodologías utilizadas. Pongamos por caso Compañía X que en un momento de coyuntura toma la decisión de abordar diferentes canales promocionales. Por ejemplo el presencial, e-rep, call center y marketing digital. El abordaje, sin duda constituye un reto, ambicioso y complejo. La pregunta en el aire: ¿Cómo medir si la eficacia del proyecto fue como suma de factores o como multiplicación de factores?. ¿Qué factores sumaron cero?. ¿Qué factores multiplicaron?. ¿Cuál fue la combinación que consiguió una mayor sinergia de ROI?

Una vez decidida la estrategia inicial Quién-Qué (cliente-canal o canales) pasamos a preparar las herramientas y las fuentes de información que nos deberían de proveer la base de nuestro seguimiento continuo.

Lo primero, seleccionamos un CRM que nos permita registrar toda la actividad realizada con el cliente, individualmente por tipo de canal y de forma aunada, es decir todos los impactos y cualquier otra actividad que ha recibido un cliente a través de los diferentes canales. Este elemento es clave para poder entender una campaña promocional integral. Es clave registrar sobre el pivotal del cliente cuantos impactos, frecuencia, actividad, inversión, etc fueron dados a través de los diferentes canales. Nos permite orquestar de una forma sincronizada la planificación promocional.

Lo segundo, seleccionar una herramienta de BI que nos permita introducir toda la información disponible, cuantitativa y cualitativa, de resultados y de actividad. Esta herramienta la preparamos para, a través de una serie de KPIs definidos y una serie de yardsticks también definidos correlacionar la eficacia de lo que hacemos y de lo que obtenemos. Dependiendo del tipo de proyecto definiremos los KPIs en áreas de input: actividad, targeting y calidad y áreas de output: resultados y productividad.

A través de las técnicas y metodologías de big-data y data-mining obtenemos los análisis multivariables de forma agregada:

-Clientes impactados por un solo canal.

-Clientes impactados por una combinación de distintos canales promocionales.

Siempre mantenemos muestras contraste en un solo canal y en combinación para poder medir posteriormente. La cantidad de información que cruzamos es grande: tipo de actividad, frecuencia, inversión, resultados, aspectos geográficos, políticos y socio-demográficos, perfil y segmento de cliente, tipo de centro de trabajo, cuestionarios de percepción y satisfacción, etc.

Las conclusiones del análisis multivariable nos permite tres tipos de acciones:

1- Replantear estrategia y tácticas iniciales
2- Monitorización continua
3- Elaborar modelos predictivos

En conclusión, este tipo de metodologías de big data en conjunción con un modelo analítico avanzado nos conducen al concepto de la inteligencia artificial. Cuando nos enfrentamos, especialmente a proyectos que pudieran requerir una multicanalidad promocional, los sistemas nos pueden predecir cual es la combinación óptima de canales y de que canales se debería prescindir por su nula o escasa rentabilidad. Además de esto, junto con los sistemas de tracking permiten una monitorización casi a tiempo real, lo que nos facilita poder modificar tácticas antes de que sea demasiado tarde para reaccionar.

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