Utilizar los datos con éxito para cumplir objetivos de negocio no es solo una cuestión de datos.
Para aprovechar los datos también hay que pensar en todo lo que les rodea, desde cómo se recopilan y almacenan hasta los cambios organizativos necesarios para poder utilizarlos y las herramientas y la tecnología que se necesitan para explotar su valor.
En publicaciones anteriores, ya analizaba la oportunidad de aprovechar los datos de clientes para acelerar los objetivos de negocio (The Retail Data Opportunity), cómo dar los primeros pasos para desarrollar una base sólida (Retail Marketing Data Foundation) y cuáles podrían ser las fuentes de esos datos (Retail Data Landscape). En este post voy a analizar las preguntas que los especialistas en retail marketing deben hacerse a sí mismos e incluso a sus proveedores de datos y tecnología para conseguir una evolución exitosa.
En este sentido, piensa qué tres cosas necesitas para cumplir tus objetivos de negocio:
- Capacidad de obtener datos para insights y poder tomar decisiones mejores y más fundadas;
- Hacer que los datos sean procesables para influir en el recorrido del cliente en distintos puntos de contacto;
- Utilizar los datos de forma eficaz para medir los resultados de negocio
Obtener insight
Como ya he subrayado en mis publicaciones anteriores, casi cualquier dato del que dispongas puede proporcionar información valiosa sobre el comportamiento de tus clientes, y casi cualquier dato que puedas añadir incrementará el valor de esos insights o permitirá conseguir otros nuevos. Me viene a la cabeza un ejemplo muy sencillo y muy claro de una marca de joyería online en la víspera del Día de la Madre del año pasado.
Esta marca quería promocionar su gama de regalos para el Día de la Madre entre las personas que se habían apuntado a su newsletter, pero se dieron cuenta de que, para muchas personas, el Día de la Madre es un día triste, por distintos motivos personales. Por eso, los correos electrónicos que enviaron antes de ese día incluían una opción muy sencilla para que los consumidores pudieran darse de baja de las comunicaciones del Día de la Madre. Aquellos que se dieron de baja no tuvieron que recibir mensajes que no querían por parte del retailer, y tampoco tendrán que hacerlo el año que viene, ni el siguiente. Y, además, la relación de la marca con todos los demás clientes que reciben ese correo electrónico se ha visto reforzada gracias a la consideración que los clientes perciben en el retailer.
Hacerlo procesable
Hay tres preguntas que los especialistas en marketing deben hacerse llegados a este punto:
- ¿Puedo aprovechar mis datos para la activación?
- ¿Puedo ampliar la activación a todos los canales que sean importantes para mis clientes?
- ¿Cómo puedo identificar a mis clientes en todos esos canales para poder enviar el mensaje correcto a la persona adecuada en el momento adecuado?
Ya hablé del tema de los permisos sobre los datos en una publicación anterior, pero es importante recordar que esto no solo se aplica a los datos que recopilas tú mismo/a. Debes asegurarte de que cualquier dato obtenido de proveedores de datos third-party o colaboradores de datos second-party se ha recopilado respetando el RGPD, para que puedas utilizarlos como desees.
Otro aspecto importante que debe tenerse en cuenta es la inminente desaparición de las cookies de terceros. A partir de enero del próximo año, el navegador Chrome de Google dejará de admitir estas cookies. Los especialistas en marketing ya no podrán rastrear a los clientes y hacer prospecciones en internet mediante las cookies. Al igual que todos los demás actores de medios, los especialistas en retail marketing deben prepararse para un futuro sin cookies. La buena noticia es que esto encaja perfectamente con el desarrollo de la estrategia de datos 360º que estoy describiendo.
Los retailers que almacenan datos basados en cookies de terceros solo tienen una ventana estrecha de oportunidad para conectarlos con el resto de la información de sus clientes. Una vez que las cookies de terceros hayan desaparecido, los datos asociados no podrán utilizarse, por lo que el momento para garantizar lo que ya se ha recopilado es ahora.
¿Hasta dónde puede llegar?
Con respecto a la escala, aquí es donde debemos ir más allá de los datos y empezar a hacernos preguntas sobre la tecnología de marketing del negocio. ¿Los datos recopilados son compatibles con toda la tecnología del stack tecnológico? Dicho de otro modo, ¿se pueden utilizar para identificar a los clientes y prospects del negocio en todos los canales que utilizan, y entregar el mensaje relevante en el momento adecuado?
Si la respuesta es no, recuerde que el enfoque que estamos discutiendo aquí consiste en dar pequeños pasos. Un retailer que se encuentre en esta situación debe determinar qué canales se ven afectados y, a continuación, dar prioridad a su reparación en función del grado de utilización de los mismos por parte de los clientes.
Hacer que merezca la pena
El último aspecto en el que hay que pensar es en cerrar el círculo. Este proceso se basa en ayudar al negocio a alcanzar sus objetivos, por lo que es fundamental saber qué resultados está teniendo cada acción, aprender de esos resultados y volver a intentarlo. Es la otra cara de la definición de esos objetivos: determinar cómo se va a medir la progresión que lleva hasta ellos y qué datos deben recopilarse para hacerlo. En muchos casos, estos datos serán transaccionales pero, una vez más, puede que sea necesario complementarlos.
Por ejemplo, si uno de los objetivos del negocio es vender a clientes con mayores ingresos, saber únicamente que las ventas han aumentado no es suficiente. Es necesario encontrar una manera de desglosar las ventas por valor de cada comprador, lo que podría provenir de tus propios datos first-party, que revelan qué tarjeta de crédito se utilizó. También pueden obtenerse de datos third-party, que muestran dónde viven los clientes o en qué supermercado compran.
Unirlo todo
Adoptar el tipo de enfoque reiterativo que acabo de describir tiene una doble ventaja. Solo se hacen pequeños cambios, por lo que la inversión necesaria no es muy grande. Además, como se optimiza de forma constante, debería poder comenzar a mostrar valor rápidamente. Esto significa que el proceso debe ser circular: unos resultados mejores generan más inversiones, lo que a su vez permite obtener mejores resultados. Y todo puede empezar con pequeños pasos.