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La analítica de datos aplicada al conocimiento del cliente tiene una repercusión directa en los resultados

Los modelos analíticos permiten tener un conocimiento holístico del cliente para anticiparse a sus necesidades e incrementar su consumo.

El SAS Forum ha celebrado este año su foro anual con el lema «Experience Your New Possible» en el que ha contado con la presencia de Tinámica, compañía de soluciones tecnológicas especializadas en el entorno de big data, como patrocinador.

Cristina Mallón Gil-Fournier, BI & Big Data Project Manager de Tinámica, durante la ponencia «Listos para una experiencia 360º de cliente en retail», habló de tener una visión completa del cliente, lo cual permite a cualquier empresa anticiparse a las necesidades del mismo, ofreciendo campañas personalizadas que se ajusten a su demanda y que incentiven la compra. El resultado es un incremento de las ventas que tiene una repercusión directa en los resultados económicos de las compañías.

Liderar un proyecto dirigido a tener un conocimiento holístico del cliente implica tener en cuenta aspectos como el data governance, la omnicanalidad, los modelos analíticos, el seguimiento de la competencia y las tecnologías de big data y real time.

La toma de decisiones, por su parte, pasa por la explotación de modelos analíticos, por el tratamiento del dato a través de procesos de limpieza, agregación y consolidación, y por la recuperación de datos transaccionales con la integración del dato externo. Todo ello permite al retail anticiparse a la necesidad del cliente.

Conseguir estos resultados pasa por un proceso de tratamiento completo de los datos, tanto internos como externos, de los que dispone la compañía. De este modo, la creación de una plataforma analítica se realiza con la integración de información de diferentes fuentes de información, entre las que se encuentran los datos de compra, históricos de campañas, información de contacto, captura de respuesta por canal, histórico de respuestas, grupos de control, tiendas y productos, tienda online y reclamaciones.

El siguiente paso consiste en plantear la estrategia, que debe estar basada en el conocimiento del cliente, de modo que se pueda planificar la realización de acciones para alcanzar los objetivos de ingreso propuestos. La información de los clientes y la gestión de los datos darán lugar a un análisis predictivo y prescriptivo, permitirán calcular el valor del cliente, así como hacer un análisis de la actividad online que nos lleve a realizar acciones de marketing específicas para cada tipo de cliente.

La implementación global del proyecto se puede realizar con tecnología SAS, en concreto, utilizando las soluciones SAS Data Integration, SAS Marketing Automation y SAS Visual Analytics.

«El resultado es un tratamiento completo del dato, un incremento del consumo de los clientes, la ejecución de campañas personalizadas y obtener una visión holística del cliente e informes personalizados», finalizó Mallón.

 

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