Big Data es uno de los mayores retos de las empresas y una de las mayores prioridades entre los directores de las compañías y no es ajeno para los gerentes de mercadeo su importancia para conocer mejor a sus clientes e identificar patrones de comportamiento que les ayuden a crear mejores experiencias, de hecho, el 62 por ciento de las empresas creen que Big Data puede darles una ventaja competitiva contra sus competidores. Sin embargo, el éxito detrás del uso de los datos de su CRM en una estrategia de Big Data debe estar asociado a un adecuado planteamiento del caso de uso, la calidad de los datos, la capacidad de visualización y el uso de estos datos; un estudio reciente muestra que solo <4% de las empresas están aplicando las mejores prácticas de Big Data; Si las estrategias de Big Data se implementan con éxito, los resultados son altamente rentables.
Una estrategia de Big Data no está completa sin el complemento de procesos analítico, las empresas que saben utilizar los datos comerciales e implementan soluciones de Inteligencia de Negocios (BI) con éxito, tienen 23 veces más probabilidades de superar a sus competidores en la adquisición de clientes y 9 veces más probabilidades de ganar lealtad de los clientes. La mayoría de los datos que necesita para iniciar son activos que usted ya tiene en sus bases de datos o en fuentes de datos públicos como las redes sociales, datos de registros de transacciones o historiales de clientes.
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Establezca procesos de administración y gobierno de datos (data governance), creando algunos procesos recurrentes que le ayuden a captar los datos que son importantes para su negocio pero que también prevalezcan actualizados y no duplicados a lo largo del tiempo. Estos procesos le ayudarán a adoptar con facilidad cualquier iniciativa que desee de Big Data.
Tenga claros los procesos de su empresa le permitirán adoptar con mayor facilidad los casos de uso en Big Data. Los CRM ya automatizan y estandarizan procesos comerciales por lo que su empresa debe conocer dónde están las principales fuentes de información, los principales retos en la captación, maduración y retención de clientes, y en dónde tenemos carencia de información y visualización de datos. Entendiendo nuestros procesos, estas fortalezas y debilidades, podrá definir los casos de uso que le permitirán trabajar sus primeras hipótesis de datos. Por ejemplo, si su empresa tiene una baja retención de clientes, podría realizar una exploración histórica de datos y con ayuda de algunos algoritmos identificar cuales son los patrones que se replican en el comportamiento de clientes que abandonan la empresa para entender en qué proceso debo realizar ajuste.
A través de su CRM se puede recopilar data histórica de sus campañas, respuesta de sus clientes, campañas más rentables y menos rentables, entre otro tipo de información. Esta información podría ser utilizada en un proyecto de Big Data para diseñar campañas más inteligentes que utilicen datos del comportamiento de usuario de cualquier fuente de información, como correo electrónico, web, móvil, SMS, redes sociales, mensajes grupales y otros.
La visualización de datos comerciales le ayudará a poner los datos en contexto y dar vida a los casos de negocios que se definan en su proyecto de Big Data. Muchos de los primeros reportes de mercadeo ya existen en su CRM y estos deberían ser las primeras fuentes para sus proyectos de CRM. El objetivo en este punto sería que pudiera ver no solamente datos de lo que ha pasado sino automatizar estos reportes en procesos que le permitan predecir y prescribir acciones según los procesos de negocio. Las capacidades avanzadas de visualización a través del Big Data les permiten a las organizaciones obtener información que de otra forma sería imposible.
De alguna forma todas las organizaciones están destinadas a realizar procesos aprovechando el Big Data, comenzar con los primeros casos de uso debe verse como un proceso de conocimiento, paciencia y de prueba y error. No espere lograr grandes cambios en sus primeros casos de uso, iniciará con hipótesis que inicialmente podrían ser erróneas, pero este es parte del aprendizaje mientras en el camino mejora la sección de los casos, la calidad de los datos y la forma de visualizar y proyectar esta información para el beneficio de su empresa.