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Cómo la inteligencia de datos está transformando la empresa

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El enfoque comercial tradicional por sí solo no puede ayudar a una empresa a mantenerse al día con la tasa de competencia en el entorno actual basado en datos. Esto explica por qué la ciencia de datos eclipsa estos métodos de la vieja escuela, particularmente en algunas regiones clave.

Los empresarios deben buscar nuevas formas de potenciar sus productos, mejorar sus procesos y conseguir más clientes. Ha habido numerosas técnicas innovadoras que se han desarrollado en los últimos años. Sin embargo, solo algunos de ellos han sido potencialmente un cambio de juego como la inteligencia de datos. El avance en la ciencia de datos ha facilitado que las empresas organicen sus datos en información procesable.

El impacto es extremadamente notorio, de modo que confiar solo en un enfoque no basado en datos no es suficiente para que su empresa compita favorablemente en el mercado. Hay más que suficiente información disponible para que las personas la manejen en una duración razonable. La inteligencia de datos captura los detalles y filtra la información más útil para la atención humana. Aquí hay un resumen de cómo la inteligencia de datos eclipsa las prácticas comerciales antiguas en tres áreas principales.

Segmentación y perfilado de clientes

Enfoque tradicional

En el método convencional, la segmentación de clientes se lleva a cabo según los datos demográficos que se supone que están asociados con el impacto más destacado en el comportamiento de compra. Esto incluye edad, sexo, ingresos, código postal y estado civil. Si bien es fundamental considerarlas, las categorías demográficas son amplias. Dado que la personalización es una tendencia importante en el marketing, la implementación de sus estrategias de marketing en función de la demografía en bruto puede alejar a los clientes potenciales y dar lugar a campañas de bajo rendimiento.

Ciencia de los datos

Con la ayuda de la inteligencia de datos, las empresas pueden combinar fácilmente sus datos durante la segmentación. Los datos utilizados se recopilan de diversas fuentes, como campañas de marketing, ventas anteriores e información externa sobre la situación del mercado y los clientes, las redes sociales, el programa de fidelización de clientes y la colaboración en la tienda.

Técnicas innovadoras como el aprendizaje automático eliminan el sesgo femenino del proceso. La segmentación inteligente de clientes comienza sin suposiciones y obtiene características compartidas entre los clientes más allá de la simple demografía. La demografía se usó comúnmente en primer lugar debido a la falta de una mejor alternativa. Con la ayuda de la ciencia de datos, los especialistas en marketing están en una mejor posición para clasificar a sus clientes por aspectos como la carrera, la estructura de la familia, intereses mutuos, pasatiempos, entre otros detalles del estilo de vida.

Los perfiles de clientes que se crean con este tipo de datos se basan en la realidad y no en la ambición. Indican los clientes que ya están utilizando la empresa y determinan los aspectos que inspiran la conversión y elevan el posible valor de por vida. Las empresas luego utilizarán esta información para guiar sus metodologías de marketing y ventas.

Campañas de marketing

Vieja escuela

Sin el uso de tecnología moderna como el software de análisis, las decisiones de marketing deben basarse en la combinación de las expectativas de ventas y las ventas estacionales anteriores. Algunas empresas utilizarán cifras de ventas semanales y números operativos. Es difícil generar todos los datos en un período corto para utilizarlos inmediatamente. Este enfoque requería que realizara un seguimiento de la proyección para poder guiar toda la estrategia, pero dependen inherentemente de datos obsoletos.

Ciencia de los datos

La ciencia de datos se usa comúnmente en el análisis en tiempo real mediante el cual estos programas combinan datos de varias fuentes y los analizan a medida que se recopilan para ofrecer información inmediata y oportuna basada en varios factores. Esto incluye patrones de ventas locales, niveles de inventario, eventos locales, historial de ventas anteriores y aspectos estacionales. Los análisis de transmisión recomiendan actividades que están diseñadas para satisfacer las expectativas y necesidades del cliente a medida que se presentan, impulsando los ingresos y mejorando la satisfacción del cliente.

La inteligencia de datos no debe considerarse como un remedio para todos los problemas de inventiva. Esto se debe a que las perspectivas poco realistas pueden acabar con un proyecto de ciencia de datos debido a la falta de apoyo. Muchas empresas se encuentran atrapadas en la exageración del uso de esta herramienta y esperan un retorno de la inversión instantáneo. Tenga en cuenta que los análisis no son mágicos. Ofrecen información y recomendaciones específicas que ayudan a los gerentes a dar forma a la estrategia corporativa. Ser capaz de mantener expectativas alcanzables sobre su potencial es un gran paso para encontrar una solución duradera de los programas de inteligencia de datos.