En R apostamos pola Intelixencia Artificial para asegurar a explotación dos datos da empresa, extraerlles o máximo rendemento e xerar información que axude á toma de decisións e impacte positivamente no crecemento do negocio.

Na actualidade resulta importante analizar como unha organización pode comezar a valorizar os seus datos para medrar dende o Marketing Data, independentemente do seu tamaño. E en R somos verdadeiros/as afortunados/as no mundo do dato. Porque a diferenza doutras compañías, temos contacto directo cos/coas clientes/as finais e coñecémolos moi ben.

Por iso, a incorporación do móbil e a despregadura de fibra doutros operadores obrigounos a profundar nas políticas de datos, o gran condicionante destas compañías, e na incorporación de servizos converxentes.

Por que? Para ser máis eficiente, chamar só aos/ás clientes/as que tes que chamar e reducir un custo. Tradúcese en eficiencia en retención e en venda.

A incorporación dos datos, en primeiro lugar como Business Intelligence e actualmente como Data ou Enxeñaría do dato, situounos na vangarda nestes aspectos, do mesmo xeito que aos bancos ou ás empresas de seguros.

Como agora somos varias marcas, podemos aproveitar sinerxias e integramos os datos nun Data Warehouse, Data Mart para visión de extracción de datos ou de reporting.

Doutra banda, contamos cunha plataforma de modelado de datos de Google e, como o crecemento de datos foi exponencial, tivémonos que ir á nube e temos varios departamentos dedicados expresamente ao tratamento dos datos.

  • Área customer analytics para analizar todos os estudos ou modelos de risco, modelos de scoring ou modelos de triggers (regras de negocio).
  • Área de retención&loyalty para identificar análise e reducir as baixas (churn).
  • Customer Intelligence&Development dedicada a estudar novos produtos e nova oferta.

Ademais, baseamos a nosa estratexia do dato combinando perfís externos con internos: Data Engineers, Data Scientists e Analistas de Negocio.

Contamos cun equipo especializado en IA, BAI Analytics, e traballamos en estreita colaboración con empresas especializadas, como DataRobot. E, por suposto, é básica a formación continua.

Son múltiples os exemplos prácticos de aplicación do Marketing Data:

  • Modelos de predición de risco “churn express”, un modelo de risco que predí a fuga a x días (curto prazo).
  • Modelos de scoring que definen as accións de fidelización que se poden realizar con clientes, como melloras de prezos ou agasallos.
  • Modelos de propensión á compra “cross selling”. En función do comportamento do cliente, ofrécenselle outros servizos complementarios.

De cara ao futuro, convén lembrar que, por sorte ou por desgraza, a venda, especialmente en residencial, é cada vez máis en liña, polo menos en certos sectores.

Unha forma de chegar aos clientes mediante os datos é a actividade do márketing dixital, a través das áreas de performance márketing e as de captación dixital.

Forma parte dunha canle de venda ou é propiamente unha canle que trae vendas e tráfico á web ou ás canles de entrada que pode converterse en "end to end" (compra por internet) ou en tráfico atendido por plataformas comerciais, como a televenta.

Para xerar tráfico e leads, poden realizarse diferentes tipos de campañas: SEM, Display (banners), paid social, SMS, con vídeos en youtube, distribuidores en liña ou a través de terceiros ou comparadores. En calquera caso, resulta indispensable que a web estea o máis optimizada posible.

Ao final, a clave está en tomar en serio a oportunidade que vos dá a análise dos datos e definir unha estratexia realista coa que a empresa se comprometa.

Non menos importante é rodearse de empresas con experiencia, tal e como estamos a facer en R, colaborando e traballando conxuntamente con socios tecnolóxicosexperimentados en cada tecnoloxía.

Se queres saber máis sobre as nosas solucións tecnolóxicas para empresas, subscríbete ao noso boletín ou contacta co equipo da área comercial empresas.