En R apostamos por la Inteligencia Artificial para asegurar la explotación de los datos de la empresa, extraerles el máximo rendimiento y generar información que ayude a la toma de decisiones e impacte positivamente en el crecimiento del negocio.

En la actualidad resulta importante analizar como una organización puede comenzar a valorizar sus datos para crecer desde el Marketing Data, independientemente de su tamaño. Y en R somos verdaderos/as afortunados/as en el mundo del dato. Porque a diferencia de otras compañías, tenemos contacto directo con los/as clientes/as finales y les conocemos muy bien.

Por ello, la incorporación del móvil y el despliegue de fibra de otros operadores nos ha obligado a profundizar en las políticas de datos, el gran condicionante de estas compañías, y en la incorporación de servicios convergentes.

¿Por qué? Para ser más eficiente, llamar sólo a los/as clientes/as que tienes que llamar y reducir un coste. Se traduce en eficiencia en retención y en venta.

La incorporación de los datos, en primer lugar como Business Intelligence y actualmente como Data o Ingeniería del dato, nos ha situado en la vanguardia en estos aspectos, al igual que a los bancos o a las empresas de seguros.

Como ahora somos varias marcas, podemos aprovechar sinergias y hemos integrado los datos en un Data Warehouse, Data Mart para visión de extracción de datos o de reporting.

Por otro lado, contamos con una plataforma de modelado de datos de Google y, como el crecimiento de datos ha sido exponencial, nos hemos tenido que ir a la nube y tenemos varios departamentos dedicados expresamente al tratamiento de los datos.

  • Área customer analytics para analizar todos los estudios o modelos de riesgo, modelos de scoring o modelos de triggers (reglas de negocio).
  • Área de retención&loyalty para identificar análisis y reducir las bajas (churn)
  • Customer Intelligence&Development dedicada a estudiar nuevos productos y nueva oferta.

Además, basamos nuestra estrategia del dato combinando perfiles externos con internos: Data Engineers, Data Scientists y Analistas de Negocio.

Contamos con un equipo especializado en IA, BAI Analytics, y trabajamos en estrecha colaboración con empresas especializadas, como DataRobot. Y, por supuesto, es básica la formación continua.

Son múltiples los ejemplos prácticos de aplicación del Marketing Data:

  • Modelos de predicción de riesgo “churn express”, un modelo de riesgo que predice la fuga a x días (corto plazo).
  • Modelos de scoring que definen las acciones de fidelización que se pueden realizar con clientes/as, como mejoras de precios o regalos.
  • Modelos de propensión a la compra “cross selling”. En función del comportamiento del/ de la cliente/a, se le ofrecen otros servicios complementarios.

De cara al futuro, conviene recordar que, por suerte o por desgracia, la venta, especialmente en residencial, es cada vez más online, al menos en ciertos sectores.

Una forma de llegar a los clientes mediante los datos es la actividad del marketing digital, a través de las áreas de performance marketing y las de captación digital.

Forma parte de un canal de ventas o es propiamente un canal que trae ventas y tráfico a la web o a los canales de entrada que puede convertirse en "end to end" (compra por internet) o en tráfico atendido por plataformas comerciales, como la televenta.

Para generar tráfico y leads pueden realizarse diferentes tipos de campañas: SEM, Display (banners), paid social, SMS, con vídeos en youtube, distribuidores online o a través de terceros o comparadores. En cualquier caso, resulta indispensable que la web esté lo más optimizada posible.

Al final, la clave está en tomar en serio la oportunidad que os da el análisis de los datos y definir una estrategia realista con la que la empresa se comprometa. No menos importante es rodearse de empresas con experiencia, tal y como estamos haciendo en R, colaborando y trabajando conjuntamente con socios tecnológicosexperimentados en cada tecnología.

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