Según el Informe de la UCLA (2014), en los últimos 30 años, la humanidad ha generado un mayor volumen de información que en los 5.000 años anteriores. Este hecho, en parte, es gracias a Internet, las TICs y a los grandes avances tecnológicos que se han dado desde finales del s. XX y que se continúan produciendo actualmente.
La era digital ha marcado un antes y un después en la manera de entender los datos por parte de los expertos en marketing y, por supuesto, el tipo de trato que se da a estos desde la empresa.
Los departamentos de marketing han tenido que hacer un esfuerzo, con el fin de transformar los datos en conocimiento, que avale el proceso de toma de decisiones, mejorando la competitividad a través del conocimiento del cliente con el fin de satisfacerlas necesidades individuales que se dan en el mercado de forma efectiva.
En este proceso se utilizan tanto aplicaciones científicas convencionales, como redes neuronales y gran diversidad de técnicas que emanan directamente del ámbito de la estadística, la matemática, entre otras.
Pero esto no podría gestionarse sin un buen apoyo tecnológico que, mediante la “inteligencia artificial”, proporciona herramientas como el “Data Warehouse”, en el que fuentes de información se cruzan mediante sofisticadas técnicas analíticas para obtener conclusiones sobre el comportamiento de los clientes reales y potenciales; o el “Data Mining”, capaz de bucear en un mar informativo para predecir comportamientos y actuar en consecuencia.
Con el uso del marketing científico, las empresas pueden saber cuál es la minoría de clientes que genera una gran mayoría de beneficios, averiguar cómo factores demográficos, geográficos y sociales condicionan el proceso de compra, diseñar campañas de marketing más certeras y económicas, calcular cuánto cuesta incorporar un nuevo cliente o predecir qué clientes tienen una mayor probabilidad de migrar.
Como ejemplo de estos procesos, tenemos la empresa Tesco, con su tarjeta de fidelización Clubcard, que utilizan cerca de 20 millones de personas, ha permitido al gigante de la distribución crear cerca de 5.000 segmentos de necesidad y diseñar unas 300.000 versiones distintas de sus ofertas, en función de los citados segmentos.
Otro ejemplo es el de Bankinter, que con la aplicación del marketing científico, se ha posicionado como la entidad más sofisticada y certera en estrategia de clientes en España y una de las más punteras de Europa, reduciendo considerablemente sus tasas de abandono de clientes en los segmentos más rentables y optimizando la asignación de recursos.
Todo lo que hemos visto hasta el momento, podemos introducirlo en nuestro sistema de CRM, que contribuye a mejorar el flujo de datos sobre los clientes, capaz no sólo de organizar datos, sino de “explotarlos” y obtener importantes incrementos productivos, satisfaciendo un mayor numero de necesidades, de una manera más concreta, precisa y eficiente.
Como conclusión, nos encontramos en la paradoja de que este uso masificado de la información desemboca en el marketing relacional, una nueva manera de entender el trato personalizado, el “one-to-one”. Éste, gracias a los avances tecnológicos, nos permite ofrecer un trato más exclusivo y personalizado que nunca a un gran número de clientes, customizando productos y servicios a medida y conociendo los intereses o necesidades de los clientes uno por uno.
Víctor Redondo, estudiante de Marketing y Dirección Comercial de la UAO CEU.