Con Big Data, el
rastreo y análisis de datos online es posible anticipar las compras de los
usuarios, incluso antes de que lo sepan.
En la película "Minority Report", Tom Cruise
manipulaba un software que podía predecir crímenes. Tal como hacen ahora las
tecnologías predictivas.
El rastreo y concentración de la información en Internet
llegaron a tal punto que posibilitan a las empresas anticipar las decisiones de
compra de los consumidores, incluso antes de que ellos lo sepan. Tales acciones
son posibles por vía de Big Data,
análisis predictivo, Machine Learning, redes neuronales y hasta la inteligencia
artificial, una artillería tecnológica cuyo objetivo es cruzar y desmenuzar
inmensas cantidades de datos de redes sociales, buscadores y sitios online,
para trazar perfiles y tendencias de consumo al instante.
De todo, lo más novedoso es la facultad de anticipar cuándo,
cómo y dónde una persona podría efectuar la compra de un determinado producto.
Y monitorear si un cliente insatisfecho tiene previsto cambiar de marca o dar
de baja un servicio, un dato crucial para las áreas de marketing y fidelización
de las compañías. Google, Facebook, Amazon, IBM, Microsoft y Accenture son algunas
de las empresas que impulsan esta nueva generación de tecnologías basadas en el
desarrollo de algoritmos y en el entrecruzamiento de datos propios enriquecidos
con contenidos de la Web.
“Las empresas están repletas de datos. Y tienen acceso a
datos externos, que pueden complementarse. Con eso, se pueden identificar
patrones de comportamiento y predecir, por ejemplo, si una persona me va a
comprar el mes que viene y si pagará al contado o con tarjeta”, explica Daniel Lázaro, responsable de Analytics
de Accenture. El secreto de todo son los algoritmos, un término que significa
una serie de pasos para lograr un objetivo. En el caso de los humanos: un
patrón de conducta, un hábito. En el caso de las máquinas, un programa
informático, por ejemplo.
La facultad de predecir y anticipar acontecimientos o
tendencias parte del análisis meticuloso de enormes volúmenes de información.
“Los datos son un activo.Y bien tratados y analizados en forma inteligente nos
permiten encontrar respuestas a preguntas que ni siquiera nos formulamos.Lo más
importante es que la materia prima de estos modelos son los datos, que sean
precisos, confiables y oportunos”, explica Lázaro.
La notable evolución de plataformas de análisis predictivo
es permanente. Esto se ve favorecido por la expansión de las redes sociales,
las plataformas de eCommerce, portales especializados y buscadores. Navegar por
Internet deja huellas y marcas personales por todos lados. Y esas huellas son
recopiladas, analizadas y sometidas a estadísticas en forma permanente. Por
caso, una compra en Amazon, precedida por consultas y comparaciones en Google,
Facebook y Twitter, entre otros, revela patrones ocultos incluso para el propio
dueño de esa información.
Estas nuevas fórmulas para entrecruzar datos viene de lejos.
En sus inicios, el foco tecnológico intentaba rastrear en las bases de datos
corporativos para elaborar conclusiones sobre clientes, proveedores, eficacia
del marketing y logística. Dentro de esos márgenes acotados, la herramienta
ideal era el Business Intelligence. Eso mismo, en la escala global de Internet,
la jerga lo define como Big Data. Para tener una idea de la envergadura, van
las siguientes cifras: Facebook tiene 1.900 millones usuarios activos,
Instagram, 600 millones y You Tube, otros 1.000 millones. A esto habría que
computar los 1.000 millones de personas que usan el Chrome, el navegador más
popular. Todo lo que hace una persona/consumidor, queda registrado y listo para
ser tratado.
“Hay algoritmos destinados a levantar perfiles de usuarios a
través de las redes, el registro del celular o el buscador. Y eso permite
gestionar campañas publicitarias personalizadas o direccionadas a usuarios
específicos. La ventaja competitiva es la capacidad para manejar grandes
volúmenes de datos, la potencia para procesar y la capacidad de almacenarla”,
señala Carlos Abril, presidente de
Atos, una consultora en IT. La hoja de ruta de cada consumidor es alimentada
por otras fuentes (la dirección IPde cada dispositivo), que en conjunto “se
somete a un modelo matemático diseñado para buscar y explotar esa información”,
dice Abril.
En Internet, todo está a la vista. Y cuanto menos sepan los
usuarios, mejor. Diego Castiglioni,
un alto ejecutivo de IBM, distingue los datos en estructurados (edad, sexo,
nacionalidad, preferencias, entre otros) de los no estructurados (estados de
ánimo, información de compras y comentarios en redes sociales). Incluso, hay
tecnologías que interpretan archivos de audio, imágenes y video. “Así es
posible detectar patrones de un usuario, como el malestar con una empresa, una
marca o un producto. Y también acciones que realizó: movimientos de cuentas,
transacciones o consultas. Todo eso son modelos predictivos”, agrega.
Los expertos remarcan la importancia de analizar los
comportamientos en tiempo real. “Es vital para el futuro de las compañías,
porque el consumidor cambia muy rápido”, coinciden.
En este sentido, recomiendan la creación de equipos de
analistas y científicos de datos, que cuenten con la capacidad de interpretar
la inmensa cantidad de información que circula y desarrollar algoritmos
adecuados para anticipar tendencias. “La utilización del Big Data y la
geolocalización facilita el envío de ofertas a teléfonos móviles a una persona
que está en un shopping, por ejemplo”, comenta Luppi.
Los algoritmos, cada vez más complejos y precisos, arman una
radiografía en tiempo real de cada usuario: qué consulta, si está contento o
enojado con algo, qué quiere comprar y en dónde, su opinión sobre las marcas y
si está pensando en viajar, entre otras cosas. Y de allí, con algoritmos más
sofisticados (Machine Learning, redes neuronales y la inteligencia artificial)
se puede deducir casi todo lo demás: “Son estadísticas aplicadas a sistemas,
que exponen información oculta y nos permiten entender patrones de conducta
difíciles de ver”, sostiene Ezequiel
Glinsky, director de Nuevas Tecnologías de Microsoft.
La búsqueda de esos patrones tiene dos aristas
contrapuestas: para las empresas, es un activo vital, una utopía. Para otros,
es un mundo distópico, pero real. Haga la prueba. Intente una consulta puntual
en Google o en sitios de retail de un producto específico, por ejemplo una
heladera. En minutos apenas, comprobará que le llegan ofertas relacionadas con
heladeras de todo tipo, tamaño y marca. Y también de posibles puntos de venta
para comprarla, medios de pago y financiación. Esos rastreos quirúrgicos para
armar avisos a medida es uno de los nichos de mayor potencial, coinciden los
especialistas.
Para eso, existen tecnologías descriptivas (qué hacen y qué
hicieron los usuarios), y predictivas: “Son estadísticas elaboradas en función
de la información de hoy y de ayer, desde la cual se puede anticipar decisiones
futuras”, dice Fernando Gamboa,
director general del Grupo Assa. Y agrega que por medio de las nuevas capas
tecnológicas se pueden recopilar datos cada vez más rápido, lo que habilita una
enorme cantidad de información vital no sólo para aumentar las ventas sino
también para readaptar áreas de un negocio. “Puedo saber hoy qué producto se vende
más y dónde falla la cadena de producción. Así, la reacción es online y
disminuyen los factores de riesgo”, afirma.
Lo cierto es que esas facultades adivinatorias resultan un
tanto inquietantes. La recopilación de datos de diversos orígenes, son
observadas con preocupación, especialmente en Europa. El traspaso de
información de los usuarios sin su consentimiento se considera un delito grave
en algunas legislaciones. Sin ir más lejos, la Comisión Europea le aplicó una
multa de 110 millones de euros a Facebook por combinar los datos de sus
usuarios con los de WhatsApp, compañía que le pertenece desde 2004.
“Tenemos una política clara al respecto: el usuario es dueño
de sus datos y no capturamos esa información”, se ataja Glinsky, de Microsoft. Pero el ejecutivo reconoce que recopilan
“datos públicos”, como las ventas de Mercado Libre. En la era digital y las
redes sociales, la línea entre lo público y privado es muy difusa.
Una radiografía para
ajustar la oferta
Sergio Kaufman: CEO de Accenture
La noticia ya no sorprende: en los rankings, las empresas
más valiosas son compañías cuyos activos más importantes son de naturaleza
intangible: marcas, posicionamiento, talento organizacional y, sobre todo, una
rica cartera de clientes. Es decir, conocida hasta en su más mínimo detalle
gracias a los datos que ellos mismos informaron voluntariamente.
¿Por qué las personas aceptan ceder algo tan personal que,
para estas organizaciones, constituye el núcleo duro de lo más preciado de sus
activos? En principio, la gente lo hace al acceder a las redes sociales. Y al
hacerlo en forma gratuita, se inclinan a brindar información personal con más
facilidad que si estuvieran pagando por ello.
En realidad, lo que se presenta como gratuito encierra en sí
mismo la contrapartida de compartir lo más valioso que las personas tienen en
la sociedad del conocimiento: la información sobre sí mismos. No sólo los datos
duros de la persona, sino los demás aspectos de su vida que va registrando y
compartiendo a través de Internet y todas las redes sociales. Esto tiene un
precioso valor para las empresas, que pueden tener una radiografía completa de
los hábitos de consumo y así ajustar una oferta más atractiva.
Algunos especialistas en tecnología e información alardean
que con sólo un nombre pueden hacer un escaneado casi completo de una persona,
incluyendo gustos e inclinaciones sociales o hasta inferir sus preferencias
políticas. Ya hay muchos estudios que demuestran que mirando la información del
individuo podemos predecir un comportamiento determinado. Tanto, que cuando se
habla de hacking político se puede explicar cómo las inferencias que se hace a
partir del perfil del ciudadano, incluso los que no están identificados
plenamente con un candidato o postura ideológica, los denominados “swinger voters”.
En el ámbito de las empresas, también ponen su impronta
corporativa allí adentro y entonces se pueden conocer datos y compartir mucha
información a competidores y hasta a terceros que podrían vulnerar su entorno
de seguridad.
Los riesgos en todos los ámbitos (personales y corporativos)
nos invitan a reflexionar sobre el derecho a nuestra privacidad. Una paradoja
surgida en un contexto de enorme progreso de las comunicaciones y el desarrollo
de plataformas tecnológicas. Hasta qué punto yo, que di libremente toda mi
información (muchas veces sin leer en detalle la letra chica de las condiciones
de aceptación) estoy cediendo aspectos valiosos de mi intimidad y, sobre todo,
dando una llave de acceso a aspectos de mi persona que no quisiera exponerlos.
Si bien hay leyes que protegen la privacidad, ningún país
pudo alcanzar todavía una solución perfecta.
Las nuevas reglas de
la tecnología cognitiva
Roberto Alexander: Presidente y CEO de IBM
¿Quién de ustedes ha recibido un correo electrónico con una
oferta que no se ajusta para nada a lo que les gusta? ¿Quién marcó como “spam”
los emails de una marca que envía constantemente mensajes irrelevantes? O
incluso, ¿quién ha recibido SMS en su celular acerca de un nuevo producto para
comprar, en una fecha del mes en la que no hay dinero?
Si respondiste sí a al menos una pregunta, formás parte del
promedio de compradores que lidiamos con empresas que no nos conocen y que nos
espantan, en lugar de ganar nuestra fidelidad.
De acuerdo con un reciente estudio global de IBM sobre
experiencia del cliente, el 71% de las marcas envía mensajes genéricos, es
decir no personalizados, a sus compradores y el 70% no permite a sus clientes
elegir su forma preferida de ser premiado en un programa de fidelidad.
Pero lo que es aún más inquietante es que sólo el 17% de las
marcas aprovecha los datos de preferencia de sus clientes para hacerles ofertas
y recomendaciones de compra.
Afortunadamente el cambio ya comenzó. Empresas alrededor del
mundo, incluyendo la Argentina, están cambiando su chip y están implementando
tecnologías cognitivas (Inteligencia Artificial avanzada) para personalizar e,
incluso, híperpersonalizar las experiencias de los usuarios.
Me refiero a que tienen la capacidad de conocer nuestros
intereses, preferencias y comportamiento para entregar ofertas de valor y
productos acordes con nuestro perfil, que nos contacten a través de los canales
que queremos, o nos conquisten consultándonos cuál sería el mejor premio dentro
de un programa de fidelización.
El marketing evolucionó y los equipos pueden analizar datos
que hasta hace poco tiempo se consideraban ocultos.
La computación cognitiva está siendo utilizada para conocer
el recorrido de los clientes, fidelizarlos, identificar y eliminar posibles
obstáculos, y mejorar las tasas de conversión. En síntesis, las marcas pueden
–y deben- brindarnos experiencias más positivas.
Antes se solía segmentar a los consumidores por edad o
género. Pero eso ya no alcanza. Hay características que a cada persona nos hace
únicos e incluso ser polos opuestos a otras personas de nuestra misma edad o
ubicación geográfica.
La “inteligencia cognitiva” enfocada en conocer a los consumidores
llegó para quedarse.
No solo ayudará a que recibamos ofertas personalizadas y nos
sintamos a gusto con la manera en que las empresas nos tratan a la hora de
comprar, sino que dará paso para que el servicio al cliente se convierta en una
experiencia agradable a través de redes sociales y por fuera de ellas.
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