Defina sus objetivos de inteligencia de clientes

Hace unas semanas me pidieron que preparara un taller para una empresa de telecomunicaciones que quiere invertir más en inteligencia de clientes. Mi primera pregunta fue: «¿Podemos tardar una semana en analizar todas las posibilidades?» El problema con la inteligencia de clientes es que, si bien todo el mundo quiere más (y mejores versiones), hay muchas vías diferentes para perseguirla. Ninguna organización puede dedicarlas a todas a la vez (y esta empresa no quería que su taller durara una semana), así que el desafío consiste en reducir las opciones rápidamente. Tiene que reflexionar sobre la situación y los objetivos de su empresa y considerar únicamente las iniciativas que tengan el mayor impacto.

Por ejemplo, los datos y el análisis de los clientes pueden ayudarlo a adquirir nuevos clientes o a conservar los antiguos. Según cuál sea su prioridad actual, se aplicarán diferentes herramientas y técnicas. La posibilidad de presentar «próximas mejores ofertas» a los clientes (sobre la que algunos colaboradores y yo escribimos en un reciente HBR artículo), tiene una relación calidad-precio muy alta si es un minorista con muchos productos diversos y atractivos que ofrecer, pero quizás no si es un banco con un conjunto de servicios financieros bastante estándar que no tientan a los consumidores a hacer compras impulsivas. Análisis de vídeo tienen un gran potencial para los minoristas tradicionales que quieren entender a sus clientes, pero probablemente no sirvan de mucho para un minorista en línea o un fabricante que distribuye a través de muchos canales. La segmentación es una herramienta poderosa, pero solo funciona si tiene la capacidad de tratar a los diferentes clientes de manera diferente, y muchas empresas de productos y servicios de consumo no lo hacen (al menos si son honestas consigo mismas).

Por lo tanto, lo que hice para el equipo de telecomunicaciones fue elaborar una lista rápida de las capacidades que una organización podría decidir desarrollar en el ámbito de la inteligencia de clientes. La idea era que los directivos que asistían lo acortaran con fines prácticos al principio del taller y, de paso, se familiarizaran ampliamente con todo el panorama del tema. Quizá la misma lista le sea útil. He dividido las posibilidades en dos categorías: las que son bastante agresivas en el ámbito tecnológico y las que son más agresivas en el ámbito empresarial:

Aplicaciones de inteligencia de clientes tecnológicamente agresivas
Modelos de oferta y deserción basados en las redes sociales
Análisis de opiniones en línea para redes sociales
«Próximas mejores ofertas» segmentadas (no móviles ni basadas en la ubicación)
Ofertas móviles o basadas en la ubicación
Minería de datos no basada en hipótesis (aprendizaje automático, etc.)
Modelado ascendente o incremental
Análisis de texto automatizado sobre la «voz del cliente»
Segmentación conductual automatizada para la colocación de anuncios en Internet
Análisis de atribución preciso para la publicidad en línea
Pruebas aleatorias multicanal y multivariante
Análisis de vídeo

Aplicaciones de inteligencia de clientes agresivas para la empresa
Segmentación (y tratar a los diferentes clientes de forma diferente)
Modelar el desgaste (y tomar las medidas necesarias para evitarlo)
Modelos predictivos para episodios de servicio al cliente
Almacén de datos de cliente único con todos los puntos de contacto
Modelación de carteras de mezcla de marketing
Perfiles de clientes adaptativos (cualitativos y cuantitativos)
Precios basados en la lealtad y el valor de por vida
Pruebas aleatorias simples o A/B

Al poner algo en la lista centrada en la tecnología, quería subrayar que los problemas con los que se enfrentará son principalmente tecnológicos y, cuando lo implemente con éxito, estará a la vanguardia. En la lista centrada en los negocios, los principales problemas no son los tecnológicos, porque las tecnologías y los enfoques analíticos pertinentes existen desde hace tiempo. Los temas principales son más bien cosas como lograr que toda su organización ponerse de acuerdo en una definición común del cliente, establecer procesos diferenciados de atención al cliente para los diferentes segmentos, etc.

Por supuesto, algunas de estas aplicaciones se superponen y otras son más «infraestructurales» que otras. Por ejemplo, el «almacén de datos de un solo cliente con todos los puntos de contacto» sería útil como elemento fundamental para la mayoría de estas aplicaciones (pero, por supuesto, es difícil de hacer desde el punto de vista empresarial).

Así que piense en esto como todo el conjunto de herramientas de inteligencia de clientes que tiene ante sí. Ahora le toca a usted tener claro lo que está intentando crear y luego decidir qué herramienta es la mejor opción para el trabajo. Supongo que teóricamente sería posible que alguien creara un algoritmo o un conjunto de reglas empresariales para hacerlo por usted, para dictar, es decir, qué aplicaciones de inteligencia de clientes tendrían sentido para su empresa. Sin embargo, que yo sepa, nadie lo ha creado.

Tengo curiosidad por saber de HBR lectores sobre cómo toman esas decisiones los gerentes inteligentes en varios entornos. ¿Cuál es su mayor problema de inteligencia de clientes y qué significa para las aplicaciones que necesita desarrollar? Ya que estamos, no es que esta lista de 19 no sea lo suficientemente larga, ¿qué solicitudes me he perdido?

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