De la meteorología al marketing:
inteligencia de negocio y big data para predecir el comportamiento del consumidor
— El big
data ha supuesto un antes y un después para el marketing. Ahora es más fácil anticipar el
comportamiento, los deseos y las necesidades de los usuarios.
Identificar patrones de consumo entre los usuarios permite tomar decisiones fundamentadas en datos objetivos y medibles.
La predicción del comportamiento del consumidor a partir de big data permite
mejorar la experiencia del cliente, pero también revelar anomalías o fraudes, alertar de riesgos o detectar
condiciones peligrosas mediante el internet de las cosas (IoT).
A la mayor capacidad de almacenar, tratar y analizar grandes volúmenes de datos
se le suman los últimos cambios normativos. El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y
otros esfuerzos regulatorios priorizan la privacidad del usuario y ponen límites a la recopilación de
datos, por lo que las herramientas para inferir el comportamiento del usuario están en plena
transformación. Sin embargo, la prioridad sigue siendo la misma: traducir los datos en informaciones
que aporten valor y permitan tomar decisiones sólidas.
Se denomina “comportamiento del cliente” a las acciones, pensamientos y
sentimientos que experimenta el usuario durante el proceso de compra, desde la investigación hasta la
elección y el pago del bien o servicio. La predicción del comportamiento analiza mediante inteligencia
de negocio (business intelligence) los datos históricos recopilados (big
data): esto abarca desde el recorrido del usuario hasta la lectura de sus emociones.
Con la llegada del big data y la inteligencia de negocio, tanto el volumen de los datos como la capacidad de procesarlos aumenta enormemente. Sin embargo, para ser una organización data driven —guiada por los datos— hay que saber emplearlos de manera eficiente, convertirlos en un eje central de la estrategia y hacerse las preguntas necesarias. ¿De dónde proceden estos datos? ¿Se están recogiendo y procesando de la manera adecuada? ¿Estamos respetando la privacidad del usuario? ¿Qué confianza tenemos en los resultados?
El gran salto está entre recoger cantidades ingentes de datos y ser capaces de
extraer sentido y predicciones de ellos mediante herramientas, informes, cuadros de mando... Ahora
bien, no todo pasa por desarrollar tecnologías propias. Hoy en día es más fácil recurrir a soluciones
alojadas en la nube o productos llave en mano de empresas especializadas. Contar con objetivos claros
y una visión estratégica en lo que al uso de datos se refiere puede ayudar a encontrar la
respuesta.
— Cómo predecir el anticiclón
En sus orígenes, el estudio del comportamiento del consumidor se realizaba
únicamente atendiendo a variables que se podían observar y medir en el lugar de compra: el tiempo que
pasaba el cliente en la tienda, el recorrido por el establecimiento o la interacción con los
productos.
Actualmente el 78% de la población internauta realiza
compras en línea (IAB,2022). El entorno y las dinámicas cambian, por lo que el
comportamiento del consumidor genera nuevos datos que las empresas deben tener en cuenta.
En este contexto surge el
Marketing 5.0
La
corriente liderada por Philip Kotler plantea cómo combinar los avances tecnológicos con los
cambios sociales, las diferencias generacionales y los nuevos modelos de negocio que fusionan la
realidad física y digital. Gracias al big data, la inteligencia artificial (IA) y el
procesamiento natural del lenguaje se pueden mejorar la experiencia de usuario y la efectividad de las
estrategias.
Sin embargo, el progreso tecnológico aplicado al marketing también despierta
preocupaciones en torno a la privacidad del usuario: es posible saber qué tipo de
comunicación y publicidad consume, cómo es su estilo de vida, cuáles son sus gustos o preferencias de
consumo…
Momentos o situaciones que se dan a lo largo de la vida del usuario y marcan su crecimiento personal, configurando así sus valores y sus hábitos o patrones de comportamiento (miedos, tendencias, zonas de confort, etc.).
Aspectos individuales y transitorios del usuario. Todos aquellos asuntos relevantes para el consumidor en un momento temporal concreto: ¿Qué le motiva? ¿A qué presta atención? ¿A qué dedica su tiempo? ¿De qué manera administra su dinero? ¿Qué información consume y cómo lo hace?
Fase de la vida que está atravesando el usuario, un aspecto clave ya que será muy diferente su comportamiento en función de la edad, la experiencia y los sucesos que hayan marcado a su generación.
La predicción del comportamiento del usuario combina la
ciencia de datos, el aprendizaje automático y otras técnicas de IA. Esto nos permite aprovechar los
datos de los clientes sobre quiénes son, qué hacen y con quién interactúan para obtener mejores
conocimientos, predicciones y acciones.
Cuando hablamos de big data o macrodatos nos referimos a una base de datos de tales dimensiones que solamente puede ser procesada con ayuda de la tecnología. Esto es clave en el caso del marketing, que predice el comportamiento del usuario mediante los datos recogidos en su navegación por internet, el recorrido por el escenario de compra o la interacción con el producto.
Distinguimos los datos en base a dos factores: la fuente y la estructura. Según la fuente tenemos datos propios, es decir, aquellos que recopila la empresa a través de sus propios medios; y datos externos, aquellos que la empresa obtiene de fuentes ajenas a la organización. Según la estructura, existen los datos estructurados —con una estructura procesable por una base de datos— y no estructurados —es el caso de textos en lenguaje natural e imágenes, que requieren un preprocesamiento—.
La inteligencia de negocio o
business intelligence (BI) consiste en la utilización de los datos para tomar
decisiones dentro de una empresa. Existen diferentes softwares y herramientas que
procesan los datos y extraen su valor, facilitando así las conclusiones.
Si los macrodatos son el material con el que se trabaja, la inteligencia de negocio equivale a la herramienta que permite traducir esos datos en información. Ayuda a definir diferentes categorías de usuarios y establecer patrones de comportamiento. Toyota, por ejemplo, incorporó un software que le permitió reducir los costes de producción e incrementar su base de clientes.
La analítica de negocio o business analytics (BA) utiliza los datos
recopilados para informar sobre la situación actual
(análisis descriptivo), sobre lo que pasará en el futuro (análisis predictivo) o sobre lo que debería
suceder (análisis prescriptivo). Va un paso más allá y aprovecha los avances en big data
para cruzar y procesar una mayor cantidad de datos, de más tipos y más fuentes. También en cada vez
menos tiempo.
Gracias al aprendizaje automático —a partir del
cual trabaja el BA— se pueden detectar grupos de personas que consumen de una manera similar. Conociendo
estos patrones de comportamiento podemos predecir, por ejemplo, cuál va a ser el siguiente clic
que haga el usuario cuando está navegando por una web.
Predecir el comportamiento del consumidor permite a la empresa
adelantarse a futuros acontecimientos, hacer campañas de comunicación más eficaces y sorprender a su
audiencia. Esto se traduce en beneficios claros desde el punto de vista de negocio: fidelización e
incremento de clientes, mayor conocimiento de los usuarios y mejor posicionamiento de marca.
Al comprender mejor el comportamiento del usuario será más fácil satisfacer sus necesidades y preferencias, convertir a los clientes esporádicos en habituales y generar un vínculo de lealtad con la empresa.
Los clientes fidelizados se convierten en prescriptores de la marca o producto, contribuyendo a que las personas cercanas a ellos pasen a ser consumidores.
Tener tanta información acerca de los públicos ayuda a identificar nichos de mercado y compradores potenciales que aún no han sido captados.
Gracias a la segmentación de las audiencias y un mayor conocimiento de las mismas se puede desarrollar una estrategia de comunicación mucho más precisa y dirigida.
Aunque predecir el comportamiento del consumidor puede conducir a
resultados más eficaces para empresas y públicos, también existe el riesgo de violar las normas de
privacidad o la intimidad del usuario.
A pesar de que hay muchos avances que facilitan la predicción del comportamiento del
consumidor, cada vez son más los cambios legales que limitan este tipo de técnicas, como por ejemplo el
RGPD a nivel europeo, la Ley Orgánica de Protección de Datos de Carácter Personal en la legislación
española o la eliminación de cookies de terceros de Google prevista para 2024. La
concienciación de los usuarios sobre su privacidad y la tendencia regulatoria hacia una mayor protección
de la intimidad marcarán el escenario del marketing los próximos años.
No todo vale para generar
beneficio, y los datos “merecidos” —proporcionados por los propios clientes— empiezan a tener más valor
que los “capturados”, que son meros indicios. Junto con la privacidad, entre los principales retos de la
predicción del comportamiento encontraremos el sesgo de los modelos de IA y la creación de patrones de
consumo que rocen los estereotipos.
Si quieres saber más sobre predicción del comportamiento del consumidor,
escríbenos. También puedes hacerlo para contarnos qué tiempo hará mañana. Somos unos frikis de la
meteorología.
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