Data-Driven Branding: más que datos y algoritmos
De acuerdo con un ranking de 2018, 13 de las 100 empresas con mayor valor de marca son compañías tecnológicas caracterizadas por hacer de los datos y la inteligencia artificial piezas fundamentales en su conexión con el cliente. Otras más, aunque categorizadas en sectores como retail y media, convirtieron desde su nacimiento estos mismos elementos en activos estratégicos para su crecimiento. En general, ninguno de los sectores ahí representados se escapa a la revolución del Big Data 2.0.
Después de casi tres lustros desde su nacimiento, muchas promesas por cumplir y expectativas por realizar, finalmente el Big Data está transformando la forma en que interactuamos con nuestros clientes y, por esta vía, la forma como hacemos negocios, generamos reputación y creamos, mantenemos y alimentamos nuestras marcas. En su origen, la revolución de los datos prometía a las empresas tener acceso a un mayor volumen de información de diferentes tipos o variedades de datos y con mucha más velocidad. Las famosas tres Vs.
Con el tiempo, las empresas entendieron que el foco no puede estar en la descripción física de los datos, sino en su capacidad de generar valor. Y en el mundo de los negocios, el círculo virtuoso de valor es el amo y señor de la supervivencia y dominancia de las empresas: el cliente es el principal generador de valor para las empresas y estas, a su vez, deben generar valor al cliente para garantizar su lealtad. Cuando este círculo virtuoso se convierte en la misión y visión de la empresa, la reputación y el posicionamiento de la marca estarán garantizados en el tiempo. Es aquí donde los datos toman un papel protagónico y se convierten en habilitador estratégico de esta relación simbiótica entre cliente y empresas.
En un primer nivel, los datos generan valor por su capacidad de darnos rápidamente una fotografía de alta resolución de la relación con el cliente que permita simultáneamente hacer un monitoreo más granular y exacto del estado de salud de las empresas y los mercados. Gracias a este análisis descriptivo, podemos, entre otras cosas, entender qué están haciendo los clientes en cada uno de los momentos de verdad.
“El cliente es el principal generador de valor para las empresas, y estas a su vez deben generar valor al cliente para garantizar su lealtad”
Pero los datos nos permiten imaginarnos formas más ambiciosas de generar valor. Por ejemplo, uno de los sueños de los profesionales del marketing es ofrecer al cliente adecuado, en el momento adecuado, el producto adecuado, al precio adecuado. Alternativamente, ¿qué empresa no quisiera anticiparse a las molestias que ocasiona un producto con diseño deficiente, a un proceso de reclamación dispendioso o, simplemente, a una experiencia por debajo de las expectativas de sus clientes? Este mundo de customización casi perfecta y de interacción proactiva con nuestros clientes es hoy posible gracias a la capacidad predictiva y prescriptiva que está en el corazón de la revolución Big Data 2.0.
Esta nueva tecnología de predicción -conocida como inteligencia artificial, aprendizaje de máquinas o analítica avanzada- busca aprovechar toda la información que tenemos de los clientes y de la operación de nuestras empresas para, mediante algoritmos sofisticados, responder preguntas de negocio puntuales con alto potencial de generar valor simbiótico.
Veamos rápidamente algunas de sus características para entender cómo impacta a la creación, construcción y mantenimiento de las marcas específicamente. Basta anticipar qué tres ingredientes son necesarios, empezando por un cambio de las personas y la cultura de las empresas y una adopción de tecnologías modernas, sumadas a las ya mencionadas tres Vs de los datos.
En primer lugar, en sus entrañas opera el método científico adaptado a los negocios: así, de manera iterativa, mediante el uso sistemático de la prueba y el error, busca aprender de los datos y de las interacciones con los clientes para lograr el mejor ajuste en lo que ofrecemos y lo que necesitan los clientes. Esta forma de operar, dirigida y orientada por datos y evidencia, exige un cambio cultural importante que está obligando a las empresas a romper silos organizacionales donde el trabajo sea ágil y transversal. Este proceso, aunque doloroso, es un generador de valor importante en el mediano plazo y un diferenciador de marca en el largo plazo.
La tecnología también juega un papel fundamental: los lagos de datos en la nube, o en data centers de las empresas, prometen la eliminación de silos de información que permita procesar en segundos información con una visión 360 de los clientes y sus interacciones con las empresas. Acompañada de programas de gobierno de datos que garanticen su veracidad y calidad, y de procesos de desarrollo y automatización para obtener la escala necesaria para ser realmente transformadores.
Finalmente, los algoritmos de aprendizaje de máquinas juegan un papel central. Como ejemplo, tomemos los algoritmos de reconocimiento facial o procesamiento de lenguaje natural. Hoy podemos reconocer emociones a partir de imágenes faciales o de la intensidad y tonalidad en una conversación. Si adicionalmente utilizamos la información que generan las interacciones con los clientes, podemos construir modelos predictivos de su satisfacción en tiempo real. El sueño de una empresa centrada en clientes hecha realidad, y pilar fundamental de la creación de marca.
“Si utilizamos la información que generan las interacciones con los clientes, podemos construir modelos predictivos de su satisfacción en tiempo real”
¿Cómo crear, entonces, una marca poderosa sustentada en datos y evidencia? Hay que empezar con la cultura. En la nueva economía, la economía del Big Data 2.0, el círculo virtuoso de valor debe no sólo ser consistente con la cultura, misión y visión de la empresa, sino sustentarse en una cultura dirigida por datos.
Las máquinas no sustituirán la capacidad creativa de generar conexiones emocionales: en esto el ser humano no tiene rival. Pero es inconcebible pensar que, en la economía de los datos, la sustentabilidad de una marca se puede potenciar sin los métodos de la revolución Big Data 2.0.
