Por Comunicación y Marketing
7 de abril 2022
Los leads son un tema cotidiano en las mesas comerciales y en el ámbito digital, pero más allá de una conversión de venta estos representan una mina de datos potencial, dispuesta a permitir a las empresas a encontrar estrategias y tácticas más certeras; un lead solo es la entrada a una estructura de oportunidades clave para entender al mercado y desarrollar conocimiento invaluable que asegure las capacidades competitivas y de preservación dentro de los mercados, no solo se trata de sobrevivir sino de consolidarse, desarrollarse y evolucionar.
Desde el desarrollo y adopción de la world wide web (www) esta ha visto una serie de evoluciones rápidas y complejas que han visto la transformación de dinámicas estructurales relevantes; mismas que fueron desde marcos de captura e información, hacia la interconexión, comunicación, esquemas de contenido colaborativo y el nacimiento del mercado de datos. De tal forma que, el siguiente reto por parte de desarrolladores apuntó a la conceptualización y creación de plataformas integradas, inteligentes y capaces de embeberse dentro de la vida cotidiana de las personas dando lugar al internet de las cosas, IoT por sus siglas en inglés (Internet of Things). Ello impulsó el uso de la data generada en su etapa prexistente (web 2.0) y ha sido capaz de crear ciclos de aprendizaje continuo a través del machine learning éstos permiten establecer reacciones oportunas a las necesidades de los usuarios, empresas y plataformas.
Así la integración de datos y su capitalización han visto surgir nuevos modelos de negocio basados en patrones detectados en tiempo real y patrones prospectados a partir del aprendizaje histórico de los mercados (Srineck, 2017). Por ello la era del IoT han empujado una tendencia para crear un contexto más independiente e inteligente; esto en la medida que se dota de capacidades de comunicación integrada a objetos y, en suma, con las tecnologías de realidad aumentada (RA) y machine learning a través de la inteligencia artificial (IA) se permite establecer un cambio de paradigma en la forma en la que se comunica el mundo.
La arquitectura sistémica IoT, de acuerdo con investigadores como Dansana, Kishna Patro y Kishore Mishra (2022), se establece como un marco de cambio capaz direccionar las tendencias que abracen la innovación en los próximos años, impulsando una transformación en los diferentes escenarios de mercado prospectados, integrando diversos campos de aplicación como lo es el sector Insurtech y el smart fleet management entre otros.
De acuerdo con Spikermann (2019) la economía digital ha establecido a los mercados de datos e información como los recursos más relevantes de los negocios y de la sociedad. Así las aplicaciones de IT capaces de generar una integración estratégica con las actividades productivas y sociales del cotidiano generan un potencial altamente capitalizable para las empresas, siempre y cuando estás desarrollen capacidades para su gestión y optimización.
Así las preguntas clave para toda empresa que deseé integrarse a la era del Big Data, IA, Machine Learning y Blockchain, son si están dispuestas a adquirir nuevos conocimiento y capacidades para poder transformar sus procesos tradicionales; y si cuenta con los recursos humanos, tecnológicos y financieros base para iniciar dichos procesos de cambio.
Desde hace más de una década empresas de diversos rubros se han colocado como early adopters y han sabido adquirir de forma paulatina los recursos y capacidades necesarios, como el caso argentino de Supermercados Coto.
Así mismo es importante destacar que, al otro lado de la moneda se presentan una serie de retos relevantes respecto a los límites de privacidad, la estandarización y otros temas de índole legal que atañen a cambios en la percepción de los derechos humanos y las limitaciones que estos suponen para el crecimiento de los mercados de datos. ¿Hasta dónde se encuentran los límites de su uso? Bueno, aún no existe un marco legal que limite esto y su ejercicio se basa en la ética que dispone quien de ella haga uso, un diferenciador que pudiese ser clave en un futuro próximo.
Los datos, tal y como lo establece Srnicek (2017), son una veta de valor invaluable para aquellos jugadores que sepan captarlos, analízalos, generar información con ellos y, eventualmente, capitalizarlos, tal y como lo han hecho los gigantes tecnológicos como Google con su plataforma de anunciantes o Uber con su modelo de negocios basado en el clic on demand y la tercerización de activos y proveedores de servicios bajo el esquema de ‘socios’.
Así, los datos -y una correcta gestión de estos- dotan de un nuevo esquema de poder a quienes los poseen, sí tal y como lo Francis Bacon lo estableciera en su Teoría de Conocimiento, ‘información es conocimiento’; frase que el mismo Hobbes lo retomará en el Leviatán como ‘la información es poder’.
Si bien el camino a construir un marco integrado de Big Data, Business Intelligence, adopción de IA y seguridad Blockchain considera un largo camino de aprendizaje continuo, cambio en el mindset tradicional, capacidad de adopción, experimentación, creatividad y resilencia; trazar un plan hacia dicho paradigma puede dotar a la empresa de un futuro prometedor.
Para ello establecer una gestión adecuada de la data comercial y organizacional puede ser un peldaño inicial relevante para la construcción de un modelo de gestión de Big Data más robusto. De tal forma que los datos actuales y potenciales ya deben considerarse per se activos relevantes para las organizaciones, no solo para concretar metas de rentabilidad al corto plazo sino para generar un ecosistema de datos que permita una capitalización múltiple, considerada no solo para la captación de nuevos clientes o la vigilancia de competidores sino como un elemento clave para entender los posibles cambios de dirección de los mercados y frente a ello establecer estrategias más eficientes y certeras.
Dentro de la experiencia de Supermercados Coto, el Director de Tecnología estableció un plan de adopción paulatino considerando a uno de los departamentos más relevantes para su funcionamiento el punto de partida para iniciar una optimización inteligente, en su caso: almacenamiento.
Se establece que, aquellas empresas que conciben dentro de sus actividades core la atención y seguimiento de clientes, tanto en marcos B2B como B2C, los sistemas de Customer Relationship Management (CRM) les han permitido generar optimizaciones importantes respecto a la captación, atención, procesos de retención y de retargeting. Con ello muchas organizaciones han iniciado sus procesos de migración de esquemas tradicionales a esquemas inteligentes.
Los datos permiten ejercer toma de decisiones y uso de recursos de forma más efectiva e inteligente, no solo dentro de los tabuladores de decisión, también dentro del resto de las operaciones y actividades presentes en las cadenas de valor.
Los CRM permiten gestionar la cartera de clientes de forma efectiva y clara, con ello es posible medir e implementar tácticas y estrategias con un alto valor de conversión para el logro de las metas establecidas en una empresa. Estos sistemas pueden llegar a ser tan complejos como la misma dinámica de la estructura empresarial que la implementa, pero su objetivo se centrará en establecer un control certero y adecuado de la cartera actual, potencial e inactiva.
Estos sistemas CRM, sobretodo dentro de las estrategias de expansión, retención y reactivación de cartera deben alimentarse de los datos de usuarios. Por lo que las estrategias de captación en medios digitales consideran a los leads de ventas activos obtenidos como el resultado de diversos esfuerzos pagados y orgánicos que responden al interés real o potencial de un nuevo cliente o usuario y se busca convertirlo en tal. Para ello se construyen ecosistemas estratégicos que permitan diversos niveles de conversión hasta llegar a una integración de cartera y de quererlo gestionar aún más allá otorga capacidades de retención relevantes.
Si bien los leads se captan a partir de segmentaciones, intereses y patrones estos no son gratuitos, son adquiridos en mayor medida a partir de canales digitales que disponen sus datos para maximizar el resultado de conversión a partir de la perfilación, patrones e intereses. A ello se suman los esfuerzos de comunicación, presencia y posicionamiento de marca previamente trabajados.
Para que un lead encuentre una maximización de utilidad este requiere de un tratamiento adecuado en sus diversas etapas de atención y adicional a ello, una categorización flexible respecto al punto en el que se encuentra dentro de un momento dado. Para ello es relevante el uso de plataformas CRM que permitan transparentar procesos, medir su rendimiento y optimizar su potencial, dichos activos representarán un primer marco de datos que una vez puestos en acción seguirán generando información que permita a las organizaciones no solo cuidar e incrementar el valor de su cartera comercial sino que incluso puedan escalarlo a información para el desarrollo e implementación de nuevos productos o servicios, fortaleciendo su inteligencia de mercado y potencial competitivo a un nuevo nivel.
La era de los datos requiere de un enfoque estratégico para el desarrollo de valor de los activos de mercado y la información continua que estos generan. La figura del usuario requiere de gestiones automatizadas, certeras y con capacidad de optimización continua no solo bajo un enfoque de atención, cuidado y retención sino desde un nivel de aprendizaje continuo y capitalización de dicha información. Los datos requieren vincularse para generar información, la información necesita de un contexto para convertirse en conocimiento, cuando éste encuentra una aplicabilidad estratégica entonces podemos hablar de sabiduría.
Entonces, ¿estamos dispuestos a hacer de nuestra organización una capaz de generar sabiduría de mercado? El reto está sobre la mesa esperando a que tomemos la información y la gestionemos de forma inteligente, al final nuestro futuro se definirá con las acciones presentes.
REFERENCIAS
Dansana, D., Krishna Patro, S. G. y Kishore Mishra, B. (2022). The Future of Smart Communication: IoT and Augmented Reality: A Review. En The Role of IoT and Blockchain. Techniques and Applications, Kuanar, S. K., Kishore Mishra, B., Peng, S. L. y Dasig, D. D. (Edit.). Apple Academic Press.
Spiekermann, M. (2019). Data Marketplaces: Trends and Monetisation of Data Goods. Intereconomics, 54(4), pp. 208-2016.
Srnicek, N. (2017). Capital de plataformas. Caja Negra.