La bola de cristal tecnológica

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Excellent customer service support

Según el psicólogo americano Frederic Skinner, las consecuencias de una acción influyen directamente en la probabilidad de que esta acción se repita. Llevando esta afirmación para el mundo de los negocios, podemos concluir que, cuando tenemos una experiencia negativa en un site de e-commerce, es poco probable que regresemos a comprar en esta tienda virtual.

Ante esto, la pregunta es: ¿cuántas empresas pueden afirmar que son capaces de proporcionar una experiencia positiva en este canal de interacción? La respuesta es incierta, pero el hecho es que las herramientas tecnológicas para garantizar la satisfacción del cliente ya están disponibles en el mercado y deben utilizarse por los minoristas.

Por ejemplo: cerca de 30% de los clientes que, por algún motivo, abandonan el carrito en la tienda virtual, tienen oportunidad de recuperarlo utilizando herramientas tecnológicas. Esto es posible por medio de sistemas predictivos que indican cual es el incentivo más indicado para hacer que el usuario retome la compra.  Toda la información que la empresa posee sobre el cliente, como historial de compras y de navegación, se utilizan para saber cual sería la oferta más indicada para un enfoque efectivo. En la práctica, lo que los llamados sistemas predictivos hacen es calcular la propensión de la adhesión de un cliente para determinar la acción de marketing, utilizando modelos estadísticos como base.

A groso modo, este tipo de software ayuda a descubrir patrones en el pasado que pueden indicar lo que está por aproximarse en el comportamiento del consumidor. En la era del Big Data, donde las empresas recolectan innumerable información sobre los clientes, nunca fue tan necesario hacer mano de la tecnología para organizar y analizar estos datos, utilizándolos en favor de los negocios. Actualmente, el gran diferencial competitivo de una organización está en la velocidad en que puede transformar  el montón de información en conocimientos prácticos.

En este escenario, la información publicada en redes sociales pueden tomarse en cuenta en la tentativa de satisfacer al cliente. Por cierto, las redes sociales se han vuelto cada vez más importantes en las estrategias de compromiso.

Actualmente, Brasil usa más redes sociales en  smartphones que los países Brics y Estados Unidos – según la investigación hecha por  Nielsen el año pasado. Esto muestra que hay un nuevo perfil de consumidor conectado que merece toda la atención.

Y para no perder ninguna oportunidad de acercamiento de los consumidores, por medio de sistemas predictivos también es posible, por ejemplo, programar el software para responder individualmente a cada publicación de los clientes en redes sociales sobre una experiencia positiva con la tienda. Esta sencilla actitud es capaz de involucrar al usuario como líder y defensor de la marca. De la misma forma, es posible monitorear y responder posibles menciones negativas para garantizar una relación más cercana, hasta de los consumidores insatisfechos.

 

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About Author

Fernanda Benhami

CI Product Manager

Fernanda impulsa el negocio de Customer Intelligence de SAS Latinoamérica. Ella tiene 16 años de implementación de software, soporte de ventas y actividades de marketing, venta cruzada en múltiples industrias, tales como servicios financieros, telecomunicaciones, venta al por menor y servicios; estos años su experiencia se ha centrado en la industria con soluciones de gestión de Marketing Integrando SAS. Fernanda ha trabajado en proyectos de implementación en Pernambucanas Martins, para ofrecer una solución de gestión de campañas, ha impulsado las oportunidades de venta de inteligencia de clientes en empresas como Banco Itaú, Banco do Brasil, Telefónica Vivo, Sky, etc con el fin de ofrecer el mejor valor para el cliente, proporcionar conocimientos y experiencia, ha proporcionado presentaciones en eventos para mostrar casos de uso con éxito utilizando soluciones de SAS y promover las soluciones que SAS ha desarrollado y entregado al mercado. Fernanda tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación en USJT - Universidade São Judas Tadeu y una Maestría en Ciencias de la Computación en la UNICAMP - Universidad de Campinas, Brasil.

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