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Si cualquier navegante de Internet prueba a introducir el término inglés information en el popular buscador Google, se encontrará con que hay 347 millones de “entradas” para esa palabra. Éste es sólo un indicador, entre muchos otros, del nivel de bombardeo informativo que recibe cualquier individuo medio. Si este individuo medio resulta ser, además, directivo de empresa, el grado de asedio informativo se dispara exponencialmente. Los ejecutivos sufren, en la actualidad, el mayor nivel de flujo de datos de la Historia. Un estudio elaborado recientemente por la Universidad de California (UCLA) concluye que, en los últimos 30 años, la Humanidad ha generado más información que en los 5.000 anteriores. [i]
Los profesores Peter Lyman y Hal Varian, de la Berkley’s School of Information Management and Systems, se propusieron hace poco cuantificar la información que se genera en todo el planeta, tan sólo durante un año. Su estudio pone números a lo que ya es una evidencia para la mayoría de las empresas: la sociedad genera tal exceso de información –el volumen se duplica, de media, cada dos años- que resulta prácticamente imposible procesarla de forma útil.
Algunos datos que hablan por sí solos
Como decíamos anteriormente, si el individuo medio se siente abrumado por el exceso de información, el caso del directivo es aún más grave, ya que ésta es la principal herramienta sobre la que se funda algo tan sumamente sensible como la toma de decisiones estratégicas. ¿Cuántos datos de los que recibe diariamente un directivo son procesados correctamente? ¿Cuáles son ciertos? ¿De cuáles fiarse sin riesgos? ¿Cómo deglutir tanta información, procesarla, analizarla y exponerla con claridad?
El reto es tan apremiante como desesperante para muchos de los líderes empresariales, que afrontan todos los días la delicada tarea de decidir fundándose en información rigurosa. La recogida y análisis de datos financieros ha evolucionado considerablemente a lo largo de los últimos años. Sin embargo, no se puede afirmar lo mismo de la información comercial y de marketing.
Herramientas tan controvertidas como las aplicaciones CRM han contribuido, sin duda, a mejorar el flujo de datos que manejan las compañías sobre sus clientes. Pero es fundamental diferenciar entre la recogida, almacenamiento y organización de datos, y el análisis e interpretación de los mismos. El CRM no deja de ser un software empresarial más, que requiere de forma imprescindible una adecuada estrategia de Inteligencia de Clientes, capaz no sólo de organizar datos, sino de “explorarlos” y obtener conclusiones irrefutables.
Una encuesta elaborada el pasado año por Daemon Quest [ii], ponía de manifiesto la precariedad a la que se enfrentan las Direcciones Comerciales y de Marketing de las grandes empresas para procesar y analizar con corrección la información sobre clientes. Algunos datos reveladores:
La avalancha de datos que atenaza diariamente a los responsables empresariales ha creado una nueva generación de directivos “infoadictos” e “infoxicados”[iii], al mismo tiempo; una generación de ejecutivos que demanda y deglute información de forma indiscriminada, pero que al mismo tiempo es víctima de la “ingesta” de datos tanto correctos como erróneos...
“Customer Information Management Survey”. Daemon Quest. Enero 2004
Las causas de este salto desde la Information Society (Sociedad de la Información) a la Information Anxiety (Ansiedad de la Información) son múltiples y complejas, pero entre ellas podemos destacar:
¿Cómo acceder a información documentada y fiable, que apoye la toma de decisiones estratégicas? La respuesta está en la adopción generalizada por parte de las organizaciones de un marketing científico, capaz de transformar los datos en conocimiento, que avale el proceso de toma de decisiones.
El sigo XXI pasará a la Historia, seguramente, como el siglo del auge científico. Los métodos de análisis comienzan a extenderse más allá de los propios ámbitos de la ciencia, aunque sólo asoman de forma muy tímida en la empresa. ¿Por qué no llevar los avances científicos también al ámbito del marketing y las ventas? ¿Por qué las áreas financieras se basan ya en metodologías de probado rigor científico y el marketing sigue basándose, muchas veces, en criterios tan subjetivos y volátiles como la intuición?
Se hace cada vez más apremiante la necesidad de desarrollar un marketing científico, que, como un alambique, “destile” toda la información sobre clientes de las compañías, aportando a los directivos “la esencia”, es decir, conclusiones basadas sobre datos empíricos, que impulsen un acertado proceso de toma de decisiones.
Nuevas estrategias de Inteligencia de Clientes se están abriendo paso, basadas en técnicas que emanan directamente del ámbito de la estadística, la matemática, la modelización y otras áreas científicas. En la base de estas técnicas se encuentran las bases de datos internas de la propia compañía (o Data Warehouse, si el volúmen de información es considerable), pero también públicas y externas. Ambas fuentes de información se cruzan mediante sofisticadas técnicas analíticas, de manera a obtener conclusiones precisas sobre el comportamiento presente, pasado y futuro de los clientes reales y potenciales. Entre las técnicas comúnmente más usadas en el ámbito del High-Tech marketing se encuentran:
El término “minería” que va incluido en la expresión “Data Mining” no se ha escogido al azar: igual que un minero busca incansablemente el metal precioso oculto en la roca, el “Data Mining” permite hallar la “pepita de oro” escondida entre la escoria informativa. Modelos, conclusiones, correlaciones, patrones, o tendencias son desvelados con técnicas de “Data Mining” de forma automática, y lo que es más importante, muy rápida. El líder de cualquier empresa puede disponer, así, de herramientas científicas que le asistan en la toma de decisiones estratégicas. La minería de datos es capaz de bucear en un mar informativo para predecir comportamientos y actuar en consecuencia.
El “Data Mining” no es un sinónimo de estadística, aunque comparte muchos puntos en común, pero la diferencia principal entre ambos conceptos es que, mientras que el Data Mining “explora y prevé”, la estadística, fundamentalmente “confirma”.
Las técnicas sobre las que se basa habitualmente el “Data Mining” son:
La combinación de este conjunto de técnicas está permitiendo obtener sorprendentes avances en ámbitos no exclusivamente empresariales, pero en cierto modo perfectamente extrapolables, por sorprendente que parezca, al mundo del marketing. Veamos algunos ejemplos [iv]:
¿Están al corriente todas las compañías de que este tipo de técnicas son perfectamente aplicables al mundo del marketing y clientes? Las aplicaciones son tan valiosas como variadas. Imaginemos al equipo comercial de una gran empresa de distribución. Los miembros de este equipo seguramente son capaces de adivinar que un alto porcentaje de los consumidores que acuden al “híper” para comprar detergente también adquieren suavizante. Lo que jamás pueden concluir, por ejemplo, es que muchos de ellos, además, compran vino, sobre todo si es sábado por la tarde. Sólo técnicas de “Data Mining”, aplicadas por ordenador y controladas por especialistas (analistas, matemáticos, estadísticos...) son capaces de sacar a la luz este tipo de correlaciones, inaccesibles para el cerebro humano, pero extremadamente útiles para la gestión empresarial. Sabiendo que los compradores de detergente que acuden al híper el sábado por la tarde tienen una alta probabilidad de adquirir vino, nuestro equipo directivo seguramente piense en realizar algún tipo de promoción relacionada con ambos productos, o los colocará en lineales próximos el uno del otro.
Las técnicas de Data Mining tienen como principal objetivos la creación de modelos descriptivos (descubrir correlaciones, patrones o tendencias) para comprender la realidad “oculta”, así como la creación de modelos predictivos, que ayuden a prever el futuro y, por tanto, a definir estrategias inteligentes.
Saber cuál es esa minoría de clientes que genera el 70% de los beneficios de una empresa; averiguar cómo factores demográficos, geográficos y sociales condicionan el proceso de compra; diseñar campañas de marketing más certeras y económicas, calcular cuánto nos cuesta incorporar un nuevo cliente a nuestra cartera, predecir qué clientes tienen una alta probabilidad de dejarnos por la competencia... Son sólo algunas de las inmensas posibilidades que se abren para la empresa con estas nuevas técnicas. Como los oráculos de la antigua Grecia, el “Data Mining” es la voz oculta de los datos; una voz que conoce, que predice, y que orienta al ser humano.
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[i] “How much information? 2003”. Berkley’s School of Information Management and Systems.
[ii] Daemon Quest. “Customer Information Management Survey”. Enero 2004
[iii] “Cómo sobrevivir a la Infoxicación”. Alfons Cornellá.
[iv] UOC. “Data Mining, Torturando a los datos hasta que confiesen”. L.C.Molina
1ª publicación en estrategias de marketing y clientes
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