«Tomar los datos y las trazas de cada punto en el Data Journey de cada cliente, leerlos, interpretarlos en el contexto correcto y actuar en consecuencia.»
Internet y en general las nuevas tecnologías de información y comunicaciones han impactado profundamente la forma cómo se desarrollan los negocios en la era digital, presenciamos diariamente cómo los viejos modelos de negocio se ven obligados a darle paso a nuevas formas de hacer las cosas, de consumir servicios y es ahora, más que nunca, donde debemos retomar los aprendizajes del Origen de las Especies de Charles Darwin “No es la especie más fuerte la que sobrevive, tampoco la más inteligente, es aquella que es capaz de adaptarse a los cambios”.
Las áreas de Marketing al interior de las compañías, si bien venían apropiándose de esos nuevos canales y medios digitales, lo hacían probablemente más como “Moda” o como un “tenemos que estar”, que como una serie de acciones conscientes y alineadas con la estrategia organizacional. El Marketing en muchas compañías aún es considerado más como un skills de las ciencias sociales que de las ciencias numéricas, incluso es visto en ciertos ámbitos como un “Arte” y premiado de esa misma forma en festivales de cine como el de Cannes más por la creatividad en la forma de transmitir los mensajes que como el resultado real y numérico logrado a partir de esas campañas.
Lo cierto es que sólo hasta comienzos de este siglo, comenzamos a entender que no todos los clientes son iguales, ni tienen las mismas motivaciones para la compra, y que además esas decisiones de compra no se dan de la noche a la mañana, ni en un único momento “mágico” en donde vemos un comercial y decidimos que tenemos que tener ese bien o servicio, la realidad es que es más un proceso que se va construyendo de a poco en la mente del consumidor. Pudiéramos incluso hacer una analogía con lo que sucede en las relaciones de pareja, nadie decide que ha encontrado al amor de su vida con una sola mirada, usualmente se comienza por un detalle que atrae nuestra atención, pasa al interés por conocer más de la otra persona de donde se deriva el gusto, que si se alimenta correctamente puede permanecer en el tiempo y pasar al amor. Lo mismo sucede en las relaciones entre una marca y su potencial consumidor, y cada una de las fases mencionadas tiene una serie de puntos de contacto, físicos y digitales, en los que se logra avanzar en ese proceso de decisión o de desistimiento.
Es en este contexto, que comenzamos a usar los Journey Maps, como una metodología que permite identificar los momentos por los que pasa un potencial consumidor en relación a una marca o un producto específico, desde que lo desconoce hasta que decide comprarlo e incluso en la postventa y esa metodología nos permite mantener encarrilados esos contactos de forma que evitemos las deserciones tempranas.
Ahora bien, lo que nos encontramos en muchas de las implementaciones de los Journey Maps es que terminan siendo, por un lado muy teórico y por otro lado muy fijos. Es decir, se construyen a partir de unos arquetipos que pretenden ser descriptores de agrupaciones de nuestros clientes con sus gustos, preferencias y motivaciones, pero que en pocas oportunidades cotejamos contra la realidad de los clientes que nos visitan. Por otro lado, se basan en reglas asumidas muy fijas, en el sentido que definimos ese “viaje” que queremos que siga el cliente potencial, pero sobre el cual no tenemos ninguna garantía de que él lo seguirá de la forma en la que lo hemos diseñado, él puede tomar atajos o nuevas rutas y debemos garantizar que eso no genere desvíos o pérdidas en el camino hacia la compra.
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Es entonces donde aparecen los datos, como la máxima y última evidencia que nos permite determinar qué camino está tomando cada cliente casi de forma individual. Tal vez no lo hayamos notado, pero la verdad es que, por medio del uso de la tecnología moderna, cada decisión que tomamos, los lugares que visitamos, las conversaciones que tenemos, absolutamente todo lo que quisiéramos conocer de una persona para llegar a entenderla mejor, recae en un universo de bases de datos desagregadas, historiales de navegación, aplicaciones instaladas, lugares visitados, etc. En otras palabras, nos venimos desgastando en generar Arquetipos que nos agrupen tendencias cuando la realidad es que si miramos las trazas de información que dejamos día a día y las miramos con la lupa correcta, podríamos construir una descripción completamente detallada de quiénes somos, lo que nos gusta, nos motiva y ahí es donde yace la respuesta sobre cómo convencernos de proceder con la compra.
El problema es que cada una de esas trazas de datos suele estar en un lugar y en un formato diferente de los demás, incluso algunos de ellos son de propiedad de terceros, y aunque esto puede ser un escoyo, no es un stoper insalvable. Lo que requerimos es tener la habilidad de hablar el “esperanto” de los datos, esa lengua universal que nos permita tomar los datos y las trazas de cada punto en el Data Journey de cada cliente, leerlos, interpretarlos en el contexto correcto y actuar en consecuencia, proponiendo un nuevo curso de acción en el viaje de ese cliente en función de los hallazgos. Suena muy simple, pues no lo es tanto, se requiere de la integración de habilidades de Marketing con algo de antropología, lenguajes de bases de datos y habilidades estadísticas y matemáticas, sólo sumando estas habilidades podemos definir un plan de acción adecuado, que nos permita acercar a ese cliente potencial un paso más hacia la compra.
No nos podemos conformar entonces sólo con un Journey Map, debemos tener también en paralelo un Journey de Datos o Data Journey, en donde podamos identificar para cada punto de contacto con ese cliente potencial, cuáles son las trazas que quedan, en dónde se encuentran, cómo se interpretan sumadas a las anteriores, de forma que hagan base para la siguiente mejor opción que le vamos a ofrecer a cada cliente.
El otro problema está en la volumetría, ya que si se revisa un cliente a la vez, probablemente seamos capaces con un cierto grado de incertidumbre pero con buen olfato, de inferir lo que requiere ese cliente en cada parte del proceso, pero el reto es que debemos poder hacerlo para cada cliente, de forma masiva, pero personalizada, de allí sale el concepto de “customización masiva”, el cual sólo es posible con el correcto uso de la tecnología disponible y la capacidad de analizar los datos.
Es finalmente esta capacidad, la que nos permite generar una relación de “confianza” entre la marca y su consumidor, ya que pudimos acompañarlo en cada parte del proceso de compra, pero desde su realidad y no desde la percepción de la marca. Sé que suena un poco futurista y hasta abrumador que nos conozcan tan profundamente, pero al mismo tiempo es una técnica que si se aplica de forma correcta, nos permitirá generar una real fidelización del cliente, ya que nos estamos adelantando a sus necesidades, respondiendo sus inquietudes teniendo en cuenta su contexto y de esa forma agregándole real valor. La pregunta que subyace en un contexto en donde todas estas realidades las hace posible la Inteligencia Artificial y el Machine Learning es: ¿Realmente quién nos está acompañando en ese Journey?
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