Importancia de la inteligencia de negocios, el market research y el Customer Experience

La importancia de la inteligencia de negocios radica en que puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones mostrando los datos actuales e históricos dentro de su contexto empresarial. 

En la actualidad, la investigación de mercados y las plataformas de CX han cobrado mucha relevancia para la adquisición de datos accionables, por lo que en este artículo, Dagoberto Itriago, Market & Customer Intelligence en ERA Group, nos comparte una reflexión sobre su papel dentro de una visión completa del Business Intelligence.

La Investigación de mercados y el auge de las plataformas de Customer Experience (CX) 

Mucho se cuestiona y se habla hoy en día de la pertinencia de la Investigación de Mercados frente al auge de las plataformas de Customer Experience y el “Todo en Uno” de métricas para la solución a todos nuestros problemas con los clientes. 

Y no muy lejos, está otra discusión muy relacionada con la anterior; el papel de market research y su eventual desplazamiento hacia el rol de un Data Scientist o Data Analyst. 

La gran pregunta es: ¿Está acabada la Investigación de Mercados y las posiciones para un market research? ¿Puede una plataforma de CX resolver todos nuestros problemas? ¿Quién es el profesional más adecuado para gestionar los activos analíticos de la empresa?

La investigación de mercados no está acabada y ni la minimiza ninguna plataforma de CX. Más bien es un oficio que se encuentra en constante transformación.   

Y respondiendo a nuestro segundo planteamiento sobre el papel del market research; la verdad es que siempre necesitaremos del conocimiento científico y la investigación para poder hacer realmente inteligencia de negocios. 

Tanto el Market Research como Data Scientist poseen los conocimientos acordes para desempeñar una labor de análisis de datos. Más bien la pregunta debe apuntar en otras direcciones:

• ¿Vendo servicios o productos?
• ¿Qué tipo de negocio tiene mi empresa ? un B2B o un B2C y sus variantes (B2G, C2C etc)
• En qué sector de la industria estamos
• ¿Mi empresa es una Pyme o una gran empresa?
• ¿Existe un departamento de marketing?
• ¿Cuál es el número de mis empleados
• ¿Cuál es la cantidad de mis clientes?
• ¿Tengo sucursales ?

Todos estos cuestionamientos nos hacen aproximarnos a hacer uso de la inteligencia de negocios en los momentos en donde exista la necesidad.  

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Gestión y Conocimiento

El camino para conocer las necesidades del cliente pasa efectiva y necesariamente por tener un repositorio de datos, muestras representativas de determinados tipos de clientes o bien, una plataforma dinámica en donde se obtengan datos en formato Real Time, entre otros artilugios.  

El solo hecho de adquirir tecnología para este cometido implica ya mantenimiento, gestión, control y por supuesto recursos. Además de haber realizado un buen benchmarking para saber cuál es la plataforma adecuada a las necesidades de tu empresa. 

Aun así, el solo hecho de tener la mejor plataforma del mercado no te garantiza que obtendrás conocimientos de y sobre tus clientes adecuados para tu estrategia.  Esto depende del profesional que tengas contratado para ello y de las descripciones que tengas para el cargo o desempeño de ese papel.

El producir conocimiento no está asociado tanto a que sepa mucho sino más bien a metodologías concretas para responder a los desafíos de negocio. 

Por ejemplo, puedes saber mucho de algoritmos, programación y cálculos, pero si estás frente a una gran base de datos, no tienes una determinada metodología, diseñar las encuestas adecuadas para recabar la información y  determinar qué análisis van primero para diseñar la arquitectura de datos adecuada, poco podrás hacer para generar insights.

De este modo, es que ya teniendo la plataforma adecuada, seleccionas  al rol adecuado que va solventar los problemas del análisis de datos. 

En mi experiencia, apuntaría a la transversalidad; un perfil que tenga habilidades y capacidades en el campo de la minería de datos pero también en los estudios de mercados. 

Lo primero, porque a mayor capacidad de cálculo y análisis podemos disminuir el margen de error y lo segundo, porque son ellos los que saben montar una investigación y hablo en términos metodológicos. 

El cálculo y programación son importantes.  pero lo es más emplear los tipos de estudios, en los momentos que se requiera conocer la solución de un determinado problema.

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¿Plataformas de CX o Investigación de mercados y panel de consumidores?

En mi experiencia, es una pregunta constante por parte de los empresarios. Existe un estudio publicado recientemente por Brandwacht en donde la pregunta que se le hace a los market research sobre ¿Cuáles son los obstáculos que encuentran para conocer mejor a sus clientes? los mismos respondieron a la pregunta,  en formato de respuesta múltiple lo siguiente:

• No manejar los datos correctamente 53.97 %
• No disponer de la tecnología adecuada 52.38 %
• No saber qué tipo de investigación es la correcta 46.6 %

Lo anterior proporciona una idea de los problemas presentes en el empleo de la inteligencia de negocios en las empresas. La gestión de plataformas nos ayudan mucho en su mayoría cuando los negocios tienen un alto componente de e-commerce o virtualidad. 

También es cierto, que todas las empresas invierten esfuerzos y dinero para virtualizar sus negocios, es decir, es el futuro de los negocios. Pero, qué hacemos con los negocios de distribución, de las estanterías (FMCG) la energía y petróleo y otros tantos que su canal de ventas no necesariamente es la internet más propiamante cuando son clientes B2B. 

En muchos de esos negocios los insight provienen por otros caminos como por ejemplo, un panel de consumidores o comunidad de usuarios. Allí la investigación de mercados sigue jugando un papel crucial y lo es más si nos preguntamos: quienes NO son nuestros clientes ¿cómo podemos saber qué piensan?.

Siguiendo nuestro propósito, apostar por la transversalidad, creemos que muchos de los problemas que nos plantea el estudio de Brandwacht podrían solucionarse de esa manera.  Muchos de los estudios de mercados se pueden hacer dentro de la misma plataforma y combinarlos con los resultados que arrojan los cálculos del data science. 

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Importancia de la Inteligencia de negocios (business intelligence)

Al final, lo que sí es una tendencia y lo que está en boga cada vez más en la concientización de la empresa de tomar decisiones basadas en datos más que en premoniciones e intuiciones y si no, preguntemosles a ese extenso parque empresarial que denominamos Pymes (más del 80% en cualquier país) que a día de hoy sigue teniendo los mismos problemas de antaño: dificultad para acceder al financiamiento y dificultad para hacerse con los más capacitados.

Mi propuesta es animarlos a escoger el camino de la inteligencia en los negocios. Es el futuro. nos evitará muchos dolores de cabeza y sobre todo nos ahorrará dinero, tiempo y tendremos más contentos a nuestros clientes. 

La inteligencia empresarial se puede aprovechar para proporcionar puntos de referencia sobre el rendimiento y de la competencia de la organización con el propósito de que esta funcione de forma más fluida y eficiente. 

Si se utilizan de forma eficaz, los datos adecuados pueden ayudar en cualquier aspecto, desde el cumplimiento de la normativa hasta los esfuerzos de contratación. Algunas formas en que la inteligencia de negocios puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más inteligentes y basadas en datos son:

• Identificar formas de aumentar los beneficios
• Analizar el comportamiento de los clientes
• Comparar datos con la competencia
• Hacer un seguimiento del rendimiento de la empresa
• Optimizar las operaciones
• Predecir el éxito de la organización
• Detectar las tendencias del mercado
• Encontrar las raíces de los problemas organizacionales

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Conclusión

Si quieres embarcarte en esta aventura, aquí una serie de tareas en tono de sugerencia para que puedas comenzar: 

• La adquisición de una plataforma de acuerdo a las necesidades de tu negocio.
• Contrata un perfil cualificado. Recuerda la transversalidad propuesta en este artículo.
• Lidera un proceso de resegmentación de nuestros clientes. ¿qué nuevas variables se pueden analizar y de cuáles poder prescindir?
• La definición de una arquitectura de datos acorde a las necesidades de la empresas
• Escoge las principales medidas y su historicidad. Plantea su valor al negocio
• Incluye análisis de datos cualitativos como Text Mining o análisis de texto o análisis de sentimientos.
• La creación de insight y la búsqueda de nuevos nichos de mercado.
• La definición de puntuaciones que nos permitan crear algoritmos de machine learning y predecir  futuros problemas.
• La incorporación de estos activos analíticos a toda la estrategia de marketing. Procura que ese conocimiento no se pierda y que se use.

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