La ciencia de los datos abre la puerta a una cantidad enorme de posibilidades en la gestión de la experiencia del cliente. Juega un rol cada vez más importante en todas las áreas del ciclo de vida de la gestión de la relación con los clientes, pero una cantidad de empresas todavía tiene que hacer que esta tecnología avanzada sea parte de sus herramientas de marketing.

Una de las principales razones es la falta de total visibilidad de lo que puede ayudar a relacionarse mejor con los clientes y, además, la imposibilidad de poder cuantificar las mejoras potenciales.

Para entender mejor cómo puede la ciencia de los datos hacer más efectivas las acciones de ventas y marketing, ayuda pensar en una de las principales responsabilidades de estos grupos: la adquisición de nuevos clientes.

Tantos datos de los clientes y tan poco tiempo

En la mayoría de las organizaciones el reto no es la falta de datos, sino el exceso de los mismos: lo que conocemos como big data. Las empresas cuentan con una riqueza tal de datos de leads, prospectos, y clientes que resulta difícil organizarse y utilizarlos para priorizar las actividades. Los datos importantes generalmente se difunden entre distintos departamentos, incluyendo marketing, ventas internas, y ventas. Fluyen en forma de fuentes externas y bases de datos como también en sistemas internos que tocan los puntos de contacto y los canales de comunicaciones.

Un algoritmo de ciencia de datos puede ayudar a que una empresa pueda razonar dentro del caos. Puede filtrar los datos y digerirlos de manera tal que detecte al prospecto adecuado en el momento justo. También brinda un contexto rico necesario para mejorar considerablemente la eficiencia del equipo de ventas. Esto incluye una explicación y racionalidad sobre por qué se hizo dicha recomendación, como también datos contextuales de aplicaciones relevantes, como CRM, que permite al usuario actuar considerando la recomendación con mayor inteligencia y efectividad. En otras palabras, es importante apuntar a los prospectos de mayor calidad para que el vendedor sea efectivo, se necesita un resumen de la relación con el cliente, compras anteriores y otros elementos: todos los cuales pueden encontrarse analizando los datos.

Cuantificando el valor

¿Cómo hacen las organizaciones para medir el impacto y la efectividad de la tecnología para la ciencia de los datos cuando se refiere a ventas y marketing? El proceso debe involucrar el seguimiento de la efectividad total de algoritmos de resultados relevantes del negocio, como también cualquier mejora de la efectividad cuando el usuario final sigue las recomendaciones del sistema. Algunas métricas claves incluyen:

*El aumento general de nuevos clientes y la tasa de conversión de leads priorizados por algoritmos de ciencia de datos y activados por los usuarios.

*La efectividad de las recomendaciones de nuevas compras para los clientes existentes, incluyen la precisión de la probabilidad predictiva que el cliente realizará una nueva compra en cierta cantidad de días y en la tasa de éxito de las recomendaciones según el motor de ciencia de datos.

*El impacto de las advertencias sobre descontento de los clientes, lo cual involucra mediciones identificando riesgos y, asimismo, clientes que hayan notificado una advertencia temprana y que el equipo de retención de clientes haya accionado para retenerlos.

El valor del motor de la ciencia de datos es cada vez más obvio cuando se compara con el entorno pasado, sin haber usado métodos sistemáticos para determinar la próxima acción en cualquier cliente determinado. En ese caso, las acciones son reactivas y disparadas por un evento de clientes o por la mejor noción del personal de ventas y marketing. Para calibrar el verdadero impacto del motor de la ciencia de datos, la organización debe hacer el seguimiento de las métricas comparando con las prácticas y entorno anteriores.

Finalmente, la ciencia de los datos abre una puerta a una cantidad enorme de posibilidades en la gestión de la experiencia del cliente. Brinda a los profesionales de ventas y marketing una nueva manera de tomar decisiones claves basadas en los datos sobre cómo implementar recursos y cautivar a los prospectos y clientes potenciales de forma más efectiva, eliminando la dependencia de adivinar respuestas y basarse en instintos en la toma decisiones críticas.