LA PELICULA “EL DILEMA DE LAS REDES SOCIALES”  Y QUE ES EL CUSTOMER ANALYTICS ??

Si viste la película “El dilema de las redes sociales” en donde te dicen que evites contacto con las redes sociales, por la cantidad de información manipulable y no confiable que puede existir, y la influencia que puede llegar a tener en los chicos la continua exposición a la vista de cientos y hasta miles de otros chicos o adultos por día, te podés preguntar como es eso de que vos – como usuario de plataformas gratuitas como Google, Facebook, Instagram, etc.- , sos el “producto“?

Estos sitios que vienen desarrollando algoritmos e inteligencia artificial tienen como última finalidad llegar a predecir cual va a ser tu comportamiento (en principio con fines comerciales), paralelamente a lograr que las máquinas en algún momento puedan llegar a actuar en forma similar al pensamiento,  razonamiento y comportamiento humano.

Comercialmente, el Customer Analytics hace referencia a la captura, gestión, análisis y generación de valor estratégico de los datos del cliente de una organización.

Utiliza aquellas disciplinas que estudian cómo se comportan las personas. Sobre todo la economía del comportamiento o behavioral economics. Esta rama del análisis económico y financiero se aplica a la investigación de los factores humanos y sociales, cognitivos y emocionales para comprender mejor las decisiones económicas de los consumidores, prestatarios, inversionistas, y cómo afectan a los precios de mercado, los rendimientos y la asignación de recursos.

El desarrollo de estrategias de Customer Analytics dentro de una organización sigue un camino paralelo al despliegue de estrategias de inteligencia de negocio. Las organizaciones interesadas en generar valor a partir de los datos de cliente pasan por diferentes fases que van incrementando el valor que se genera a partir de dichos datos.

• – Análisis descriptivo: la organización es capaz de entender qué pasó en las interacciones del cliente. Por ejemplo, qué han comprado, cuántos clientes han dejado de usar los servicios de la compañía o han comprado productos.
• – Análisis de diagnóstico: la organización es capaz de entender las razones de las interacciones con los clientes. Por ejemplo, por qué los clientes compran un determinado producto.
• – Análisis predictivo: la organización es capaz de predecir ciertas interacciones de cliente. Por ejemplo, qué clientes tienen la intención de abandonar los servicios de la organización.
• – Análisis prescriptivo: la organización es capaz de tomar decisiones vinculadas con las interacciones de clientes basadas en escenarios. Por ejemplo, identificar los clientes a los que aplicar estrategias de retención.
• – Análisis preventivo: la organización es capaz de actuar con antelación a las necesidades de los clientes. Por ejemplo, enviando ofertas a los clientes antes que se definan sus necesidades.

El Customer Analytics, aunque usa tecnologías de inteligencia de negocio, analítica de negocio y Big Data, está más vinculado a las metodologías de desarrollo de proyectos de minería de datos. Las tecnologías de Customer Analytics son aquellas que forman parte de la inteligencia de negocio, la analítica de negocio, Big Data y la gestión de datos.

Podemos encontrar dos tipos de plataformas: genéricas y especializadas. Las plataformas genéricas permiten analizar cualquier tipo de dato corporativo. Las plataformas especializadas están solo orientadas a los datos de clientes.

Los proveedores de soluciones de nicho o genéricas de Customer Analytics también están apostando por Big Data. Están integrando conectores a múltiples fuentes de datos y ofrecen plataformas que se combinan con tecnologías de Big Data. El futuro pasa por ser capaces de analizar cualquier tipo de dato de cliente con independencia de su volumen, velocidad o variedad, y poder así ayudar a las empresas a comprender realmente cómo son sus clientes y orientar correctamente su estrategia de valor para con ellos.