Las estrategias de marketing basadas en datos (Data Driven Marketing) podemos considerar que son aquellas que se construyen a partir de los datos que obtenemos con la interacción de nuestros clientes y nos permiten predecir comportamientos futuros.
En la medida en que incorporemos interacciones que se producen fuera de nuestra organización (por ejemplo las interacciones que se producen en redes sociales), estaremos enriqueciendo la información de nuestro CRM por lo que nuestros análisis serán más precisos y nuestras estrategias mejor dirigidas.
Y si incorporamos datos externos, como puede ser datos meteorológicos y analizamos cómo impactan en determinados comportamientos del cliente (por ejemplo, como afecta a la siniestralidad de los seguros de coche los días en que ha habido lluvia o nieve), podremos llegar a lo que se denomina big data marketing (marketing basado en datos masivos) que nos permitirán realizar otro tipo de análisis más precisos y otro tipo de estrategias mucho más personalizadas.
El big data como herramienta para conocer variables, prevenir acontecimientos, predecir comportamientos. Los sistemas de CRM están muy bien pero hay una parte imprevisible a la que no llegan, y ahí es donde el big data se hace presente. Lo que buscamos es conocer mejor a nuestros clientes en función de sus características y optimizar el ROI analizando grandes volúmenes de datos.
Por eso, en mi opinión, marketing debería liderar las estrategias de datos de los clientes (evidentemente con el apoyo del área de Tecnología y Legal).
Reconocimiento facial, nueva fuente de datos
Vamos a un extremo en esto del análisis de los datos y para ello nos vamos de nuevo a China, que es el país donde más se ha desarrollado el reconocimiento facial y es una de las fuentes de datos que más se están usando cuando hablamos de big data.
Ya te hemos hablado sobre la biometría en los pagos, y es que el reconocimiento facial se realiza a través de algoritmos de inteligencia artificial y la empresa China más reconocida en este ámbito se llama SenseTime, que dispone de tecnología que se utiliza para muchas cosas ya: poder pagar “por la cara”, acceder a aeropuertos, personalizar la publicidad...
Como puedes ver en el vídeo, el reconocimiento es prácticamente inmediato y permite asociar otro tipo de datos una vez reconocida la persona (de hecho, han anunciado una nueva versión de su tecnología que permite el reconocimiento en 0,3 segundos. Impresionante).
Pero también tiene connotaciones negativas por el excesivo control gubernamental que puede provocar el disponer de este tipo de herramientas en manos gubernamentales. Como todo, la tecnología no es buena ni mala, sino que depende de quién la use y con qué objetivos.
El Sistema de Crédito Social
Una derivada del uso de la inteligencia artificial detrás del reconocimiento facial es el sistema de crédito social (Social Credit System) que se ha desarrollado en China para establecer el nivel crediticio al que tienen acceso los ciudadanos.
Te dan puntos crediticios positivos si eres un buen ciudadano, si haces trabajos de voluntariado en tu comunidad…pero te pueden quitar puntos si robas o incluso si no respetas los pasos de peatones.
Evidentemente las empresas no llegan/llegamos a ese nivel, pero nos sirve para entender lo poderoso que es contar con grandes volúmenes de datos para ser más precisos en nuestras estrategias de marketing basadas en datos y ser más respetuosos con los límites de la privacidad de nuestros clientes. El que se pueda hacer no significa que lo hagamos. ¿No crees?
Fernando Rivero - CEO de ditrendia
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