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Transformando los sistemas de recomendación con Customer Intelligence

Columna por Marcelo Sukni, gerente general de SAS Chile, Perú y Ecuador.

La satisfacción del cliente y su experiencia son fundamentales para las compañías de hoy en día, y como el próximo 28, 29 y 30 de mayo se celebra el Cyberday, queremos asegurarnos de que las empresas proporcionen a sus clientes experiencias inolvidables.

Si alguna vez has utilizado Amazon o Netflix, has experimentado el valor de los sistemas de recomendación de primera mano. Pero ¿de qué trata esta herramienta? son sofisticadas técnicas que identifican sugerencias de forma automática para los usuarios basadas en compras, búsquedas pasadas y otros comportamientos.

En este tipo de plataformas, los clientes obtienen recomendaciones algorítmicas sobre ofertas adicionales que pretenden ser relevantes, valiosas y útiles. Los usuarios pueden usar estas sugerencias para encontrar cosas que sean interesantes o útiles, reducir el listado según gustos y preferencias, explorar distintas opciones e incluso descubrir nuevas cosas.

Esto se traduce en un mundo de posibilidades para las profesionales del marketing y para las empresas porque les permite optimizar las ofertas de sus productos o servicios de manera proactiva, lo que genera relaciones más fuertes con los clientes, mayor participación, clics y tasas de conversión, nuevas oportunidades para promoción, persuasión y rentabilidad y un conocimiento más profundo sobre los consumidores.

Sin embargo, los sistemas de recomendación requieren algo más que crear modelos estadísticos, ya que necesitan recopilar datos sobre usuarios, artículos y perfiles, y entregar recomendaciones personalizadas a partir del comportamiento del cliente con la marca.

Para esto es fundamental que las compañías cuenten con soluciones tecnológicas que procesen la información de los clientes para obtener patrones de consumo y preferencias. Entre estas herramientas esta la inteligencia del consumidor, la analítica predictiva, el big data y el manejo de datos, porque generan una comprensión más profunda del cliente, lo que le permite a la marca interactuar con ellos de manera personalizada mientras mejora la toma de decisiones dentro de la organización.

La implementación de soluciones como la analítica predictiva e inteligencia del consumidor son claves para mantener alineado el negocio, además de optimizar los procesos de planificación de la demanda, operación, merchandising y conocimiento del cliente.

En conclusión, las empresas deben entender que, el “factor sorpresa” que implica que el consumidor reciba información ajustada a sus preferencias y que gracias a esto se sienta satisfecho, comprometido y considerado, conducirán su próximo “customer journey”. La búsqueda de capturar “ese momento” y hacerlo aún mejor es lo que significa para el cliente la experiencia en tiempo real que ofrecen los sistemas de recomendación.

 

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