Inmediatez, ofertas a la medida y el cliente como un usuario único, son las bases sobre las que las empresas modernas deben trabajar para mantenerse competitivas.
La forma en que las empresas e instituciones y sus clientes o usuarios se relacionan ha cambiado. El trato entablado para con ellos se ha vuelto más rápido y especializado, algo que a su vez ha probado generar satisfacción, credibilidad y confianza. Esta nueva tendencia es una realidad diaria que las personas saben reconocer y exigir. En pocas palabras, ofrecer soluciones y respuestas en lapsos de tiempo muy cortos, o instantáneos incluso, se ha vuelto la norma y quien falle en conseguirlo cae en una seria desventaja. Es en este panorama donde el análisis de datos en tiempo real entra a tallar.
Según Marcelo Sukni, Gerente general de SAS Chile y Perú, compañía líder de software y servicios de Business Anlalytics, “La creación de adecuadas estrategias de marketing, programación, operación y publicidad, marca una diferencia competitiva para las organizaciones, por ello es fundamental conocer las necesidades y deseos de los clientes. Gracias a la evolución tecnológica y la atención mediante multiplataformas, es posible obtener la información de la fuente misma para idear servicios acordes”, resaltó.
Con ayuda de soluciones especializadas en el análisis de datos, las operadoras pueden cruzar los datos lineales de sus clientes con los datos que provienen de los medios digitales. Obtener la información más completa y precisa para nutrir las estrategias de una empresa solo es posible gracias a la predicción minería y optimización de los datos reales de la audiencia.
Precisamente soluciones como las que ofrece SAS. De esta manera es posible obtener el valor de los datos, visualizarlos y presentarlos en detallados informes que son generados a través de la inteligencia de la audiencia extraída de web, móvil y líneas directas como atención en tiendas o llamadas telefónicas.
Un ejemplo claro es que el éxito detrás de YouTube o Netflix se gesta en la capacidad de proporcionar recomendaciones precisas para cada cliente, según su comportamiento, perfil e interacción. La incorporación de análisis avanzados como el modelado predictivo ayudará a las empresas a identificar clientes y cómo debe ser la comunicación con él, el tipo de publicidad, el momento indicado y las características de las ofertas que podrían interesarle. Así se le presentan alternativas relevantes y contenido adecuado al mismo tiempo que se optimizan los recursos, a través del análisis de las interacciones, el presupuesto y la capacidad.
El análisis de datos y la creación de modelos predictivos se han convertido no sólo en una tendencia para las industrias en telecomunicaciones sino en una necesidad permanente para poder ofrecer una diferencia competitiva.
