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Entender a cada contacto como un cliente individual

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Tabla de contenido

• Introducción

• ¿Por qué inteligencia ar5ficial (IA)?

• Los clientes exigen relaciones más significa5vas con las marcas

• El desaBo de administrar datos

• El rol del nuevo marketero

• 10 Preguntas que IA puede responder a los marketeros

• Qué se necesita para u5lizar la Inteligencia Ar5ficial

• Ejemplos de IA en marke5ng

• Conclusiones

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Introducción

El uso de la tecnología en marke5ng ha transformado la profesión en los úl5mos años. Además de mayores niveles de medición y datos, las estrategias y los métodos u5lizados han cambiado radicalmente la mentalidad de los marketeros. Ha habido una verdadera carrera armamen5sta en marke5ng con la adopción de técnicas automa5zadas, como las plataformas de marke5ng automa5on y machine learning, la orientación basada en cookies y las tecnologías offline / online, como los beacons.

Pero éste es sólo el inicio de la revolución de la tecnología del marke5ng, y las grandes fuerzas se hacen oír cada día más alto. La inteligencia ar5ficial (IA), combinada con tecnologías como la Internet de las cosas, la realidad mixta, los grandes datos y la nube, está des5nada a transformar por completo nuestro mundo.

La razón por la que estas tecnologías tendrán tal impacto es que los clientes desean un mayor grado de personalización, rapidez y conveniencia.

La inteligencia ar5ficial es capaz de reunir datos dispares, plataformas y tecnología para hacer frente a las cada vez mayores expecta5vas de los clientes. En consecuencia, los marketeros deben seguir adaptándose. De hecho, tendrán que adecuar sus puestos de trabajo, ya que todos los roles se verán afectados por la inteligencia ar5ficial, desde directores crea5vos, pasando por CMOs, hasta ejecu5vos publicitarios. Para prosperar y sobrevivir en la revolución de la IA, deben comprometerse con ella y no evitarla.


Creemos que todos los clientes merecen recibir comunicaciones relevantes y respetuosas.

En lugar de enviar 100 mensajes con una relevancia del 1 por ciento, los marketeros deben comenzar a enviar un solo mensaje con una relevancia del 100 por ciento.

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Las relaciones de ayer pueden volver a repe6rse

Hace no mucho 5empo, el cliente podía recorrer una 5enda y el vendedor conocía su nombre, qué 5po de cosas había comprado, cuánto 5empo había sido cliente y otra información importante acerca de su personalidad y comportamiento. Esta relación no sólo hace que el proceso de compra sea agradable, también aumenta la probabilidad de que el cliente vuelva, que consuma más y que desarrolle un sen5do de fidelidad y confianza hacia la marca. Hoy el cliente compra en supermercados en los que nadie conoce su nombre.

Pero eso 6ene una solución: la Inteligencia Ar6ficial (IA). Hoy la inteligencia ar5ficial trae las relaciones personales de la 5enda del barrio al mundo moderno del marke5ng online y offline.

U5lizando analí5ca predic5va, es posible pasar de la era del marke5ng de masas, centrada en el producto, a la era del marke5ng altamente personalizado, centrada en el cliente. Hoy por hoy, incluso las pequeñas y medianas empresas interactúan con los clientes a gran escala, a través de una amplia variedad de canales, incluidos si5os web, redes sociales, aplicaciones móviles y visitas a 5endas.

Debido al aumento sustancial en velocidad, número y 5po de interacciones con los clientes, las empresas 5enen una mayor oportunidad de mantener ese es5lo de relaciones personales que solía ser un aspecto importante al hacer negocios.

Por supuesto esto no es fácil, y muchas empresas fracasan debido a la falta de capacidades técnicas, organiza6vas y de enfoque estratégico.

La inteligencia ar5ficial es una nueva forma de pensar las relaciones con los clientes, impulsado por las nuevas tecnologías, los grandes datos y el aprendizaje automá5co, que denominamos colec5vamente analí5ca predic5va. Los marketeros deben prestar más atención a la inteligencia ar5ficial. La aplicación de análisis predic5vo es la mayor oportunidad de cambio de juego desde que Internet se convir5ó en la corriente principal hace casi 20 años. Aunque algunas grandes marcas han estado u5lizando piezas de marke5ng predic5vo desde hace muchos años, todavía estamos en las primeras etapas de su adopción, y éste es el momento adecuado para empezar. Esta guía 5ene por finalidad dar a conocer la Inteligencia Ar5ficial (IA) en pro de su rápida adopción en toda estrategia comercial.

¿Por qué inteligencia artificial?An6cipar las necesidades de los clientes no es un concepto nuevo. Lo que es nuevo es la capacidad de an6cipar y responder a las necesidades del cliente en forma automá6ca, casi en 6empo real y a gran escala, para cientos, miles o incluso millones de clientes a la vez. .

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Los clientes exigen relaciones más significativas con las marcas

No es ninguna novedad que los consumidores son bombardeados con mensajes de marke5ng sin relevancia y que están francamente hartos de ello. La agencia de inves5gación Conlumino llevó a cabo una encuesta de consumidores, a finales de 2014, que mostró que muchos consumidores han llegado a esperar alguna forma de personalización, en parte porque las marcas más grandes y más establecidas han estado sirviendo experiencias personalizadas desde hace algunos años. Habiendo preguntado vía online a más de 3.000 compradores adultos qué información esperaban que las empresas supieran sobre ellos y qué experiencias personalizadas apreciarían, la encuesta reveló que más del 70% de los compradores quieren que las marcas entreguen algún 5po de experiencia personalizada, por ejemplo enviando avisos sobre un nuevo producto que coincida con sus intereses, un recordatorio de recarga o un reconocimiento como cliente VIP.

Ciertos 5pos de experiencias personalizadas, como las recompensas por fidelidad y los descuentos exclusivos, resultaron ser populares a todo nivel, mientras que los índices de apreciación para otras áreas de personalización diferían mucho dependiendo de la edad, la ubicación, el género y una serie de otros factores.

Los resultados sugieren que es crucial tener una comprensión profunda de los clientes, y el uso de segmentaciones “micro” es crucial para construir la lealtad de la marca.

Brecha entre datos y personalización. Los marketeros de hoy 5enen acceso a can5dades excepcionales de datos.

Si bien el “big data” antes fue un lujo que sólo se permijan las grandes empresas, ahora está disponible incluso para las organizaciones más pequeñas.

Los datos ofrecen una oportunidad para obtener una mayor comprensión de los clientes potenciales y desarrollar estrategias de marke5ng personalizadas para comprometerlos y ganarlos.

Sin embargo, aunque hay una abundancia de información, hay una escasez de 5empo para hacer un uso adecuado de la misma.

Existe mucho ruido sobre las oportunidades que pueden entregar los datos hoy al marke5ng.

Mucha gente de marke5ng está mo5vada por el gran acceso a datos de clientes que antes eran inalcanzables para maximizar la personalización, pero en realidad la ges5ón real, la organización y el análisis del volumen de datos resultante se convierte rápidamente en una tarea 5tánica.

A menudo, incluso después de pasar muchas horas analizando datos, los marketeros salen con las manos vacías y sus mensajes de marke5ng no son más personalizados ni eficaces que antes del acceso a esos datos.

Vemos que todavía hay una gran brecha entre esa gran can5dad de datos y la mejora en potenciar la personalización de los mensajes para ser más relevantes.


Los marketeros de hoy tienen acceso a cantidades excepcionales de datos.

Si bien el “big data” antes fue un lujo que sólo se permitían las grandes empresas, ahora está disponible incluso para organizaciones más pequeñas.


El desafío de administrar datos

Los marketeros se enfrentan a un gran desaBo cuando se trata de encontrar el 5empo, los recursos y la experiencia necesaria para organizar y analizar grandes volúmenes de datos, y luego aplicar los resultados para op5mizar los procesos de marke5ng.

Simplemente los datos no están disponibles en la mayoría de las organizaciones, en par5cular, no a escala. Como resultado, los marketeros siguen siendo incapaces de alcanzar el nivel de personalización que los consumidores están esperando.

Si bien existen algunos avances tecnológicos que pueden ayudar a los marketeros a superar uno de estos obstáculos, la cues5ón más a rdua de lograr es un marke5ng verdaderamente personalizado.

En su lugar, los desaBos se trasladan simplemente a una etapa diferente en el proceso.

Cómo acortar la brecha con Inteligencia Artificial Si bien el concepto "Inteligencia ar5ficial" (IA) puede sonar más a ciencia ficción que a algo relacionado con marke5ng, está a punto de conver5rse en una de las herramientas más valiosas en el arsenal de un marketero para cumplir realmente con la promesa del marke5ng 1:1.

Esto se debe a que el término IA, más asociado a Machine Learning Behavior, supera los retos clave del marke5ng. En la actualidad, la lA permite que los marketeros sean más eficaces.

La IA se potencia a través de la recolección y análisis de datos y aprovecha las capacidades de toma de decisiones y ejecución del aprendizaje automá5co (Machine learning).

Plataformas de marke5ng basadas en IA son capaces de extraer datos clave de alta importancia para op5mizar aun más las ac5vidades personal izadas de marke5ng, individualizando 1:1 el contenido y la comunicación, en forma escalable.

Gracias a que la tecnología de IA se hace más y más accesible, los marketeros 5enen una oportunidad sin precedentes para acortar la brecha entre la ciencia de los datos y las experiencias personalizadas de los clientes

Captura No se dispone de las herramientas idóneas para capturar los datos correctos

Procesamiento El volumen de los datos es muy grande para ser administrado

Ejecución Las pruebas se basan en sólo adivinar

Escala Las interacciones personalizadas son fac5bles para pocos clientes, no para 1.000 o más


El rol del nuevo marketero

Los marketeros de hoy están sobrecargados de trabajo y se enfrentan una presión increíble tanto para ofrecer experiencias excepcionales a los clientes como para generar ingresos Están atados como nunca antes por 6empo, recursos y presupuesto. Es más, los mismos individuos que antes desarrollaron una brillante carrera en marke6ng, fueron crea6vos, influenciadores y estratégicos, pasan hoy sus días lidiando con tecnología compleja, con analí6ca y estadís6ca, y luchando por mostrar un retorno de la inversión en marke6ng (ROMI) aceptable.

Con la ayuda de la avanzada tecnología de marke6ng actual, estos desaQos se ven aliviados. Si bien puede parecer ciencia ficción, la IA ya es parte de las experiencias co6dianas de la mayoría de las personas.

La op6mización de la búsqueda de Google lo u6liza para iden6ficar tendencias; Facebook, para extrapolar los sucesos futuros de los anuncios; Pinterest, para predecir el comportamiento del consumidor y aplicarlo a sus recomendaciones de búsqueda.

La tecnología impulsada por IA puede ser u6lizada por los marketeros para entender las mo6vaciones, an6cipar acciones para involucrar proac6vamente al cliente, mejorar la experiencia general del usuario y, en úl6ma instancia, maximizar la probabilidad de realizar una venta.

IA se está convir6endo rápidamente en un elemento crucial entre las herramientas de marke6ng más potentes de hoy. Pero no basta con simplemente tenerla incorporada al soWware de marke6ng.

Para que sea verdaderamente eficaz en marke6ng, la IA debe ser capaz de cumplir las siguientes funciones:

• Tomar decisiones sobre qué acciones debe aplicarse a cada contacto de una base de datos, para op6mizar los resultados.

• Concretar la entrega de mensajes más relevantes para cada contacto de forma individual, en el momento más oportuno, para lograr resultados óp6mos.

• Mejora con6nua y automá6ca gracias al potencial del aprendizaje automá6co.

• Realizar todas las operaciones en 6empo real, incluidos los datos, sin intervención del factor humano.

• Recopilación, análisis y ejecución.


Cuando se aplica al marketing, la IA tiene el poder de salvar la brecha entre datos y personalización.


10 Preguntas que IA puede responder a los marketeros

1. ¿Quiénes serán mis mejores clientes?

Cuáles son los leads o clientes que tienen el mayor valor de vida en la empresa, considerando los ingresos, pero también los costos de adquisición y de servicio asociados a ellos.

6. ¿Qué clientes actuales (o pasados) tienen más probabilidades de comprar?

Incentivos del producto (o descuentos) son necesarios para convencer a un comprador de convertirse en un cliente frecuente. Priorizar el tiempo de los vendedores para centrarse en posibles candidatos de upsell.

2. ¿Cómo encontrar más leads similares a los mejores clientes actuales?

Cuáles son los leads más parecidos a los actuales clientes de alto valor, sea en B2C o en B2B.

7. ¿Qué clientes actuales (o pasados) tienen menos probabilidades de comprar?

Qué clientes son más propensos a abandonar y orientarlos de forma proactiva con un incentivo "por favor, regrese", una recomendación personalizada o haciendo que el gerente de servicio al cliente haga una llamada.

3. ¿Cómo encontrar “personas” para adquirir mejores clientes?

Predecir los clusters de clientes que más se asemejen a compradores tipo (personas) con respecto a marcas, productos, contenidos y comportamientos en una base de clientes.

8. ¿Qué clientes podrían estar interesados en un nuevo producto?

Qué clientes pueden estar interesados en artículos del catálogo, o considerar la liberación de nuevos productos para concentrar sus ventas y esfuerzos de marketing en estas empresas o consumidores.

4. ¿Qué tipo de leads tienen más probabilidades de comprar?

Determinar quiénes tienen más probabilidades de comprar, para darles el incentivo adecuado (en B2C) y para distribuir inteligentemente el tiempo del personal de ventas con los leads correctos (en B2B).

9. ¿En qué otros productos o contenidos puede estar interesado este cliente?

Prever intereses para determinar qué productos recomendar o qué contenido enviar a un cliente en particular, con el fin de ganarlo, generar upsell o fidelizarlo.

5. ¿Qué canales de marketing son más rentables?

Qué canales atraen a los clientes con mayor valor de tiempo de vida, incluyendo las compras futuras. Utilizar esta información para influir en las estrategias de oferta de palabras clave y en las inversiones de canal.

10. ¿Cuál es la participación de un cliente específico?

Predecir qué mercados o grupos de clientes tienen un potencial de alto valor, para enfocar en ellos futuras estrategias de adquisición de clientes.


Qué se necesita para utilizar la Inteligencia Artificial

Aprender con5nuamente más y más acerca de los clientes: captura de datos, creación de perfiles y unificación de la información sobre una base diaria.

Analizar la información de los clientes y evaluar las preferencias y la rentabilidad de los clientes a nivel micro (individual / segmento) y macro, tanto en el pasado como en el futuro.

Aprovechar la información de los clientes para personalizar las experiencias de forma rentable en todos los puntos de contacto con el cliente y para op5mizar el retorno de la inversión de 5empo y dinero en marke5ng y ventas.

Vista única de clientes en todas sus interacciones

Análisis de la información de los clientes

Diseñar comunicaciones

Ejecutar campañas Clientes

Capturar información (Comportamiento, performance)

Tiendas Call Center Sitio Web Email RRSS


Los marketeros capaces de encontrar una manera de aprovechar el poder de todos los datos de los clientes, tendrán una importante ventaja competitiva.

Para prosperar y sobrevivir n la revolución de la IA, los marketeros deben comprometerse con ella y no evitarla.


El actual uso de los datos para recomendar posee más información que metadatos (jtulo, descripción y palabras clave que describen el contenido).

Cuando queremos encontrar un restaurante, un libro o una película, tendemos a no confiar en las descripciones “enlatadas” del producto que buscamos. En su lugar, pedimos consejo a amigos y colegas de confianza.

La misma lógica se u5liza con los sistemas de recomendación, que puede determinar qué clientes se parecen más a un usuario individual y u5lizar sus datos de comportamiento (uso, revisiones, compras, vistas, descargas) para sugerirle otro contenido.

Esta estrategia permi5rá recomendaciones más relevantes, en lugar de limitarse a sugerir productos por lo que digan ciertas e5quetas. En términos matemá5cos, estas recomendaciones basadas en el usuario se denominan "filtrado colabora5vo".

Ejemplos de IA en marketing

Usando algoritmos avanzados de aprendizaje automá6co (machine learning), las plataformas de IA están siendo diseñadas para hacerse cargo de la mayoría de las tareas tediosas con las que los marketeros luchan regularmente. Aquí, algunos ejemplos:

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Recomendación de productos individuales Los sistemas de recomendación han exis5do desde hace casi 20 años, siendo Amazon uno de sus pioneros.

Hay tres premisas para las recomendaciones personalizadas: 1) enviar recomendaciones a los clientes en el momento adecuado, 2) comprender el contexto, y 3) enviar el contenido adecuado.

Los sistemas de recomendación de primera generación usaban reglas simples configuradas por seres humanos en base a palabras clave o jtulos.

Dicho de otro modo, un marketero o vendedor de contenidos establecía una regla para que todos los que compraban zapatos obtuvieran poco después una recomendación de uso del aerosol de protección: "si hay búsqueda de zapatos, recomendar spray protector”. En estos sistemas se apoyaban, en lugar de algoritmos predic5vos, las recomendaciones.

Elegir el cliente o segmento adecuado Las primeras preguntas a responder son a quién hacer una recomendación y cuándo. Los mejores momentos son durante una compra, después de ella y en ciertos puntos del ciclo de vida de un cliente, como cuando ha pasado un buen 5empo sin escuchar de él. Estas recomendaciones se refieren, respec5vamente, a venta cruzada, venta escalonada y próxima venta.

Recomendaciones al momento de la compra Las ventas cruzada y escalonada se pueden u5lizar durante la compra en el si5o Web o al momento de pagar. El clásico ejemplo de venta escalonada es el de Mc Donalds, cuando se ofrece al comprador agrandar su combo al momento de solicitarlo.

Por su parte, la venta cruzada más conocida es cuando, al seleccionar el comprador un producto, se le recomienda otros similares.



Recomendaciones después de la compra Las recomendaciones del 5po próxima venta se hacen después de que un cliente ha hecho una compra. En este caso la recomendación podría incluirse en una página de agradecimiento o en el mensaje de confirmación.

Las mejores recomendaciones son específicas para cada cliente y 5enen más en cuenta los datos de ese cliente que la transacción más reciente. En el momento en que alguien haya completado una transacción, se debe saber quién es esa persona y qué debería ser capaz de lograr una recomendación más personalizada.

Cuanto más se sepa sobre una persona, mejor será la recomendación. Así, analizando todas las compras que una persona ha hecho, en línea o en la 5enda, más precisas serán las recomendaciones, en comparación a las que sólo se apoyan en las transacciones online.

Recomendaciones durante el ciclo de vida Es muy eficaz u5lizar las recomendaciones para reac5var clientes inac5vos. En este caso, se debe u5lizar primero la analí5ca predic5va para iden5ficar un grupo de clientes en riesgo de abandonar.

Luego se puede reconquistar a estos clientes con un mensaje personalizado. La recomendación puede ser un producto, contenido o personas relevantes.

La ventaja de las recomendaciones es que se pueden insertar como contenido dinámico en una página web o en un mensaje y crear una experiencia totalmente personalizada, sin necesidad de forzar la crea5vidad para dirigirse a cada cliente.

La página web o el mensaje son iguales para uno y otro cliente. Incluso el texto podría ser el mismo, diciendo a los clientes inac5vos "te echamos de menos, por favor, vuelve pronto, tenemos estos productos esperando por 5", pero incluyen recomendaciones específicas a la persona.

Entendiendo el contexto del cliente

Además del momento adecuado para enviar una recomendación, hay más contexto a tener en cuenta al hacer recomendaciones.

Por ejemplo, que un usuario al que le gusta ver filmes documentales esté buscando una película para ver con sus hijos, implica un contexto dis5nto. Esa situación debe ser reconocida y la recomendación debe ser relevante para ese contexto en par5cular.

Del mismo modo, un minorista podría detectar cuando un consumidor que suele comprar ropa de trabajo, necesite ropa para un evento especial y hacerle una recomendación contextual, de venta escalonada o venta cruzada, de joyas y zapatos adecuados para la ocasión

El contexto también podría estar dado por qué productos ha comprado antes un cliente. Si se le va a recomendar accesorios para un disposi5vo electrónico, hay que asegurarse de que esos accesorios sean realmente compa5bles con el disposi5vo que el cliente compró en el pasado.

Si se conoce el perfil demográfico, el comportamiento previo y la ubicación de un cliente, se dispone de más contexto personal para hacer recomendaciones precisas de productos complementarios.

Estas recomendaciones se denominan “de usuario a producto“ porque su punto de par5da es la información que se 5ene sobre ese usuario.

Las recomendaciones personalizadas requieren conocimiento del cliente, pero también un cierto historial de una relación suficientemente rica que contribuya a an5cipar sus necesidades.



Abandono de campañas de búsqueda Una inves5gación de AgilOne muestra que los visitantes que usan las funciones de búsqueda de un si5o web, 5enen 6 veces más probabilidades de realizar una compra que los visitantes que no lo hacen. Estos visitantes son más que simples navegadores informales.

La idea es no perder estos clientes potenciales frente a la competencia. Se puede configurar una campaña de búsqueda abandonada para invitar a estos clientes a regresar a su si5o, para tentarlos o para que se pongan en contacto. Los mensajes electrónicos de navegación abandonados 5enen tasas de apertura muy altas, normalmente en el rango del 30%. Las tasas de clics, en tanto, son de alrededor del 8%.

Estas campañas también funcionan para las personas que acuden a un si5o mediante una búsqueda de Google AdWords.

Programas para hacer crecer el valor de los clientes

La clave para obtener la lealtad de los clientes es crear valor desde el inicio de la relación. Esto significa brindarles una gran experiencia desde la primera compra.

La transacción inicial es sólo el comienzo de una larga relación que necesita ser nutrida y desarrollada. El compromiso con los clientes no debe cesar cuando un prospecto se convierte en comprador. Se debe ser capaz de conver5r a nuevos clientes en clientes felices.

Una de las sugerencias para aumentar el valor del cliente desde el principio es un programa predic5vo postcompra.

Es un programa de marke5ng ac5vado por una reciente compra del cliente. Ejemplos de programas de este 5po son las campañas de bienvenida, las recomendaciones posteriores a la compra, las campañas de reposición y los programas de repe5ción de compras.

Programa de bienvenida

La nueva campaña de bienvenida debe agradecer al cliente su preferencia y darle la bienvenida a la marca, pero además debe incluir una oferta personalizada para fomentar una compra posterior.

El envío gra5s de productos comprados por un período de 5empo limitado o un regalo por la siguiente compra puede funcionar bien con determinados segmentos de clientes. Involucrarlos en las revisiones del producto e incen5varlos a compar5r su experiencia de compra con amigos y colegas, también son maneras efec5vas de comenzar a construir relaciones.

La IA se puede u5lizar para mejorar el éxito de un programa de bienvenida. Si se puede predecir el valor futuro de un cliente al momento de su primera compra, se puede adaptar una campaña de bienvenida con ofertas personalizadas orientadas a diferentes segmentos.

En el caso de compradores de alto potencial o de alto valor, vale la pena inver5r mucho dinero para conseguir que regresen, por lo que se necesita elaborar cuidadosamente un conjunto de comunicaciones y ofertas y prestar especial atención a este segmento.


La IA es capaz de reunir datos dispares, plataformas y tecnología para hacer frente a las cada vez mayores expectativas de los clientes.


Conclusiones

• Como se ha podido apreciar en este eBook, el uso de la tecnología, y en especial la IA, en marke5ng transformará cada vez la profesión, ya que los niveles de medición y datos, las estrategias y los métodos u5lizados han cambiado radicalmente la mentalidad de los marketeros.

• Y la razón de todo este cambio es clara: los clientes desean un mayor grado de personalización, rapidez y conveniencia.

• La IA es capaz de reunir datos dispares, plataformas y tecnología para hacer frente a las cada vez mayores expecta5vas de los clientes.

• Hoy la IA trae las relaciones personales de la 5enda del barrio al mundo moderno del marke5ng online y offline.

• U5lizando analí5ca predic5va, es posible pasar de la era del marke5ng de masas, centrada en el producto, a la era del marke5ng altamente personalizado, centrada en el cliente.

• Si bien todo se basa en los datos y administrarlos es un gran desaBo, la IA se potencia a través de la recolección y análisis de datos y aprovecha las capacidades de toma de decisiones y ejecución del aprendizaje automá5co (machine learning).

• Mantenerse al día con la expecta5va del cliente es un desaBo cada vez mayor para los marketeros. La necesidad de ofrecer personalización masiva de una manera que realce la par5cularidad de un cliente es un desaBo par5cularmente grande.

• Ahora es un buen momento para que los marketeros se instruyan en IA y compartan ese conocimiento en sus organizaciones, además de aprovechar la oportunidades que la tecnología puede ofrecer hoy.

Inteligencia Artificial

Sobre SendRelevant Los consumidores son bombardeados a diario con mensajes de marke6ng no relevantes, de los cuales acaban completamente hartos.

Los datos ofrecen la oportunidad de obtener una mayor comprensión de los clientes y generar estrategias personalizadas para ganarlos. Pero estos datos son diQciles de capturar, analizar y complicados de u6lizar para responder a las necesidades del cliente de forma automá6ca, en 6empo real y a gran escala (cientos, miles o millones a la vez).

Se trata de un problema de Big Data.

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