Clientes que llaman al call center, que siguen nuestras redes sociales o forman parte del programa de fidelización de la empresa, representan un importante activo que debe ser aprovechado. Existen soluciones en el mercado que permiten monetizar esa data, ya sea para generar información valiosa o para acciones de marketing.

Casi todas las grandes empresas establecen múltiples canales de información e interacción con sus clientes. Call-centers de consultas y reclamos, acciones promocionales en los PDV, redes sociales, páginas web, programas de fidelización o encuestas de satisfacción, son algunos ejemplos.

Poco de esa valiosa data es luego utilizada en beneficio del negocio, ya sea por desconocimiento o por no contar internamente con los recursos humanos adecuados. Así se pierde una oportunidad de transformar ese recurso en información valiosa o en acciones comerciales concretas, lo que se traduce en mayores ingresos y/o rentabilidad.

La clave está en una solución multicanal que permita centralizar, limpiar, de-duplicar y normalizar ese conjunto disperso de datos, para luego llevar a cabo un trabajo continuo de enriquecimiento y procesamiento orientado a los objetivos del negocio.

A partir de definir los objetivos junto al cliente, habrá que mapear los canales de comunicación e interacción existentes y determinar las fuentes de datos de las cuales se va a nutrir el modelo. Una vez limpios y normalizados, los datos se pueden ver en forma de dashboards o cubo con cruces y análisis estadísticos ad hoc.

Por ejemplo, a un banco le interesa saber el grado de conformidad con la atención según rango etario, género y tipo de producto que tiene el cliente. Y luego agregar la variable zona e incluir el tiempo de espera. Para luego dirigir una encuesta a una celda de clientes específica. De esta manera se utilizan recursos muchas veces dispersos para optimizar los costos y mejorar la inteligencia del negocio.

Más aún, cuando la información con la que cuenta el cliente no resulta suficiente, se trabaja en el enriquecimiento de las bases de datos a partir de encuestas ad hoc sencillas y rápidas creadas para tal fin.

Así, en otro caso, una marca de cosmética que cuenta con el dato de edad y tipo de pelo, posteriormente enriquece su base con datos de color de piel y experiencia en el uso de tinturas.

De esta manera, Consummetric® desmitifica el concepto de big data y devuelve una solución concreta y accionable para ordenar, enriquecer y analizar los datos de modo que sirvan para el negocio: en tiempo real, y al alcance de la mano.