El profesional habló sobre las estrategias en torno a la captura y procesamiento de la data para conocer y comprender a los consumidores y sus diferentes targets y preferencias, de manera tal de lograr un entendimiento de sus hábitos de consumo, intereses y necesidades para darles respuesta.

Utilizando la teoría del beso como una metáfora poderosa sobre la conexión emocional entre marcas y consumidores, inició su presentación hablando de cómo es la relación de las marcas con los consumidores, la importancia de conocerlos para poder entenderlos. Entonces, ¿cómo conocer a los consumidores? ¿Cómo saber quiénes nos compran siempre, quiénes nos compran cada tanto, quiénes alguna vez, quiénes nunca?

A partir de esto, Coca-Cola México se preguntó lo mismo. “¿Cómo puedo conocer a quiénes me consumen? Este trabajo de conocer a los clientes que consumen las marcas es el que realizó Massive junto a Coca-Cola. Ramiro mostró ejemplos de cómo con Coca-Cola México se propusieron desarrollar el desafío de cómo conocer a las personas que eligen a la marca cada día, y lo hicieron a través de los datos, a través de una estrategia que combinó business intelligence + data análisis, tratando de definir todos los comportamientos, elecciones y momentos de consumo, un desafío muy grande de acercar la marca a cada una de las personas, de uno a uno. Massive desarrolló una plataforma (DESTAPP) para acercar a las personas con la marca, que premiaba a cada consumidor por elegir y comprar sus bebidas favoritas, con nuevas experiencias las 24 hs., llegando a todos los rincones de México para conocer los intereses de los consumidores. Esta fue la primera plataforma multimarca. Los premios no solo llegaban de parte de Coca-Cola, sino que los puntos podían canjearse por recompensas key accounts muy rifadas. ¿Qué ganó entonces Coca-Cola con todo esto? Una gran base de datos autogenerada, con información de first party data, hábitos de consumo y comportamientos, con toneladas y kilómetros de información demográfica valiosa de consumidores reales, para establecer una relación y comunicación de uno a uno. Datos que hoy se aprovechan para identificar nuevos insights, que sirven para implementar más y mejores estrategias de marketing y establecer una relación de uno a uno con ellos. Como resultado de este proyecto se unieron más de 2 millones de usuarios registrados con un incremento de ventas del 7,4 % en promedio en todas las categorías de producto

“Tuvimos la suerte de que otra marca como Heineken había comenzado a interesarse por este trabajo que veníamos haciendo en Massive y comenzó a copiar lo que hacíamos y luego nos buscaron para hacer lo mismo con ellos, sumando el desafío de que fuera más personalizado y utilizando el ecosistema tecnológico de la compañía”, comentó de Lusarreta.

Para ello, Massive creó ciertas figuras de arquetipos de modo tal de identificar a los usuarios a través de datos y de estudios: “wellnes”, “aventurero”, “cinéfilo”, “fit”, “foodie”, “techie”, “hípster”, creando comunidades de target, para las cuales generar conversaciones para identificarlos y crear las dinámicas digitales. Así empezaron a aparecer nuevas y diversas variables y preferencias de usuarios.

“De esta manera, las marcas logran relevancia y fidelización, al capturar la data y, a su vez, enriquecerla. Convirtiendo la relación de marca y consumidor como una relación de uno a uno, de ida y vuelta. Al mismo tiempo, la marca logra comprender a su cliente sin depender de terceros, al convertirse en dueños de esa data”, sostuvo el conferencista. El primer trabajo con Heineken fue para su marca de cerveza Tecate. Y a partir de este trabajo, se encontraron con una nueva variable que es que no todas las personas se relacionan de la misma manera con las marcas. Por lo que para cada usuario encontraron una determinada manera de comunicarse, en tono y en recompensas. “Capitalizamos la demanda que existía de estos productos para crear incentivos relevantes, así uno genera fidelización y a su vez mucha relevancia. Y empezamos a crear resultados como 7 millones de dólares de ganancia para la compañía en los primeros 7 meses y sobre todo comenzamos a ser relevantes para el negocio de la compañìa”, afirmó de Lusarreta. “Con estos resultados, nos pidieron hacer este trabajo con el resto de sus marcas, con alrededor de 20 marcas”, agregó.

De Lusarreta explicó que muchas veces la relación con el usuario empieza a ser de ida y vuelta, y por eso crearon una billetera propia de cada marca, permitiendo accesos y canje por mercadería, transformando al consumidor en usuario activo, y con la tecnología comenzando a generar este “lifetime value” que es tan relevante. “Lo que sucede es que estamos generando data que es nuestra, que es propia y sabemos quiénes son nuestros consumidores y los entendemos y no dependemos de terceros, al ser dueño de esta data, y esto es comunicación uno a uno”, señaló el conferencista. Sucede con la data, continuó de Lusarreta, que permite crear modelos predictivos, pudiendo predecir comportamientos de compra del consumidor. “Cuando la data está ordenada, está integrada, es entendible y está activable, se busca sumar más data todavía, una avidez por la data, buscando conectar con terceros como supermercados, retails, etc., y esto en consumo masivo no existía”, sumó de Lusarreta.

Llegados a esta instancia, se cuenta con datos del consumidor + campañas data driven que permiten un mejor relacionamiento con cada uno de los consumidores + a su vez genera la mejor fidelización porque encuentra la mejor manera de entenderlo y, esto siempre se traduce en más ventas. “Data + tiempo es igual a más data, por eso el mejor momento para activar la data es hoy, con el fin de generar más confianza, más proyección y más relaciones estables”, cerró el conferencista, CEO de la agencia independiente Massive.

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