Lanzamientos - Latinoamérica

Findasense lanza Behavioral y Data Hub en Latinoamérica

(26/10/18). La consultora con presencia en la región desde hace cuatro años presentó una nueva metodología de análisis basada en tres ejes: captación y automatización de datos; ciencia de datos aplicadas al negocio e investigación a la medida.

Findasense, la consultora de Customer Experience, que ya hace más de 4 años desembarcó en Latinoamérica, inaugura un hub a nivel regional para trabajar los datos. "Un cluster de integración de conocimientos donde converge un equipo altamente especializado en data science, economía del comportamiento, diseñadores de servicios, ingenieros de datos, entre otros", de acuerdo a lo que han definido en un comunicado.

Su principal objetivo es analizar con más detalle la personalidad y el comportamiento del consumidor a través de la data, con la finalidad de asesorar mejor a las compañías en sus estrategias de marketing. Contará con el apoyo de profesionales de España, Argentina, Colombia y Costa Rica.

“En la era del big data, la gran cantidad de datos que manejan las compañías no está siendo aprovechada de manera sistemática. En la mayoría de los casos se explotan de manera dispersa por las distintas unidades de negocio. En Findasense tenemos el firme propósito de aprovechar la información proveniente del cliente, las ventas, los procesos y la logística de una manera eficiente, estratégica e integrada. Esto solo puede lograrse con una metodología que trabaje estos datos a través de herramientas que nos permitan visualizar, analizar y predecir el comportamiento del consumidor, siempre orientados a los objetivos de negocios de una compañía”, comentó Germán Rodríguez, Country Growth de Findasense para Argentina, Chile, Perú y Bolivia.

Por su parte, Tiffany Soto, Service Design de Findasense, agregó: “Además, hoy podemos, y debemos, hacerlo de manera automatizada, ya que tenemos la información en real time. Hoy necesitamos entender al consumidor de una manera más dinámica, sincrónica y personalizada. De esta manera, a través de los distintos proyectos, nos enfocamos en el comportamiento del consumidor, para abordarlo desde diversas perspectivas. Para esto hemos desarrollado nuestra propia metodología”.

La metodología basada en tres ejes de trabajo

1. Una estrategia de captación y automatización datos

En este eje o fase de trabajo se identifican las fuentes de datos de los clientes, que pueden venir de diversas plataformas, como canales sociales, data transaccional o data del CRM y se automatizan en un sistema capaz de integrarlos, ordenarlos y darles visibilidad. Esto implica un reto de estructuración, debido a la naturaleza diversa y heterogénea de los datos. Es decir, los datos no sólo son métricas o números, son también textos, imagen (fotos, gifs, video), audios que también contienen valores y cualidades que deben ordenarse y medirse. 

2. Ciencia de datos aplicada al negocio

Luego se analiza el histórico, el rastro digital de estos usuarios y su conexión con comportamientos de compra, para empezar a diseñar modelos matemáticos que nos ayuden a predecir el comportamiento de una manera más rigurosa. Esto no es un simple análisis estadístico o un promedio, sino que es un segundo nivel, la siguiente fase evolutiva en cuanto a análisis de datos, y consiste en la aplicación de algoritmos o modelos matemáticos de alto nivel que nos permiten predecir un comportamiento. Aquí se identifican y clusterizan diferentes rasgos como la personalidad, los gustos y las preferencias, creando grupos muy segmentados en base a las características que se identificaron. Esto ayuda a las marcas a conocer y entender mucho mejor a sus consumidores, diseñar estrategias más personalizadas y segmentadas, así como predecir la performance de futuras campañas, en base a los históricos de resultados. Antes, estos estudios eran largos y costosos, pero con la automatización se desarrollan casi en real time, con una actualización muy sincrónica de los cambios del consumidor.

3. Una metodología de investigación a la medida

En este nivel el abordaje es mucho más específico de la data, diseñando una metodología de investigación para cada reto de negocio, haciendo uso de diferentes técnicas de investigación digital, que se cruzan con todo el procesamiento de la data que hemos desarrollado. Aquí la principal herramienta de trabajo es la creación de un customer journey, como base y técnica para entender cómo es un consumidor en cada una de las etapas de análisis que nos hemos planteado. Por ejemplo, un cliente plantea que el segmento de consumidores jóvenes está dejando de adquirir un producto y quiere saber por qué. Este es un reto de consideración en el flujo de marketing, y lo que se hará es activar las herramientas de investigación que han creado para esta etapa del Journey. Finalmente, cierran esta etapa con técnicas de la economía del comportamiento, que utiliza diversas disciplinas como la psicología, la neurociencia, la sociología o la etnografía para comprender las verdaderas necesidades y motivaciones profundas de las personas, esas que los datos no pueden determinar o, en cierta forma, ocultan.

Así, ya está listo, no solo para conocer, sino incidir sobre el consumidor, según los objetivos planteados, siempre dentro de lineamientos éticos que vigilen que esto representará un beneficio para el consumidor. De esta manera, primero se analiza el comportamiento del usuario a través de su journey y luego se reduce ese “gap” entre lo que es y lo que debería ser, con técnicas cualitativas, cimentadas sobre un sólido estudio de la data.