Actualizado el 19/11/2024
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AIS Group aplica la inteligencia artificial para conocer a los clientes antes que lo seanEscrito por Redacción TNI el 23/05/2017 a las 21:27:422223
 Herramientas como Habits Big Data, de AIS Group, permiten identificar y conocer a futuros clientes, transformando los modelos comerciales y de márquetin convencionales.
Un nuevo paradigma donde “a mayor información, mayor conversión. Para lograr esta conversión es necesario tratar la información. No basta con almacenarla.”, explicó Agustí Amoros, director de Desarrollo de negocio de AIS Group, en su intervención en la jornada de Marketing y Ventas del Manager Business Fórum, celebrada hoy en Barcelona con el patrocinio de AIS Group.
Según Agustí Amorós, los datos son el petróleo del siglo XXI “y como a éste hay que extraer, almacenar, refinar y darles diferentes usos, adecuados a cada necesidad. Algo que hacemos con las técnicas de Big Data, que nos permite extraer esos datos de múltiples fuentes como la web, las apps, los puntos de venta, las redes sociales e información sociodemográfica y convertirlos en indicadores y modelos RFM: Recencia, Frecuencia y Valor Monetario”.
Amorós habló de lo que no sabemos de un potencial cliente y, a menudo también, de un cliente. “Desconocemos datos clave sobre sus ingresos, su perfil de cliente –composición familiar, qué compra, etc.-, si se parece más o menos a nuestro cliente real… y todo esto se consigue con información externa. Disponer de datos externos es fundamental para mejorar la conversión y la experiencia del cliente”.
Saber dónde vive y todos los datos socio económicos asociados que ofrece Habits Big Data, a los que se pueden añadir otros procedentes de otras fuentes: ingresos, profesión y situación laboral, composición familiar, propiedades, hábitos de compra, aficiones, etc.- “nos ayudarán a mejorar nuestra captación y a aumentar la vinculación”, concluyó Amorós.
El director de desarrollo de negocio de AIS Group insistió que el verdadero gran problema de las compañías hoy no es recabar información, sino discernir qué datos son útiles y cuáles no.“Hay que ser capaz de transformar los meros datos en información valiosa para construir modelos que nos permitan establecer la propensión de compra, definir estrategias de venta cruzada, conocer cuál es la mejor acción siguiente a realizar con cada cliente o potencial. En definitiva, tomar las decisiones más acertadas para el negocio sobre una base sólida”.
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