En cierto sentido podríamos ver este enfoque como una evolución de los sistemas de gestión de la relación con los clientes (los conocidos sistemas CRM –Customer Relationship Management-). Al fin y al cabo estos sistemas se basan en el análisis de los datos que la empresa ha venido registrando en los diferentes canales de comunicación a través de los cuales interactúa con sus clientes. La explotación y análisis sistemáticos de dichos datos posibilita que la empresa entienda mejor a su clientela objetivo y descubra mejores maneras para cubrir sus necesidades.
El auge que en los últimos años está experimentando la analítica predictiva ha hecho que este enfoque de explotación de datos se haya ido incorporando a este campo, principalmente en aquellos sectores donde la interacción con el cliente se desarrolla íntegramente en canales online. Esto habilita una personalización automatizada de cada interacción en la que el uso de herramientas predictivas (como por ejemplo los “sistemas de recomendaciones” -recommender/recommendation systems-) permite prever con una determinada certeza los intereses del cliente y adelantarnos a los que serían sus siguientes pasos de búsqueda o de compra. El hecho de que sean los negocios online quienes hayan prestado más atención a estas herramientas se entiende por la mayor facilidad con la que el resultado de los análisis predictivos se puede integrar en tiempo real en la propia comunicación con el cliente, transformándola así en una experiencia totalmente personalizada.
Sin embargo, no debemos pensar que este principio de la personalización automatizada gracias a la analítica avanzada de datos es algo exclusivo de estos sectores o del proceso de comunicación con el cliente. De hecho, uno de los pilares en los que se sustenta la estrategia de la Industria 4.0 promovida desde Alemania y su concepto de “smart factory” es la personalización de los procesos de producción gracias a la aplicación automática de estos análisis de datos. La integración de los datos captados y generados por máquinas y productos con la información del resto de sistemas del negocio posibilita la producción de “series unitarias” gracias a la configuración en tiempo real de los procesos de fabricación, que ganan en flexibilidad gracias a ese análisis automático de datos. Esto permite una mayor personalización de los productos sin sacrificar la rentabilidad en su fabricación.
El auge que en los últimos años está experimentando la analítica predictiva ha hecho que este enfoque de explotación de datos se haya ido incorporando a este campo, principalmente en aquellos sectores donde la interacción con el cliente se desarrolla íntegramente en canales online. Esto habilita una personalización automatizada de cada interacción en la que el uso de herramientas predictivas (como por ejemplo los “sistemas de recomendaciones” -recommender/recommendation systems-) permite prever con una determinada certeza los intereses del cliente y adelantarnos a los que serían sus siguientes pasos de búsqueda o de compra. El hecho de que sean los negocios online quienes hayan prestado más atención a estas herramientas se entiende por la mayor facilidad con la que el resultado de los análisis predictivos se puede integrar en tiempo real en la propia comunicación con el cliente, transformándola así en una experiencia totalmente personalizada.
Sin embargo, no debemos pensar que este principio de la personalización automatizada gracias a la analítica avanzada de datos es algo exclusivo de estos sectores o del proceso de comunicación con el cliente. De hecho, uno de los pilares en los que se sustenta la estrategia de la Industria 4.0 promovida desde Alemania y su concepto de “smart factory” es la personalización de los procesos de producción gracias a la aplicación automática de estos análisis de datos. La integración de los datos captados y generados por máquinas y productos con la información del resto de sistemas del negocio posibilita la producción de “series unitarias” gracias a la configuración en tiempo real de los procesos de fabricación, que ganan en flexibilidad gracias a ese análisis automático de datos. Esto permite una mayor personalización de los productos sin sacrificar la rentabilidad en su fabricación.
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