Marketing 5.0 Versión México

Tecnología para la humanidad

Philip Kotler, Hermawan Kartajaya, Iwan Setiawan

• Éditeur: LID Editorial
• Année: 2021
• ISBN:
  9786078704415
• Édition: 1
• Sujet: Negocios y empresa
• Sous-sujet: Marketing

En Marketing 5.0. Tecnología para la humanidad se identifica la creciente tendencia a alinear la tecnología con las capacidades humanas para lograr resultados exponenciales en el momento de aplicar las estrategias de marketing. Entre los temas fundamentales del marketing 5.0 está lo que se conoce como next tech, un grupo de tecnologías que se pueden ver materializadas en la inteligencia artificial (IA), el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la tecnología de sensores, el internet de las cosas (IoT), la realidad aumentada (RA), la realidad virtual (RV) y el blockchain.Esta edición contiene los casos de éxito de nueve empresas que operan en nuestro país: Comex, Crayola, Grupo Modelo, INTERprotección, KFC, Mary Kay, Museo del Caos, Sam´s Club y Volkswagen.

CAPÍTULO 8

MARKETING BASADO EN DATOS

1. Construir ecosistemas de datos para optimizar la estrategia

En 2012, se popularizó un artículo de Charles Duhigg en The New York Times sobre una predicción del embarazo de una adolescente desde Target. El padre de la adolescente se enfadó al enterarse de que su hija había estado recibiendo cupones promocionales del minorista de artículos para bebés y pensó que la publicidad de Target estaba mal dirigida, intentando animarla a quedarse embarazada. Pero, tras hablar con su hija, se enteró de que efectivamente estaba embarazada. Un año antes del suceso, Target había creado un algoritmo para predecir la probabilidad de que una compradora estuviera embarazada en función de los artículos que compraba. Se asignaba una identificación única a cada compradora y se conectaba con información demográfica y su historial de compras. Un análisis por big data había revelado un patrón de consumo específico a mujeres embarazadas que podía utilizarse para predecir las compras futuras de compradores que encajaran en este patrón. La empresa había intentado incluso predecir la fecha del parto basándose en el momento de las compras. Es decir, un cúmulo de esfuerzos para determinar quién recibe qué cupones por correo y cuándo.

Esta historia es un excelente ejemplo de cómo las empresas aprovechan ecosistemas de datos para tomar decisiones más informadas. El marketing orientado a los datos es el primer paso para implantar el marketing 5.0. Al contar con un motor de análisis, las marcas pueden predecir la propensión de compra de sus clientes potenciales basándose en compras anteriores. De este modo, pueden enviar ofertas personalizadas y realizar campañas a medida. Y la infraestructura digital actual permite desarrollar esta estrategia no solo en función de segmentos de mercado, sino con clientes individuales, uno por uno.

Desde hace más de 20 años, los profesionales sueñan con tener la capacidad de crear un marketing verdaderamente personalizado, una práctica muy codiciada y defendida principalmente por Don Peppers y Martha Rogers. El marketing uno a uno se considera el método de segmentación definitivo, y ahora es posible gracias a la implantación de tecnologías digitales en el sector.

2. Marketing uno a uno

El mercado es heterogéneo y cada cliente es único. Por eso, el marketing siempre empieza con la segmentación y la focalización. Una vez se comprende el mercado, las empresas pueden diseñar estrategias y tácticas para enfrentarse a él. Cuanto más precisa y micro sea la segmentación, mejor será el enfoque de marketing, pero más difícil será la ejecución. De hecho, el mismo modelo de segmentación ha evolucionado desde que se conceptualizó en la década de 1950. Existen cuatro métodos para llevar a cabo una segmentación de mercado: geográfico, demográfico, psicográfico y conductual.

Cuatro métodos de segmentación

Los profesionales del marketing siempre empiezan por la segmentación geográfica, que consiste en dividir el mercado por países, regiones, ciudades y localidades. Cuando se dan cuenta de que los segmentos geográficos son demasiado amplios, añaden variables demográficas: edad, sexo, ocupación y clase socioeconómica. Algunos ejemplos de segmentos con variables geográfico-demográficas son: «mujeres jóvenes de clase media que viven en Illinois» o «baby boomers neoyorquinos acomodados». Estos métodos de segmentación son descendentes, muy fáciles de entender y, lo que es más importante, procesables; las empresas saben exactamente dónde encontrar y cómo identificar estos segmentos. Pero también son menos significativos, ya que personas con el mismo perfil demográfico que viven en la misma localidad pueden tener preferencias de compra y comportamientos diferentes. Además, son relativamente estáticos, lo que significa que un cliente solo puede clasificarse en un segmento en todos los productos, cuando lo cierto es que el recorrido del cliente difiere según la categoría y el ciclo de vida.

A medida que la investigación de mercado ganaba popularidad, los profesionales del marketing utilizaron enfoques más ascendentes; en lugar de desglosar el mercado, comenzaron a agrupar a clientes con preferencias y comportamientos similares en grupos según sus respuestas a las preguntas de la encuesta. A pesar de ser ascendente, la agrupación era exhaustiva, lo que significa que todos los clientes de la población entraban en un segmento. Los métodos más conocidos son la segmentación psicográfica y la segmentación por comportamiento.

En la segmentación psicográfica, los clientes se agrupan en función de sus creencias y valores personales, así como de sus intereses y motivaciones. Los nombres de los segmentos resultantes suelen ser autoexplicativos, como «escalador social» o «experimentador». Un segmento psicográfico también demuestra actitudes hacia una característica específica del producto o servicio, por ejemplo, «orientado a la calidad» o «consciente de los costes». La segmentación psicográfica proporciona una buena aproximación al comportamiento de compra, puesto que los valores y actitudes de una persona son los que motivan sus decisiones de compra.

Un método aún más preciso es la segmentación conductual, que agrupa a los clientes en función de su comportamiento pasado. Estos segmentos pueden incluir nombres que reflejen la frecuencia y el importe de las compras, como «viajero frecuente» o «persona que gasta más». También pueden mostrar la fidelidad del cliente y la profundidad de la interacción con nombres como «fanático fiel», «cambiador de marca» o «comprador por primera vez».

Estas técnicas son muy significativas, ya que los segmentos reflejan con precisión grupos de clientes con necesidades diferentes, por lo que los responsables de marketing pueden adaptar sus estrategias a cada grupo. Sin embargo, la segmentación psicográfica y conductual son menos procesables. Los segmentos con nombres como «adicto a la aventura» o «cazador de gangas» solo son útiles para diseñar creatividades publicitarias o estrategias de marketing de atracción, pero son complejos y difíciles de identificar en estrategias de empuje.

Para que funcione, la segmentación debe ser descendente y ascendente, es decir, significativa y procesable, combinando las cuatro variables: geográfica, demográfica, psicográfica y conductual. Con la segmentación psicográfica y conductual, los responsables de marketing pueden agrupar a clientes en grupos significativos y, a continuación, añadir el perfil geográfico y demográfico a cada segmento para que sea procesable.

Desarrollar un perfil de persona

El perfil ficticio resultante de un segmento de clientes con estas cuatro variables se denomina «persona». Un ejemplo sería: «John es un director de marketing digital de 40 años que tiene 15 años de experiencia y que actualmente trabaja para una importante empresa de productos de consumo envasados. Es responsable del diseño, desarrollo y ejecución de campañas de marketing en medios digitales y depende del director de marketing. El director mide el rendimiento de John a partir del conocimiento general de la marca y de los índices de conversación en línea en canales de comercio electrónico. Además de tratar de mejorar el rendimiento en función de las métricas, John también es muy consciente de los costes y cree que el gasto en marketing digital debe ser lo más eficiente posible. Para gestionarlo todo, John trabaja con su personal y también con agencias de marketing digital. Tiene un equipo de cinco personas a su cargo, cada una de las cuales se encarga de diferentes canales de comunicación. También trabaja con una agencia de SEO que le ayuda a gestionar el sitio web y con una agencia de redes sociales que le ayuda con el marketing de contenidos».

FIGURA 8.1 Perfiles de clientes por segmentos

En el ejemplo vemos un personaje que puede ser útil para una agencia de marketing digital o una empresa de software de automatización de marketing digital que quiera captar nuevos clientes. Establece un perfil ficticio de cliente potencial, poniendo el foco en sus prioridades. Estos personajes pueden ser útiles para diseñar la estrategia de marketing adecuada.

Segmentar y perfilar a los clientes ha sido siempre un elemento básico del marketing, pero el auge del big data abre nuevas posibilidades de recogida de datos de mercado y de microsegmentación (figura 8.1). Las bases de datos de clientes y los estudios de mercado ya no son las únicas fuentes de información. Los datos de medios de comunicación, los datos sociales, los datos web, los datos de puntos de venta (TPV), los datos del internet de las cosas (IoT) y los datos de compromiso pueden enriquecer los perfiles de los clientes. El reto para las empresas es crear un ecosistema de datos que los integre todos.

Una vez establecido el ecosistema de datos, los profesionales del marketing pueden mejorar sus prácticas de segmentación de marketing de dos maneras:

• El big data permite a los profesionales del marketing segmentar el mercado desde su unidad más granular: el cliente individual. Los profesionales del marketing pueden crear una persona real para cada cliente y, a partir de ahí, adaptar la estrategia de marketing al individuo o por segmentos, adaptando ofertas y campañas a cada cliente. Gracias a la enorme potencia de cálculo, no hay límite de detalles por persona y de número de clientes que se pueden perfilar.
• La segmentación se vuelve más dinámica con el big data, lo que permite a los responsables de marketing cambiar de estrategia sobre la marcha. Las empresas pueden seguir el movimiento de un cliente de un segmento a otro en tiempo real y en función de los diferentes contextos. Un viajero de avión, por ejemplo, puede preferir los asientos de clase business para un viaje de negocios, pero elegir la clase económica para su viaje de ocio. También es posible saber si una intervención de marketing ha conseguido convertir a un cliente migrante en un cliente fiel.

Es importante señalar que, a pesar de estas mejoras, la segmentación tradicional sigue siendo beneficiosa, pues facilita la comprensión del mercado. Poner una etiqueta descriptiva a un grupo de clientes ayuda a los profesionales del marketing a entender el mercado, aunque los segmentos deben limitarse, porque la capacidad de cálculo humana no es tan potente como la de un ordenador. Sin embargo, una segmentación fácil de entender sí que es útil para movilizar a las personas de la organización hacia una visión globa...