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27
Oct

Gemelos de Marketing B2B y Big Data

Es práctica habitual en los departamentos de marketing de grandes empresas utilizar “tipologías” o “segmentos” de clientes para agrupar a los mismos en clusters con características, comportamientos y/o modos de vida similares. Supone, de hecho, una de las mejores formas que tenemos para identificar quienes son nuestros mejores clientes y poder así buscar clientes similares. Es decir, encontrar clientes gemelos de nuestros mejores clientes. Pero lo habitual es utilizar esta estrategia de marketing asociada a personas físicas (particulares), dentro de un plan de marketing B2C (Business To Consumer).

En mis reuniones con clientes centrados en modelos de negocio B2B me he dado cuenta de que la mayor parte de ellos desconoce las posibilidades que estas estrategias aportan al marketing en empresas de tamaño medio o pequeño.

En primer lugar, porque la información que tenemos de las empresas, y que son la base en la definición de nuestros mejores clientes, es mucho mayor (cantidad) y más rica (calidad) que la que podemos encontrar de personas físicas. Si a la información interna de nuestros clientes y prospects le sumamos la información que podemos obtener de forma externa, ya sea pública o de terceros, hace que la base sea mucho mejor. Entramos así de lleno en el mundo del Big Data, ya que si pensamos en el volumen, velocidad, variedad y veracidad de la información de las empresas con las que hacemos negocios, ya sea pública o de terceros, hace que podamos establecer clusters de clientes mucho más semejantes entre sí que en una estrategia B2C.

Si todo ello fuera poco, la facilidad de acceso a información de empresas es mayor que en particulares y su gestión no está condicionada por la LOPD (una ley que únicamente aplica a los datos de personas físicas), por lo que alimentar un modelo de datos objetivos es factible y mucho más fácil de hacer. Incluso si atendemos a la objetividad de la información, veremos que en empresas es mucho mayor que en particulares.

La tecnología para construir un modelo es muy similar a la que podemos utilizar en nuestras segmentaciones B2C. Por tanto, esta estrategia de búsqueda de gemelos tiene claramente más sentido en el ámbito B2B que en el B2C. Si trabajamos la considerable cantidad de información que generamos en nuestra relación con otras empresas con las que hacemos negocios, añadimos a una mayor calidad en los datos y las herramientas de business intelligence apropiadas, podremos:

  • Reducir los costes de nuestra prospección. Las acciones de marketing y visitas comerciales se centran en aquellas empresas con mayor propensión a comprar nuestros productos o servicios.
  • Crecer de forma más sostenible. Si en el proceso de identificar los gemelos de nuestros mejores clientes añadimos también un score de riesgos, la empresa podrá crecer en facturación sin elevar su morosidad y poner en riesgo sus márgenes.
  • Contar con una ventaja competitiva. En la gran empresa hace tiempo que se utilizan estas estrategias, pero pocas empresas saben que este tipo de soluciones también están al alcance de las pymes o las están utilizando.
  • Fidelizar a los clientes actuales. Al conocer que tipología de clientes tiene más probabilidad de comprar nuestros productos o servicios, podemos diseñar campañas especificar para retener a los más rentables y ajustar nuestros productos a sus necesidades.

Ignacio Jiménez

ignacio-jimenez

Profesor de EOI / director general de Iberinform

www.linkedin.com/in/ignaciojimenez // @ijimenezr

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