Por qué las grandes empresas decepcionan a sus clientes todos los días
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Por qué las grandes empresas decepcionan a sus clientes todos los días Y los tres errores que les impiden estar customer-ready customer-ready.
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Por qué las grandes empresas decepcionan a sus clientes todos los díasY los tres errores que les impiden estar customer-ready
customer-ready.
Empresas inteligentes tratan a sus clientes de forma poco profesional.
Empresas inteligentes tratan a sus clientes de forma poco profesional.
Sus responsables de marketing realizan recomendaciones de productos tan irrelevantes que los clientes las consideran spam.
Empresas inteligentes tratan a sus clientes de forma poco profesional.
Sus responsables de marketing realizan recomendaciones de productos tan irrelevantes que los clientes las consideran spam.
El personal de ventas asiste a reuniones con los clientes sin saber qué cantidad han invertido ya los clientes en ellos.
Empresas inteligentes tratan a sus clientes de forma poco profesional.
Sus responsables de marketing realizan recomendaciones de productos tan irrelevantes que los clientes las consideran spam.
El personal de ventas asiste a reuniones con los clientes sin saber qué cantidad han invertido ya los clientes en ellos.
Sus agentes del servicio de atención al cliente irritan a los clientes al hacerles preguntas que ya han respondido tres veces.
Todos somos clientes. Todos hemos vivido esta situación una y otra vez…
¿Por qué, entonces, cometen las empresas inteligentes tantos errores de este calibre?
Todos somos clientes. Todos hemos vivido esta situación una y otra vez…
Podría decir que en realidad ningún empleado de la empresa se preocupa por solucionar estos problemas, pero eso raramente es cierto.
Podría decir que el crecimiento exponencial de aplicaciones, canales y equipos hace que incluso las cosas más sencillas sean imposibles de llevar a cabo.
Esto es probablemente cierto, pero no lo explica todo.
La auténtica causa principal se encuentra de hecho en un plano más profundo.
La auténtica razón por la que incluso las empresas más inteligentes y con las mejores intenciones tengan un comportamiento tan decepcionante es que sus datos no están customer-ready.
Se trata de un caos fragmentado, incoherente, desactualizado, organizado en silos y lleno de errores.
Se trata de un caos fragmentado, incoherente, desactualizado, organizado en silos y lleno de errores.
El resultado de este caos es que los usuarios más inteligentes no pueden acceder a suficientes datos acerca de las relaciones con los clientes con el fin de ofrecer a dichos clientes las experiencias que merecen.
Se trata de un caos fragmentado, incoherente, desactualizado, organizado en silos y lleno de errores.
El resultado de este caos es que los usuarios más inteligentes no pueden acceder a suficientes datos acerca de las relaciones con los clientes con el fin de ofrecer a dichos clientes las experiencias que merecen.
Sin unos datos óptimos, ofrecer una magnífica experiencia a los clientes es la excepción, no la regla.
¿Cómo intentan las empresas solucionar el problema de la experiencia del cliente?Veamos los tres errores más comunes que la mayoría de las empresas comete y por qué están lejos de solucionar el problema real.
1Error n. 1
Abordar el problema utilizando más aplicaciones
Error n. 1Abordar el problema utilizando más aplicaciones
Existen fantásticas aplicaciones. Literalmente, cientos de ellas clasificadas en docenas de categorías de cientos de proveedores. Sin embargo, si los datos que alimentan estas aplicaciones no se gestionan de forma inteligente, las aplicaciones no pueden cumplir sus objetivos.
Cuando trata la gestión de datos como el proceso de negocio estratégico que es, otorga a cada persona y cada aplicación de cara al cliente lo que desea: unos datos de cliente limpios, seguros y conectados.
Datos óptimos en los que pueden basar sus decisiones y acciones. 1
2Error n. 2
Intentar gestionar los datos manualmente
2Error n. 2Intentar gestionar los datos manualmente
Antes de los datos obtenidos con sensores, de los datos en streaming y de los datos provenientes de redes sociales, es decir, antes del Big Data, la gestión de los datos era mucho más sencilla. Ahora los datos provienen de todas partes y se utilizan en cualquier ubicación. Por eso, intentar limpiar e integrar los datos manualmente es un proceso ingrato y que requiere mucho tiempo que tiene como resultado datos desactualizados y llenos de errores de forma casi inmediata.
2Error n. 2Intentar gestionar los datos manualmente
Solucione sus datos en una ubicación y los problemas propagados por el resto de la organización seguirán ahí.
Al contar con conjuntos de datos pequeños, fusionar todas las hojas de cálculo y limpiar todas las celdas puede ser factible, pero cuanto mayor sea la diversidad y el volumen de los datos, más difícil será llevar estas tareas a cabo. No quiere tener que hacer todo esto manualmente.
3Error n. 3
Arreglar los datos una vez
3Error n. 3Arreglar los datos una vez
La calidad de los datos se debilita un 27% cada año. Los clientes cambian los trabajos. Cambian de dirección. Cambian sus preferencias.
Así que, incluso si limpió, conectó y relacionó todos sus datos manualmente y a la vez, la cantidad de nuevos datos que debería pasar por los mismos procesos hace que todos sus esfuerzos sean en balde.
3¿De qué volumen de datos nuevos estamos hablando? De un volumen muy grande. Una organización B2B media duplica los datos de sus clientes y clientes potenciales cada 12-18 meses.
La gestión de datos inteligente nunca se detiene. Se trata de un ciclo constante de conectar, limpiar, controlar y relacionar los datos y, a continuación, volver a publicarlos para las aplicaciones de cara al cliente y los usuarios que más los necesitan.
Error n. 3Arreglar los datos una vez
Hágalo correctamente y las experiencias del cliente serán todo lo que deben ser: informadas, oportunas, relevantes, atractivas y personales.
Hágalo mal y ni siquiera las mejores aplicaciones del mundo podrán ayudarle a realizar los procesos de forma inteligente.
El balance final:convertirse en customer-ready significa disponer de datos óptimos en las aplicaciones correctas y en el momento adecuado.
Significa saber todas las pequeñas cosas que marcan la diferencia:
Significa saber todas las pequeñas cosas que marcan la diferencia:
Que la Charo que compró esos zapatos online es la misma Rosario que los devolvió en la tienda.
Significa saber todas las pequeñas cosas que marcan la diferencia:
Que la Charo que compró esos zapatos online es la misma Rosario que los devolvió en la tienda.
Que la empresa a la que el equipo de ventas B2B está lanzando un producto está llena de clientes que utilizan sus productos de consumo.
Significa saber todas las pequeñas cosas que marcan la diferencia:
Que la Charo que compró esos zapatos online es la misma Rosario que los devolvió en la tienda.
Que la empresa a la que el equipo de ventas B2B está lanzando un producto está llena de clientes que utilizan sus productos de consumo.
Que el destinatario de su resuelto y animado correo electrónico está actualmente peleándose con su servicio de atención al cliente.
Significa saber todas las pequeñas cosas que marcan la diferencia:
Que la Charo que compró esos zapatos online es la misma Rosario que los devolvió en la tienda.
Que la empresa a la que el equipo de ventas B2B está lanzando un producto está llena de clientes que utilizan sus productos de consumo.
Que el destinatario de su resuelto y animado correo electrónico está actualmente peleándose con su servicio de atención al cliente.
Que Jorge es un cliente leal en Londres, pero lo tratan como a un cliente nuevo en Nueva York.
Significa saber todas las pequeñas cosas que marcan la diferencia:
Que la Charo que compró esos zapatos online es la misma Rosario que los devolvió en la tienda.
Que la empresa a la que el equipo de ventas B2B está lanzando un producto está llena de clientes que utilizan sus productos de consumo.
Que el destinatario de su resuelto y animado correo electrónico está actualmente peleándose con su servicio de atención al cliente.
Que Jorge es un cliente leal en Londres, pero lo tratan como a un cliente nuevo en Nueva York.
Que Carlota acaba de comprar un televisor nuevo, por lo que no debería recibir más ofertas de televisores.
Significa ofrecer a su personal más inteligente los datos que necesitan para tomar decisiones más inteligentes.
Si las empresas inteligentes quieren estar seguras de que la forma en la que tratan a sus clientes es también inteligente, deben disponer de una visión limpia, coherente y conectada de toda la relación con el cliente.
Estamos tan comprometidos con este asunto que hemos redactado un libro electrónico sobre todo lo que necesita para hacer que sus datos se conviertan en datos customer-ready.
Si su empresa inteligente trata a sus clientes de forma poco inteligente, le gustará este libro electrónico. Mucho.
Descárguelo ya.
Acerca de InformaticaEn Informatica, estamos dotando a las empresas audaces de los medios para desarrollar la nueva organización de datos. Las ayudamos a crear arquitecturas de datos modernas donde la gestión de datos se convierta en una disciplina estratégica que revele información y confiera ventaja.
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