El análisis de datos masivos ha transformado la forma de gestionar y los hábitos de consumos de las personas. El consumidor actual es una persona informada, con una mayor formación que quiere seguridad y eficiencia en su compra, de ahí que busque y compare el mismo producto. Las plataformas y redes se hacen eco y ofrecen
El Big Data ha revolucionado los estudios de mercados tradicionales basados en datos sociodemográficos, obsoletos e ineficientes. Se habla cada vez más de “postdemografía” hoy en día, entendida como la construcción de perfiles demográficos en continua transformación y definidos ya no solo por sus características estáticas de género, edad, nacionalidad sino más bien por sus intereses y sus patrones de comportamientos.
Las generalidades generacionales cerradas ya no nos definen. Nuevas percepciones y cambios de actitud que definen a las personas, están cambiando cada día, cada minuto. Las marcas deben tener la capacidad de detectarlas y seguirlas, para mantener una relación sólida, entendiendo sus necesidades a través de productos y servicios que realmente interesen. En la actualidad, se exige e impone analizar el comportamiento de los consumidores finales en tiempo real, para conocer cuáles son sus hábitos de compra, sus necesidades de consumo y comportamientos para diseñar estrategias comercialesinmediatas que ayuden a vender más productos o servicios. Conocer la realidad de forma inmediata permite transformarla en una acción inmediata que puede traducirse en ser la opción elegida en un mercado altamente competitivo y posicionar positivamente una marca o un producto. inAtlas,consultora tecnológica, dedicada específicamente a soluciones de Location Analytics ha desarrollado una solución integral para localizar a los consumidores y sus preferencias, basada en el análisis geolocalizado de su actividad en redes sociales. A través de nuevos perfiles y hábitos de consumo es capaz de mapear patrones de una postdemografía.
Silvia Banchini, directora general de inAtlas nos explica el funcionamiento de su solución. “Consta de tres fases consecutivas: minería de datos, analítica y nuevos perfiles de consumo. La primera de ellas, minería de datos, se trabaja junto a la empresa para definir y establecer un grupo personalizado de fuentes de las que poder extraer datos, se establece las frecuencias diarias, semanales y mensuales y a partir de ahí constituir su propio un almacén de datos, Data Warehouse, con actualizaciones continuas y así poder trabajar con nuevos patrones de consumo. Posteriormente, se lleva a cabo el análisis, se establece que mejore la inteligencia y los procesos analíticos sobre la información actualizada para tomar las decisiones comerciales más rápidas y mejor informadas y, por último, la tercera fase, denominada nuevos perfiles de consumidores permitirá descubrir los nuevos perfiles de los consumidores teniendo en cuenta su actividad de las redes sociales y comprobar qué les gusta y donde se encuentran según la hora del día, durante el periodo de una semana, mes e incluso años”. El análisis de datos, junto con herramientas fáciles de estudios de mercados, permite a los clientes de inAtlas implementar y optimizar sus estrategias de mercado al conocer con anticipación las necesidades que demandan los usuarios, el comportamiento del mercado y el de la competencia.
Esta solución integral incluye además sistemas automáticos – basados en machine learning –de recomendación de venta de productos y servicios a todo el mercado de empresas y autónomos, gracias al joint venture con INFORMA D&B que provee las soluciones de inAtlas de datos de todos el mercado empresarial, en España y Portugal, al momento.
InAtlas, gracias a la labor continua de sus Data Scientists desarrolla modelos de propensión a compra, para diversos sectores empresariales con la finalidad de ofrecer a sus clientes el mejor soporte al diseño de campañas de captación de nuevos leads y estrategias de venta cruzada. Trabaja a partir del reconocimiento de patrones de comportamientos y tendencias de los clientes activos y potenciales en el tiempo y en el territorio. Emplea Big Data e indicadores de tendencias para analizar patrones de comportamiento de los consumidores sobre parámetros propios y de fuentes públicas: demografía, ubicación, mercado de consumo, estado socioeconómico, indicadores de precios inmobiliarios, etc. Sobre dichos patrones han desarrollado, nos señala su directora general, un sistema de Inteligencia Artificial que proporciona algoritmia de cross-selling y recomendaciones para la fidelización y la prevención de fugas de clientes, estableciendo modelos predictivos que ayudan a las empresas a crecer de forma más rápida y segura.
