Big Data | ¿Conoce el rendimiento actual de su producto para los consumidores? ¿Le interesaría mejorarlo con las técnicas más avanzadas del manejo de grandes volúmenes de datos en tiempo real? La inteligencia de productos es una pieza clave de la empresa para mantener a los clientes satisfechos y comprometidos con su marca. Actualmente, existen tres grupos en su empresa que pueden beneficiarse al máximo con la inteligencia de productos: gerentes de producto, diseñadores e ingenieros de producto y comercializadores o especialistas en marketing.
Hoy en día la relación entre inteligencia de productos y técnicas de Big Data se vuelve cada vez más estrecha. Es la llave para entender cómo cada consumidor utiliza el producto que su organización comercializa. Para ello, se necesita recopilar, analizar y actuar sobre los datos para ayudar a crear una mejor experiencia. También este concepto permite conocer cómo se utiliza el producto de la competencia y, así, comparar esa experiencia con la de su empresa.
Supongamos que los gerentes de una compañía de servicios financieros o fintech desean conocer cuál es la experiencia que tienen sus usuarios con el uso de la aplicación de pago online, y optimizar esa experiencia de acuerdo al comportamiento actual de su target. La inteligencia de producto será la solución a ese problema específico.
Otro ejemplo podría ser una startup de alto crecimiento en retail online, cuyo propósito sea entender qué les interesa más a los usuarios que demandan su servicio, para ofrecerles promociones y descuentos a la medida del consumidor y, a su vez, entender qué atributos del producto lo hacen más atractivo y favorecen la retención del cliente en la plataforma.
Con la inteligencia de productos podrá detectar cuáles son los cambios que necesita implementar para crear una mejor experiencia del cliente y acelerar la innovación, obteniendo resultados cuantificables. Podrá atacar estratégicamente los siguientes problemas de core business: ¿Quiénes son sus usuarios avanzados? ¿Cómo usan el producto de manera diferente a otros usuarios? ¿Por qué algunos usuarios realizan conversiones y otros no? ¿En qué se diferencia la retención según el tipo de usuario? ¿Es mayor o menor cuando las personas interactúan con una función en particular? ¿Cuáles son los principales impulsores del compromiso, la conversión y la retención? ¿El lanzamiento de una nueva función provocó el cambio de comportamiento deseado?Identificar oportunidades para la innovación es una de las ventajas competitivas de la inteligencia de productos: puede revelar nuevas soluciones tecnológicas para satisfacer las necesidades de los clientes o hallar formas inesperadas en que los clientes usan el producto, brindando así innumerables oportunidades para la rentabilidad del negocio. Claramente, las empresas que no utilizan la inteligencia de productos corren el riesgo de perder cuota de mercado frente a los competidores, al no realizar las mejoras necesarias para mantenerse a la vanguardia en su industria.
Uno de los principales desafíos de implementar una estrategia sólida de inteligencia de productos tiene que ver con que usualmente el enorme volumen de datos necesarios para obtener información procesable se encuentran en múltiples fuentes. Los miles de datos de comportamiento del usuario y las métricas de productos deben combinarse con datos de clientes provenientes de sistemas CRM, herramientas de marketing e investigación de mercado y aplicaciones de experiencia del cliente, tales como encuestas de satisfacción. Cuando todas estas fuentes de datos se integran para el análisis, se puede aprovechar el verdadero poder de la inteligencia del producto.
En definitiva, a través de las técnicas y herramientas sofisticadas de Big Data podrá:
1) Recopilar automáticamente datos sobre el rendimiento del producto: la inteligencia de su producto se vuelve más escalable y más fácil de actuar. También le ahorra tiempo y recursos.
2) Analizar los comentarios de los consumidores: las herramientas de análisis de texto y las técnicas de web data extraction permiten el análisis de retroalimentación constante de los clientes. De este modo, su equipo de trabajo podrá comprender qué características del producto son más importantes, definir y medir métricas de productos y continuar creando productos que a sus clientes les encantan.
3) Realizar pruebas de seguimiento: Los datos de inteligencia de productos que se recopilan pueden servir como base para probar las mejoras y características de nuevos productos. Se trata de probar diferentes mensajes y funciones, y medir cómo esos cambios afectan las tasas de conversión y el sentimiento del cliente. El seguimiento del movimiento en los KPI de análisis de productos y el ajuste continuo de su producto en función de los resultados, implica que siempre estará un paso por delante de sus consumidores.
Contacte a nuestros especialistas en data science para que le den toda la información clave que necesita para su estrategia de producto.
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