Explicación de la inteligencia empresarial en marketing

¿Qué es la inteligencia comercial en marketing y por qué es un componente tan importante para las campañas modernas?

Para los dueños de negocios y los especialistas en marketing, puede ser difícil comprender completamente la conexión entre la tecnología como la inteligencia comercial y las iniciativas más tradicionales relacionadas con las campañas de marketing típicas.

Sabemos que esto puede ser difícil simplemente porque la adopción de tecnología como BI es muy baja entre las organizaciones de hoy.

La tasa de adopción global de inteligencia empresarial, incluso aplicaciones simples en la nube, en todas las organizaciones es solo del 26 %.

La pregunta para muchos hoy en día es hasta qué punto la inteligencia empresarial puede mejorar sus operaciones y qué beneficios tangibles se pueden obtener a través de la adopción.

Eso es lo que vamos a ver en el blog de hoy.

¿Qué es la inteligencia empresarial en marketing?

La inteligencia empresarial en marketing se ocupa principalmente de aprovechar los datos de los clientes para lograr mejores resultados en las iniciativas de marketing.

En términos prácticos, esto significa utilizar información de identificación sobre los clientes para orientarlos mejor en las campañas de marketing.

La mayoría de las empresas, que carecen de cualquier tipo de inteligencia comercial en su comercialización, simplemente no tienen idea de a quién están comercializando y, en consecuencia, cómo comercializar mejor para ellos.

Esto conduce a un enfoque disperso con las campañas, donde, por ejemplo, los correos electrónicos se envían en masa sin tener en cuenta las audiencias y la falta de personalización, lo que genera tasas de clics y participación decepcionantes.

Con la inteligencia comercial en marketing, las organizaciones pueden usar la información de los clientes para crear perfiles, segmentar audiencias para una orientación de campaña más eficiente y recibir información de mayor calidad sobre los informes de campañas.

¿Qué comprende la inteligencia empresarial en marketing?

Entremos en el meollo de cómo se ve en la práctica la inteligencia empresarial en marketing para una empresa al observar los elementos individuales que componen lo que es BI.

Mejores informes

En primer lugar, la mayoría de las empresas que deseen implementar un formulario de inteligencia comercial en su comercialización deberán integrar la herramienta con su plataforma de gestión de relaciones con el cliente (CRM) existente.

Por ejemplo, si está utilizando Dynamics 365 CRM, normalmente se combinará con PowerBI, aunque existen numerosas soluciones disponibles en el mercado.

Una vez que esto esté en su lugar, los usuarios pueden agregar tableros de inteligencia empresarial en su CRM para el seguimiento, análisis e informes.

La mayoría de los CRM, como Dynamics 365 CRM, ya tendrán un tablero integrado para generar informes, pero no se acerca a las capacidades y la profundidad de una plataforma de BI integrada.

Integrar el análisis avanzado de PowerBI en Dynamics CRM es tan simple como ingresar una URL, habilitar la visualización de PowerBI y agregar los campos sobre los que desea informar.

PowerBI (al igual que otras suites de inteligencia comercial) le permite conectar datos de más de 120 fuentes admitidas, lo que significa que los datos alojados en prácticamente cualquier aplicación se pueden importar y generar informes en su CRM con BI.

Una vez que haya integrado BI (y sus datos) en su CRM, generar informes sobre sus datos a través de una plataforma unificada es significativamente más fácil y fácil de usar que antes.

Análisis Predictivo y Prescriptivo

El análisis predictivo se refiere al uso de datos para evaluar tendencias y descubrir resultados probables en las próximas semanas, meses e incluso años.

Al integrar datos en una herramienta de inteligencia comercial, la plataforma puede usar el aprendizaje automático para determinar qué es probable que suceda y, por lo tanto, informar qué enfoques puede querer emplear una empresa para aprovechar al máximo sus campañas.

Lo hace evaluando tendencias pasadas y reconociendo cómo entrarán en juego en el futuro; esto es particularmente útil cuando una empresa anticipa fluctuaciones en las ventas y el servicio debido a consideraciones estacionales.

Considere, por ejemplo, el comportamiento del comprador. Comprender el comportamiento de los clientes: lo que les interesa; por qué no completan los pedidos; por qué compran productos en determinadas épocas del año; por qué no responden a campañas de correo electrónico en particular, es crucial para poder comercializarlos de manera efectiva.

• La inteligencia predictiva muestra un aumento del 40,38% en los ingresos después de 36 meses de implementación.
• El 34% de las compras están influenciadas por recomendaciones de inteligencia predictiva.
• Las sesiones del sitio web que están influenciadas por la inteligencia predictiva logran un aumento del 22,66% en las tasas de conversión.
• (Fuente)

Todos estos aspectos del comportamiento de un cliente o cliente potencial se pueden determinar mediante la evaluación de los datos con inteligencia comercial y brindándose información procesable que puede posicionarlo mejor para comercializar con ellos en iniciativas futuras.

Un ejemplo típico del uso del análisis predictivo con fines de marketing es el uso del comportamiento de compra para ayudar a dar forma a la forma en que se acerca a los clientes existentes.

Si un cliente o grupo de clientes tiene un historial de compra de un producto en particular, esa información se puede usar para luego informar una campaña de correo electrónico dirigida recomendando productos similares para ellos. Muchos sitios de comercio electrónico utilizan esta técnica de manera muy efectiva, y es probable que tenga este tipo de correos electrónicos en su bandeja de entrada en este momento.

Este tipo de marketing altamente dirigido solo es posible a través de la inteligencia comercial en marketing y agrega un nivel de personalización que los consumidores modernos valoran mucho.

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Segmentación

La segmentación se refiere a la división de su audiencia en grupos dependiendo de varios factores diferentes:

• Segmentación demográfica: clasifica a los clientes según la edad, los ingresos, el sexo, la raza y la ocupación.
• Segmentación geográfica: clasifica a los clientes según la región y el lugar donde viven.
• Segmentación psicográfica: Clasifica a los clientes según intereses, opiniones, valores, estilo de vida.
• Segmentación por comportamiento: clasifica a los clientes según patrones en su toma de decisiones, como compras, uso, consumo y preferencias de productos.

Esta información se puede utilizar para ayudar a agrupar audiencias en función de intereses, lugares, creencias y comportamientos comunes y dar a las empresas la oportunidad de dirigirse a ellos de una manera más granular y personalizada.

A través del análisis de datos avanzado de la inteligencia empresarial en marketing, estos resultados pueden ser enormemente beneficiosos para las organizaciones que buscan servir mejor a sus clientes actuales y potenciales.

• El 86 % de las empresas con un alto ROI informaron que la personalización representaba el 21 % o más de su presupuesto de marketing.
• Las empresas con una estrategia de personalización total o parcial experimentaron un crecimiento de los ingresos el 78 % del tiempo.
• El 93 % de las empresas con una estrategia de personalización avanzada experimentó un crecimiento de los ingresos

Línea de fondo

La inteligencia comercial en marketing puede parecer compleja, pero en realidad se trata de utilizar datos de clientes existentes para informar mejor las iniciativas de marketing al brindar a las empresas una mejor comprensión de sus clientes y prospectos.

A través de mejores informes y unificación de datos y aplicaciones, las organizaciones pueden usar su información de una manera más procesable para ejecutar campañas de marketing más efectivas.

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