Ejercicio John Deere

Diseño de arquitectura para visión cliente 360

Diseñar la arquitectura funcional de una plataforma big data que proporcione una visión 360 º de los clientes.

En ella deberán reflejarse

1. Las fuentes de datos que se van a procesar como entrada. Explicar cuáles de estas fuentes son estructuradas, semiestructuradas y no estructuradas
2. Diferenciar todas las capas de almacenamiento que tendrá la solución. Explicar y justificar el porqué de cada una de ellas.

A efectos de este ejercicio nuestra empresa será una empresa fabricante de un dispositivo electrónico que se comercializad a través de un canal distribución (B2B) que hace la venta al consumidor final (B2C) aunque también hay venta directa B2C on-line.

Para identificar correctamente todas las fuentes de datos que nos proporcionarán una visión 360 del cliente lo primero es definir bien qué cliente queremos analizar. Nuestra empresa vende un producto diseñado para consumidores, pero la realidad es que a nosotros nos compra el producto una serie de distribuidores que pueden tener, y de hecho tienen, motivaciones totalmente distintas a las del consumidor final.

A efectos de este ejercicio vamos a analizar la visión cliente 360 enfocada en el consumidor del producto.

Lo primero que tenemos que indicar es qué fases completan esa visión 360 del cliente que queremos estudiar y qué fuentes de datos contamos en cada fase y qué motiva al cliente para avanzar en el ciclo.

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En la fase de adquisición el consumidor ha decidido que quiere/necesita un producto determinado. Esta “necesidad” muchas veces viene creada o motivada por el propio fabricante que analizando los datos ha sabido interpretar que había una oportunidad de venta en la fase de Prospección.

Ante la adquisición del producto podemos encontrarnos ante un experto que no necesite interacciones externas. No suele ser lo más común. Por lo general un consumidor consultará a amigos, acudirá a una tienda o concesionario a ver el producto y a informarse por parte de un vendedor, navegará por nuestra web y buscará en foros y en Google.

Excepto la interacción social en persona con amigos, el resto son fuentes de datos. Incluso las interacciones en tienda suelen quedar más o menos reportadas mediante informes de los vendedores, gestión de aforos/visitas por secciones dentro de la tienda, etc. La navegación por nuestra web será una de las grandes fuentes de información. Sabremos exactamente qué busca el cliente, cuántas veces lo ha buscado, cuantas veces ha vuelto a verlo, cuánto tiempo está en una determinada página, qué información consulta (imágenes, características, precio…), desde dónde lo busca (localización) y cruzando esta información con se podría llegar a saber cuántas personas viven con el cliente, edades, etc.

Más adelante se explica cuáles de estas fuentes son estructuradas y no estructuradas.

En la fase de adquisición el cliente adquiere y abona el producto. Aquí lo primero que veremos es si se decanta por la compra on-line (cuando es posible) o si quiere acudir a una tienda. Esto per se ya es muy importante y ha revolucionado sectores como la venta de vehículos. Según el estudio GAES 2021 de KPMG el 68% de los directivos del sector automoción cree que para 2030 las matriculaciones on-line superarán la hegemonía que hasta ahora habían tenido los concesionarios físicos y ha impulsado nuevos modelos de negocio como la suscripción a vehículos frente a la venta y alquiler tradicionales.

Si la adquisición se hace en tienda, lo primero que veremos ahí es si abona en efectivo, con tarjeta (y tipo de tarjeta: débito/crédito) o mediante financiación. Podremos saber la horquilla que hace que se pague en efectivo y si es más fácil activar una compra impulsiva hasta un cierto precio si permite el pago en efectivo o si es posible hacer la venta cruzada de algún servicio de financiación.

Cuando el pago se hace mediante medios electrónicos la entidad financiera dispone, y muchas veces facilita, muchísima información adicional como la edad del consumidor, su domicilio, cuánto ha estado dispuesto a trasladarse para adquirir nuestro producto vs cuánto se desplazan los consumidores de nuestra competencia

En la etapa de crecimiento el cliente usa y se hace a nuestro producto. Lo recomienda. Durante esta etapa el cliente puede interactuar en foros técnicos o con nuestro contact center si tuviese dudas sobre el uso. En productos con conectividad IoT, el propio equipo nos va a dar estadísticas de uso, fallos, etc. Así mismo, el propio cliente mediante la adquisición de nuevos productos o de productos de mayor valor nos va a dar información sobre posibles modelos de venta cruzada y upselling en futuros clientes.

En la fase de retención el cliente es fiel a la marca y se siente orgulloso de ella. Usa el producto en su vida cotidiana e interactúa con otros usuarios. El cliente muestra fotos en redes sociales, cuando interactúa en redes sociales se identifica qué dispositivo es, responde dudas de otros clientes/usuarios, provee feedback.

Finalmente, en la fase de Prospección (también llamada fase de reactivación) el cliente es atraído por nuestra competencia o el propio producto ha quedado obsoleto. Esto los vamos a identificar mediante la información de uso que nos proporcionen los equipos con conectividad IoT o con la propia frecuencia e impacto de las campañas de nuestros competidores. Si tenemos información sobre las campañas de nuestros competidores podremos reaccionar. Un ejemplo de esto lo vemos en las tiendas Media Markt. Las “etiquetas” con los precios ahora son electrónicas y permiten una actualización masiva de un precio en todas las tiendas de una zona si se ve que la competencia tiene un mismo producto, o uno similar, más competitivo.

A modos de resumen se incluyen las distintas fuentes de información durante el ciclo de vida del cliente comentadas.

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