La nueva conversación del consumidor con las empresas en una era de incertidumbre
13 DE NOVIEMBRE DE 2020
Por Karen Lellouche, François Candelon, Tom Reichert, Sylvain Duranton, Rodolphe Charme di Carlo y Hind El Bedraoui
A principios de este año, varias marcas de ropa líderes vieron un aumento inusual en las ventas de blusas, pero ningún aumento correspondiente en las ventas de faldas o pantalones. La razón: en medio de la pandemia de coronavirus, los clientes estaban adaptando sus guardarropas de trabajo de la ropa de oficina a las apariciones en Zoom y otras plataformas de videoconferencia.
Esta anécdota es solo una ilustración de una tendencia de cambio de mercado que se ha estado acelerando durante varios años, comenzando mucho antes de la pandemia: las preferencias de los consumidores han evolucionado rápidamente, casi continuamente, y se han vuelto cada vez más volátiles, mutables e inciertas. Y han superado las habilidades tradicionales de las empresas para rastrear, anticipar y responder a las tendencias.
Liderar en la nueva realidad: ilustración puntual
Para adaptarse a lo que se ha convertido en "cierta incertidumbre", las empresas deben encontrar nuevas formas de interactuar con los consumidores y conocer mejor esa incertidumbre. No es tan imposible como podría parecer: pueden confiar en nuevos "ojos y oídos", cortesía de la disponibilidad cada vez mayor de grandes cantidades de datos de una variedad cada vez mayor de fuentes, así como de las nuevas capacidades que ofrecen tecnologías como la inteligencia artificial para procesar , aprenda y responda casi en tiempo real. Estos avances tecnológicos permitirán un nuevo tipo de diálogo entre empresas y consumidores que conducirá no solo a una comprensión más profunda de lo que quieren los consumidores, sino también a una proliferación de ofertas de empresas que buscan satisfacer las necesidades de los consumidores. A este modelo emergente lo llamamos la nueva conversación del consumidor con las empresas.
La nueva conversación con el consumidor redefinirá los factores clave de éxito para las interacciones del consumidor y creará una ventaja competitiva sustancial. Pero las empresas deben actuar con rapidez para estar entre las primeras: los consumidores no pueden ni tendrán espacio para conversar con todos.
EVOLUCIÓN DE LOS ENFOQUES TRADICIONALES PARA ABORDAR CIERTA INCERTIDUMBRE
Las interacciones tradicionales entre empresas y consumidores generalmente se basan en un proceso de cuatro pasos:
Recopilación de datos. En primer lugar, se acumulan los datos del consumidor (principalmente datos sociodemográficos y de comportamiento basados en transacciones pasadas o interacciones con la marca, complementados con encuestas a consumidores).
Segmentación. Las técnicas basadas en reglas, como las regresiones multivariantes, se utilizan para desarrollar modelos de segmentación de consumidores diferenciados. A menudo, esta segmentación permanece estática durante un par de años, asumiendo que los perfiles y preferencias de los consumidores se ajustan a una estructura relativamente estable.
Toma de decisiones. Basándose en los modelos de segmentación, los especialistas en marketing y los equipos de estrategia del consumidor toman decisiones adaptadas a cada segmento, desde la elección del canal preferido hasta la recomendación del producto y la personalización del mensaje.
Implementación. Finalmente, se implementan las decisiones definidas, en forma de un presupuesto de marketing ajustado o una nueva campaña.
Este enfoque es cada vez más inadecuado porque no puede seguir el ritmo de la creciente volatilidad de las preferencias del consumidor y la magnitud de los cambios que resultan.
Una mirada más cercana revela que las empresas que buscan comprender las preferencias de los consumidores en la actualidad enfrentan desafíos desde tres frentes:
La velocidad sin precedentes a la que están cambiando los comportamientos está debilitando el poder predictivo de los datos históricos por sí solos. Esto significa que los modelos predictivos basados en datos históricos deben reemplazarse por alternativas casi en tiempo real, reconociendo los cambios y adaptándose a ellos a medida que ocurren.
Los tiempos de incertidumbre agravan la dificultad de anticipar el ritmo y la magnitud de los cambios de comportamiento. La historia ofrece buenos ejemplos. La crisis financiera mundial de 2008, por ejemplo, provocó cambios rápidos en los comportamientos de compra de los consumidores, invalidando instantáneamente el equilibrio tradicional entre precio y valor percibido.
El valor de los datos obtenidos a través de encuestas a los consumidores se ha visto socavado por el efecto compuesto de largos (aunque necesarios) lapsos de tiempo entre la recopilación de datos y la generación de información y por los comportamientos cada vez más contradictorios de los consumidores en tiempos de crisis, comportamientos que a menudo no están alineados con los suyos. declaraciones. Según Jing Daily, una revista especializada que rastrea la industria del lujo en China, una encuesta de consumidores realizada en el pico de la crisis del COVID-19 encontró que el 56% de los consumidores chinos dijeron que gastarían menos en lujo y, sin embargo, un mes después, Los volúmenes de reservas de cruceros de lujo aumentaron un 9% entre los consumidores chinos en comparación con 2019.
Con la aparición de nuevas capacidades de inteligencia artificial, las empresas pueden eludir las crecientes limitaciones actuales, abriendo nuevas oportunidades para la interacción del consumidor. Incluso hace unos años, las empresas se vieron obligadas, por razones de tiempo y dinero, a hacer un intercambio entre el tamaño de la audiencia alcanzada y la variedad y profundidad de las interacciones que conforman ese alcance. Pero la IA es un cambio de juego que está transformando la compensación en un ciclo de retroalimentación dinámica. Con la IA en el trabajo, los procesos inteligentes ocurren rápidamente, a escala y a un costo marginal. Las lecciones aprendidas de un mayor volumen de interacciones permiten a las empresas actualizar dinámicamente la variedad y profundidad de las interacciones futuras. La IA está permitiendo nuevos enfoques para la interacción del consumidor que son personalizados, de autoaprendizaje, receptivos y rápidamente escalables.
REINVENTAR LA CONVERSACIÓN DEL CONSUMIDOR
El objetivo de las empresas ahora es involucrar a los consumidores en las discusiones en constante evolución, bidireccionales, personalizadas y receptivas que constituyen la nueva conversación del consumidor.
Procesos continuos e iterativos. La nueva conversación con el consumidor reemplaza las interacciones tradicionales con alternativas iterativas e interactivas. El valor de tratar la interacción como una conversación es que enmarca el objetivo general de las empresas, analizar y responder a los cambios en el comportamiento del consumidor, como un diálogo que permite que la empresa y el consumidor interactúen de forma continua. Esta conexión cercana y continua es vital ahora que el comportamiento del consumidor se ha vuelto tan voluble.
Estas conversaciones en curso producen una gran cantidad de datos nuevos sobre el comportamiento del consumidor. Con esa información, junto con los datos obtenidos externamente sobre las macrotendencias en el trabajo, las empresas obtienen una comprensión más integral de las preferencias de los consumidores y pueden buscar pistas que señalen cambios sutiles en las expectativas de los consumidores a medida que ocurren. Esto permite la autoactualización casi en tiempo real de las interacciones del consumidor a través del aprendizaje continuo. Las empresas pueden perfeccionar las interacciones existentes o explorar nuevos temas y modos de conversación sugeridos por las señales.
La nueva función de accesos directos de Spotify es un ejemplo de cómo una conversación continua con el consumidor puede dar frutos. Spotify utilizó una gran cantidad de datos sobre hábitos de escucha, música recién lanzada y tendencias macro musicales, y aprovechó la heurística y los modelos de aprendizaje automático para mejorar la experiencia del usuario. El resultado: un acceso más fácil al contenido más utilizado por una persona y una selección personalizada de nueva música para explorar. Los ciclos de retroalimentación frecuentes permiten mejorar constantemente la experiencia; por ejemplo, las recomendaciones evolucionan para reflejar los hábitos de escucha de los consumidores en diferentes momentos del día.
Conexiones bidireccionales. A diferencia del enfoque unilateral, la nueva conversación con el consumidor brinda a los consumidores formas novedosas de interactuar que no solo les permiten compartir comentarios, contenido y opiniones, sino que también elevan sus contribuciones mostrándoles que sus aportes son realmente solicitados y tomados en consideración.
La marca de cosméticos Glossier ha explorado esta dinámica. La empresa supervisa de cerca el compromiso y los comentarios de los consumidores en varias plataformas y constantemente interactúa con los consumidores en función de estos conocimientos. El proceso se desarrolla de la siguiente manera: Al observar el comportamiento del consumidor en las distintas plataformas, desde los hábitos de compra hasta la navegación y los comentarios, Glossier identifica los intereses, ya sea que se expresen directamente o se señalen de manera más sutil. Los equipos más brillantes se basan en estos conocimientos para producir contenido nuevo; Se anima a los consumidores a responder con contenido relacionado, creado por ellos mismos, como fotos o videos. Luego, los equipos de Glossier aprovechan esta respuesta de los consumidores para refinar y personalizar aún más el contenido. Realmente es una conversación de dos caras.
Debates personalizados y receptivos. Las reglas estáticas y preestablecidas alguna vez definieron las interacciones de las empresas con los consumidores, pero la nueva conversación del consumidor cambia todo eso a través de la personalización que destaca los deseos y necesidades del consumidor individual. Esta personalización se manifiesta en la confección de mensajes, la elección del tono de conversación, el impulso de servicios y la recomendación de ofertas y promociones particulares. Considere cómo una empresa global de bebidas está aportando personalización a las máquinas expendedoras. La compañía está recopilando y analizando conjuntos de datos masivos, incluidos los datos obtenidos de las redes sociales, para desarrollar una comprensión detallada de dónde, cuándo y cómo los clientes consumen sus productos. Luego, adapta anuncios y ofertas para consumidores individuales en función de su ubicación geográfica actual. La compañía también vincula las máquinas expendedoras digitalmente a la aplicación para teléfonos inteligentes de la compañía para que los clientes puedan comprar bebidas digitalmente, canjear las recompensas del programa de lealtad por compras e incluso hacer pedidos por adelantado antes de llegar a una máquina.
REDEFINIENDO LOS FACTORES DE ÉXITO Implementar la nueva conversación con el consumidor requiere un cambio de paradigma a lo largo de tres dimensiones fundamentales: nuevos datos, nuevos procesos y nueva toma de decisiones. (Vea la exposición). Tal cambio redefine los factores clave de éxito para las interacciones del consumidor y enfatiza la urgencia de pasar de la comunicación estática a la conversación dinámica.
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| De la definición de las acciones basadas en datos, a definir las reglas para la toma de decisiones basadas en Inteligencia Artificial. "Cierta incertidumbre, allana el camino para una nueva conversación con los consumidores" |
Nuevos datos. Los nuevos datos que alimentan la nueva conversación del consumidor son principalmente desestructurados, provienen en grandes volúmenes de un alcance de fuentes cada vez más amplio y se actualizan con la mayor frecuencia posible. Como resultado, los factores clave de éxito cambian de la calidad de los datos a la cantidad y la actualidad de los datos.
Estos nuevos datos proporcionan a las empresas la sustancia necesaria para alimentar los algoritmos. Pueden identificar incluso señales débiles de cambios en el comportamiento del consumidor y hacer frente a la rápida obsolescencia de los datos. Por ejemplo, una iniciativa de investigación de mercado de Ben & Jerry's aprovechó la inteligencia artificial y las capacidades de aprendizaje automático para procesar datos de letras de canciones y otro contenido. El esfuerzo descubrió una nueva tendencia de consumo: helado para el desayuno. Con esta información, Ben & Jerry's lanzó rápidamente sabores para el desayuno, dos años antes que sus competidores.
En el curso de la adopción de nuevos datos, las empresas necesitan primero ampliar su comprensión de lo que califica como un proveedor de datos relevante y desarrollar un rico ecosistema de nuevas fuentes de datos. Esto significa que las empresas deben mirar más allá de los minoristas digitales para acceder a datos de fuentes más amplias. Por ejemplo, las empresas pueden aprovechar los datos disponibles públicamente, incluidos el clima, las noticias, los eventos públicos y la evolución de los temas de búsqueda. La agregación de estas señales débiles puede ser un activo valioso, ya que ayuda a las empresas a detectar tendencias fuertes con una granularidad fina y luego refinar una visión más holística e integral de los hábitos, preferencias y necesidades de los clientes.
Las empresas también deben garantizar la actualización de los datos, lo que tiene implicaciones en la forma en que acceden a los datos. Es decir, las empresas deben construir la infraestructura de datos adecuada para compartir casi en tiempo real con su ecosistema de socios. Encontrar el ecosistema de socios adecuado es particularmente importante para las industrias con baja frecuencia de interacción (como la automotriz y la inmobiliaria), porque las oportunidades para la recopilación de datos son más escasas.
Nuevos procesos. Los nuevos procesos primarios requeridos para enfocarse en reacciones adaptativas habilitadas por IA, casi en tiempo real, teniendo en cuenta el amplio conjunto de datos disponibles, identificando nuevos patrones y personalizando dinámicamente la respuesta inmediata a cada consumidor.
Los métodos de aprendizaje profundo y de máquina en el núcleo de los nuevos procesos crean un ciclo continuo de análisis y acción. Cada ciclo produce nuevas respuestas de los consumidores y, por tanto, nuevos datos sobre el comportamiento del consumidor. Cuando el sistema puede, a su vez, aprender de estos datos de resultados, esa nueva información alimenta el próximo ciclo de acción y respuesta. Un ejemplo simple es el motor de comprensión de texto de Facebook, DeepText, que tiene la funcionalidad de comprender contextualmente no solo el contenido, sino también el sentimiento emocional de miles de publicaciones para rastrear nuevos temas candentes, perspectivas cambiantes sobre temas y primeros signos de descontento. Luego, el motor sugiere acciones asociadas, aprendiendo continuamente de interacciones anteriores.
Con estos nuevos procesos implementados, los factores clave de éxito evolucionan desde la precisión del análisis hasta la velocidad de reacción y aprendizaje. Con la vida útil cada vez más corta de los conocimientos del consumidor, el éxito dependerá de la velocidad a la que las empresas obtengan nuevos conocimientos y actúen en consecuencia.
Por lo tanto, las empresas deben invertir drásticamente en IA, tanto desde el punto de vista tecnológico como humano. Deben mantenerse al día con los rápidos avances tecnológicos. Es probable que la capacidad de los sistemas para refinar continuamente el análisis y el ciclo de acción sin interrupciones se vuelva aún más poderosa. El aprendizaje por refuerzo es un buen ejemplo: yendo un paso más allá del aprendizaje profundo, es capaz no solo de extraer conocimientos de datos no estructurados, sino también de probar la eficacia de sus conocimientos previos y mejorar de forma autónoma su precisión y calidad. Y desde el punto de vista humano, el talento calificado es crucial para que las empresas dominen las capacidades y aprovechen el potencial de la IA.
Nueva toma de decisiones. En la nueva conversación con el consumidor, la toma de decisiones se está moviendo desde el último paso del enfoque secuencial tradicional hacia la interacción para convertirse en un entorno omnipresente y global dentro del cual la IA puede actuar casi en tiempo real. Este nuevo enfoque para la toma de decisiones está cambiando los factores clave de éxito de la toma de decisiones caso por caso a un marco global cuidadosamente considerado en el que las capacidades de IA y la inteligencia creativa humana se sintetizan para establecer las "reglas del juego".
Tan importante como la IA es para la nueva conversación del consumidor, también es fundamental ser consciente de sus límites. Primero, los algoritmos pueden introducir sesgos en el análisis del comportamiento del consumidor al agravar los sesgos ya presentes en los datos de entrada. En segundo lugar, los sistemas basados en inteligencia artificial pueden percibirse como desagradables dado su poder para anticipar necesidades de las que los propios consumidores pueden no ser conscientes. Finalmente, la creatividad está actualmente más allá de los límites de lo que puede hacer la IA. Más bien, se basa en el tipo de pensamiento contrafactual, más allá de los datos y marcos existentes, en el que los humanos son mejores. Por lo tanto, la IA debe usarse junto con la participación humana al explorar la creatividad.
Las empresas deben realizar un seguimiento cuidadoso de la evolución de los sistemas de IA con atención e intervención humanas, asegurando la implementación de una IA responsable. Y las empresas deben implementar la transparencia y el "tacto" necesarios, sin los cuales los consumidores podrían experimentar la personalización como una intrusión o incluso como una violación de la privacidad. Por ejemplo, incluso si las empresas de telecomunicaciones pueden detectar la interacción de un consumidor con un proveedor competidor, deben abstenerse de hacer contacto de inmediato. En cambio, deben esperar unos días antes de comunicarse sutilmente con nuevas ofertas promocionales.
CREANDO NUEVAS VENTAJAS COMPETITIVAS
Adoptar la nueva conversación con el consumidor brinda a las empresas la oportunidad de obtener una ventaja competitiva sustancial rompiendo el compromiso tradicional entre costo y conexión, fomentando la hiperreactividad y la resiliencia incluso en tiempos de incertidumbre y (casi no hace falta decirlo) creando un mayor sentido de pertenencia. , afiliación y compromiso entre los consumidores.
Más allá del costo frente al compromiso de conexión. En los enfoques tradicionales, y en gran parte debido a las limitaciones de costos, existía un compromiso necesario entre llegar a muchos consumidores con un mensaje estandarizado y llegar a pocos consumidores con mensajes personalizados. Pero con la inteligencia artificial en el centro de la nueva conversación con el consumidor, las empresas pueden romper el tradicional equilibrio entre costo y conexión en el nivel de interacción. La IA elimina el requisito de elegir entre el alcance y la riqueza de las interacciones al permitir, por un lado, identificar nuevos patrones de comportamiento del consumidor a una escala y precisión sin precedentes y, por otro lado, responder a estos patrones en tiempo real. . Y ambos tienen costos marginales limitados.
Por ejemplo, la plataforma de comercio electrónico eBay se asoció con Phrasee, un pionero de la redacción publicitaria impulsada por IA, para generar millones de copias de marketing a escala, con solo unos pocos clics. Basándose en la generación de lenguaje natural y modelos de aprendizaje profundo, la tecnología de Phrasee es capaz de generar un lenguaje que suena humano, personalizado para la voz de la marca eBay y adaptado a los comportamientos y preferencias en constante cambio de los 100 millones de suscriptores de correo electrónico de la plataforma. La tecnología de Phrasee, que opera a gran escala, también ofrece una mayor eficiencia y menores costos, y cada configuración de campaña requiere solo cinco minutos. Solo en los EE. UU., La iniciativa dio como resultado un aumento de casi el 16% en la tasa de apertura promedio y un aumento de más del 31% en la tasa de clics promedio, lo que generó un ROI constante en todas las campañas.
Hiperreactividad y resiliencia, incluso en tiempos de incertidumbre. Con la inteligencia artificial en el centro, la nueva conversación con el consumidor está permitiendo un ciclo de aprendizaje e hiperrespuesta. Permite a las empresas que lo adoptan detectar y comprender los cambios en el comportamiento de los consumidores casi en tiempo real. También arma a las empresas para que respondan no solo rápida sino adecuadamente a esos cambios, pivotando para satisfacer las nuevas necesidades y expectativas de la manera más relevante. Como resultado de esta capacidad de respuesta casi en tiempo real, las empresas adquieren mayor relevancia y confiabilidad, y basan su resiliencia en tiempos impredecibles.
Con su actualización de optimización de motores de búsqueda de mayo de 2020, Google demostró el valor de la hiperreactividad en el contexto de la alta incertidumbre que rodea a la crisis del COVID-19. Impulsado por el aumento nunca antes visto en las búsquedas de un solo tema durante un período sostenido, el gigante digital actualizó sus criterios de clasificación de búsqueda para reflejar la nueva definición de contenido relevante de los usuarios: información más local, especialmente sobre actualizaciones de refugio o la información más reciente sobre pruebas, por ejemplo.
Mayor pertenencia, afiliación y compromiso del consumidor. Con sus opiniones genuinamente solicitadas, sus necesidades y preferencias cuidadosamente consideradas, y los temas de conversación que se extienden más allá de la transacción para coincidir con sus intereses, los consumidores experimentan un "retorno de la inversión en la relación" ventajoso. Por lo tanto, es más probable que prefieran e interactúen de manera proactiva con marcas que, al adoptar la nueva conversación con el consumidor, ofrecen estos beneficios.
Por ejemplo, el minorista de ropa con sede en el Reino Unido, Asos, lanzó una aplicación que permite a los consumidores cargar una foto de una celebridad favorita con un atuendo codiciado. Con tecnología de inteligencia artificial, la aplicación puede escanear la base de datos de ropa de Asos contra el atuendo fotografiado para sugerir productos similares pero más asequibles. Dicha conversación entre los consumidores y la empresa resultó en casi un 50% más de reseñas de productos y aumentó la probabilidad de que los visitantes regresaran en un 75%.
En general, es más probable que los consumidores se involucren cuando se sienten comprendidos, y es más probable que las empresas tengan éxito cuando escuchan con atención y luego responden adecuadamente a las preferencias cambiantes de los consumidores. Esta dinámica crea un nuevo tipo de relación, evolutiva en la que las interacciones mejoran con cada interacción. Por lo tanto, las empresas están equipadas para seguir el ritmo de los requisitos de los consumidores a medida que cambian.
Sin embargo, los consumidores no pueden invertir y no lo harán en demasiadas conversaciones bidireccionales al mismo tiempo. Dado eso, las empresas que adoptan rápidamente la nueva conversación con el consumidor pueden obtener rápidamente una ventaja significativa de ser el primero en actuar.
Para capturar la nueva ventaja competitiva, las empresas deben actuar ahora a lo largo de las tres dimensiones del cambio de paradigma necesario para implementar con éxito la nueva conversación del consumidor. Con esta transformación de sus interacciones con los consumidores, las empresas podrán aprovechar una nueva ventaja competitiva sustancial antes que otras. Es importante destacar que esto constituye una oportunidad para que las empresas establecidas actualicen sus interacciones con los consumidores a estándares de vanguardia que ya no serán del dominio exclusivo de los líderes digitales.
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El BCG Henderson Institute es el grupo de expertos en estrategia de Boston Consulting Group, dedicado a explorar y desarrollar nuevos conocimientos valiosos de los negocios, la tecnología y la ciencia mediante la adopción de la poderosa tecnología de las ideas. El Instituto involucra a los líderes en discusiones y experimentación provocadoras para expandir los límites de la teoría y la práctica empresarial y para traducir ideas innovadoras dentro y fuera de los negocios. Para obtener más ideas e inspiración del Instituto, visite nuestra página de Últimas ideas y síganos en LinkedIn y Twitter.
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Los Autores
Managing Director & Senior Partner, Global Director of the BCG Henderson Institute
Paris
Managing Director & Senior Partner; Global Leader, DigitalBCG; Chair of the Practice Areas
New York
Managing Director & Senior Partner, Global Leader, BCG GAMMA
Paris
Principal, Ambassador, BCG Henderson Institute
Paris
Hind El Bedraoui
Consultant, Ambassador, BCG Henderson Institute
Paris
El artículo original se puede leer en inglés en Boston Consulting Group (BCG)
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