Entrevista a Andrea Di Palma, CEO de Connectif.

Big Data Magazine (BDM): ¿Cómo aprovecha Connectif el análisis predictivo para hacer crecer el negocio de sus clientes?

Andrea Di Palma (AP): Primero de todo, proporcionando un análisis de métricas mucho más completo que otras plataformas, lo que, en sí mismo, supone un punto de partida ganador para nuestros clientes. Con todas esas métricas luego Connectif ofrece predicciones basadas en modelado a través de Machine Learning, es decir que en la plataforma ya se pueden predecir no solo los gustos de los clientes, sino también varios rangos de propensión a la compra, al abandono, a la lectura de contenidos, a la aceptación de ofertas, etc. La segunda parte de la respuesta está en el hecho de que nuestra tecnología permite segmentar las audiencias en base al análisis predictivo para automatizar acciones, en tiempo real, que eliminan barreras a la compra y fomentan la recurrencia y la suscripción. Todo esto con workflows muy fáciles de implementar, que son un potente lenguaje de programación visual no code apto para marketers.

Ya estamos viendo reflejado el potencial de Connectif en los resultados de muchos de nuestros clientes. Algunos han logrado cifras espectaculares desde la implantación de Connectif. Por ejemplo, tenemos clientes que han conseguido mejorar en un 270% su ratio de conversión, aumentar un 18% el valor de su ticket medio y han incrementado en un 30% la recaptación de usuarios que llevaban más de 6 meses sin comprar.  Y no son pequeños eCommerce que empiezan desde cero, sino marcas consolidadas con experiencia previa en varias plataformas.

BDM: ¿Es posible que los ecommerce sean su propio departamento de data science?

AP: No solo es posible sino que es necesario. Sabemos que los datos son el alimento que permite a los departamentos de ventas y marketing hacer crecer el negocio.  El dato viene primero y la acción inteligente después. Entonces, ¿por qué no darles a estos departamentos acceso directo sin que tengan que depender de los equipos de IT? Eso es exactamente lo que permite Connectif. La plataforma pone al alcance de los eCommerce métricas estándar sobre compras, carritos, emails, etc. pero también métricas más elaboradas como el Life-Time Value, análisis RFM y las predicciones basadas en modelado a través de Machine Learning de las que hablábamos antes. Recientemente hemos añadido más de 400 nuevas métricas y campos de contacto en Connectif y nuestra nueva sección de Data Explorer permite crear informes personalizados usando cualquier métrica y dimensión disponible en la plataforma. También hace posible analizar los datos, buscar tendencias y medir resultados de forma novedosa, flexible y potente, sin depender de otras apps o de perfiles técnicos. Además, les damos a nuestros clientes la opción de programar exportaciones periódicas de sus informes si necesitan llevar los datos a otra plataforma. En definitiva, tenemos el foco puesto en hacer que los marketers de los eCommerce sean su propio departamento de Data Science.

BDM: ¿Son conscientes los ecommerce de la importancia de tratar los datos que generan para crear riqueza?

AP: Yo creo que sí son conscientes, pero no siempre encuentran la forma de hacerlo. Es decir, no todos los eCommerce pueden permitirse tener un equipo de data scientists y la gestión del big data les sobrepasa. De nuevo, volvemos a la necesidad de facilitar el acceso a los datos y a su análisis.

Hoy en día, en todas las industrias los datos ya no se limitan a apoyar el negocio sino que prácticamente SON el negocio. El valor creciente del big data está poniendo a los eCommerce ante la necesidad de recoger y retener cada vez más información de primera mano (first-party data), y de mayor calidad. Todo ello para s

er capaces de explorar nuevas oportunidades de aumentar el engagement de los clientes, las tasas de conversión y, en definitiva, competir más eficazmente en el mercado. Para lograr experiencias de marca personalizadas en el entorno online, los especialistas en marketing deben poder manejar los datos y conocer a fondo a sus audiencias y sus comportamientos, intereses e intenciones. Solo desde ese conocimiento es posible activar estrategias de growth marketing automatizadas que resulten eficaces.

BDM: Se habla del data driven marketing como el nuevo paradigma del marketing pero… ¿está realmente al alcance de cualquier eCommerce o es solo para los grandes?

AP: Creo que ya a nadie le cabe duda de que nos encontramos en una fase revolucionaria del acceso al big data y el uso inteligente de la información. Sin embargo, algunos eCommerce todavía piensan que, para explotar los datos, hay que contar con equipos muy grandes o que la contratación de soluciones tecnológicas potentes queda fuera de sus posibilidades. Pero, en realidad, de lo que se trata es de elegir la herramienta adecuada, bien dimensionada y capaz de escalar con el negocio.

Con Connectif un marketer de un eCommerce de cualquier tamaño y cualquier sector o vertical puede ser un “tres en uno”: un equipo de Marketing, un equipo de IT que personaliza contenido web, email, sms, push, etc. sin escribir una sola línea de código y un equipo de data scientists que toma decisiones basadas en inteligencia artificial. Y todo eso sin necesitar los recursos de una empresa gigante y solo pagando por lo que se usa.

BDM: ¿Cómo trabajáis la micro-segmentación inteligente de audienci

as y el real time tracking?

AP: Para segmentar tienes que conocer a tu audiencia y, cuantos más datos tienes, mejor puedes predecir la respuesta adecuada que elimina barreras a la venta. El proceso técnico que hay detrás es sencillo de explicar:

En Connectif, todas las interacciones del cliente vienen almacenadas junto con el contexto en el cual se están desarrollando. Por ejemplo, si un cliente está visitando un producto, nosotros almacenamos no solo el evento de la visita, sino todo los datos relevantes de esa visita. Me refiero a qué dispositivo utiliza, de dónde proviene la visita, qué producto está visitando y todas las características de ese producto en el momento de la visita. Lo mismo pasa con agrupaciones de acciones.  Por ejemplo, cuando un cliente crea un carrito, no sólo sabemos qué productos añade o quita a lo largo de su visita, sino todas las características de su cesta, cuántos productos individuales, cuánto cuestan, sus descuentos, qué acaba comprando, las categorías de los productos, las marcas que compra, los precios medios, los tiempos etc. Pero, lo que es más importante es que también analizamos la relación entre las acciones actuales y las anteriores, alimentando así los algoritmos de predicción de la propensidad a ciertos comportamientos.

Todos esos datos que recogemos los ponemos a disposición del marketer en una interfaz sencilla para hacérselo fácil a la hora de crear segmentos de audiencias que tengan preferencias similares y predicciones de comportamientos semejantes en cada mínimo detalle. Es decir, hacemos posible que el marketer cree micro-segmentos, cuyo contexto conocemos, para dirigirse a ellos con propuestas muy específicas.

El poder de la segmentación es la base para personalizar la experiencia de compra en un eCommerce, pero no es solo eso. Es mucho más, ya que constituye la única forma de generar conexiones emocionales con los clientes cuando estos se dan cuenta de que las interacciones con el eCommerce (el contenido hiperpersonalizado) elimina barreras a la compra durante su experiencia en la página.

Por ejemplo, segmentaciones inteligentes permiten dar descuentos cuando son necesarios, enviar correos solo cuando se prevé que van a ser eficaces, mostrar productos relacionados que realmente son relacionados… Es decir,  la segmentación permite intervenir en la conversación aportando valor y sin añadir ruido.

BDM: ¿Cómo se imagina la relación de los ecommerce con el data y la IA dentro de diez años?

AP: En mi opinión, en diez años los marketers se parecerán mucho más a data scientists que a un marketer tradicional y estarán integrados dentro de equipos cuyo propósito principal será analizar y enfocar las acciones corporativas basadas en todo el compendio de datos creados por la entidad. No existirán islas de conocimiento. Las plataformas como Connectif habrán alcanzado niveles de automatización mucho más sofisticados y se actuará desde ellas a nivel de customer journey y no de touchpoints.  Con esto quiero decir que, una vez definido el objetivo, las plataformas serán capaces de plantear la estrategia completa, implementando los pasos intermedios sin ninguna intervención humana. El cómo, el qué, el dónde, el cuándo y el porqué de esa estrategia serán el resultado de una inteligencia artificial precisa que se autocorrige.  El rol del marketer será indispensable para afinar y matizar, más que para crear.

BDM: ¿Cuáles son los objetivos de Connectif a corto plazo?

AP: En el corto plazo estamos enfocados en conseguir que un marketer no solo sea un marketer y un departamento de informática, sino que también sea su propio departamento de data science. Le estamos dando ya a los equipos de marketing la capacidad de analizar sus audiencias cada vez con mayor profundidad, de validar sus hipótesis mediante workflows automatizados cada vez más dinámicos y más inteligentes. Ahora vamos a ir aún un poco más allá: les vamos a permitir integrar todo ese conocimiento en los sistemas corporativos. Si logramos que se puedan tomar decisiones más integradas en todos los niveles de la empresa estaremos añadiendo valor a los negocios de nuestros clientes.

Si me dejáis hablar también de mi visión a medio plazo, diría que veo a Connectif evolucionar hasta convertirse en una plataforma capaz de analizar la huella digital de los individuos para recomponerla y proponer customer journeys predeterminados para audiencias similares. Sea como sea, una cosa es innegable: todo va a girar entorno al Dato.