Reestructurar las organizaciones y equiparse con tecnología adecuada, claves para abarcar la atención multicanal
Estas son las principales conclusiones a las que se ha llegado durante la celebración del encuentro profesional sobre Análisis de Clientes Omnicanal en Retail y Gran Consumo celebrado recientemente en MBIT School, en el que se abordó la importancia de afrontar una estrategia omnicanal dentro del proceso de digitalización de las compañías en las próxima década.
Directivos de grandes empresas multinacionales con responsabilidad sobre el área de tecnología, estrategia comercial, de marketing y de clientes como Luis Herrero, CIO de Leroy Merlin y Ángel Esteban, Business Analytics Specialist en SAS, analizaron durante la jornada la situación del sector en este campo, así como las claves para abordar con éxito una estrategia analítica y de gestión multicanal.
Hoy en día, el proceso de digitalización de las compañías conlleva absoluta libertad del cliente para elegir durante el proceso de compra cómo quiere ser tratado y por qué medio. El proceso lineal de contacto con el cliente está obsoleto y, ahora, se trabaja la experiencia de cliente optimizando todos los puntos de contacto e interacción con el mismo.
Las principales conclusiones extraídas de este encuentro sobre “Análisis de Clientes Omnicanal en Retail y Gran Consumo” fueron:
- Una verdadera estrategia analítica y de gestión multicanal puede generar multiplicadores de negocio de x100.
- La atención y analítica omnicanal serán clave para sobrevivir en un mundo digital en la próxima década.
- Para ello, se requiere una nueva organización preparada para afrontar una transformación digital.
- Es necesario dotarse de una tecnología que permita una adecuada atención omnicanal.
- Los perfiles con talento para aprovechar la tecnología y con visión estratégica de negocio serán los más demandados. En este sentido, el científico de datos es el profesional que más se ajusta a estos requisitos.
- Elegir mecanismos de optimización. Ante la profusión de modelos hay que utilizar el modelo más óptimo, es decir, el que genere más beneficios o suponga menos costes.
