Cómo “adivinar” la predisposición a la compra de bienes, productos y servicios aplicando tecnología a los Intent Data

Los datos de intención, o intent data, son conjuntos complejos de datos que, tratándolos de modo adecuado, se convierten en información capaz de predecir los intereses de compra de los potenciales, ya sean estos empresas o personas, en el futuro inmediato o en el corto plazo. 

El modelo de procesos para realizar un análisis predictivo eficiente de estos datos no es otro que en base a la observación y estudio de toda una serie de métricas de probado valor, como son el comportamiento, o búsquedas realizadas en entornos digitales. Poder impactar a un potencial cuando se encuentra en la parte baja del embudo de conversión, correspondiente a la intención, multiplica por más de 5 en su respuesta a propuestas.

Con un ejemplo práctico se entiende muy fácil. Imaginemos a un reconocido fabricante del sector motor tiene que decidir en como impactar sobre dos posibles potenciales. Al primero de ellos, le interesan los coches y al segundo no, pero quiere renovar su vehículo porque el actual está dándole problemas. Es evidente que, a este fabricante le interesará más impactar en aquel que tiene una intención de compra más cercana y definida en el tiempo, ¿Por qué? Sabemos que al primero le gustan los coches, pero por mucho que le interesen lo más seguro es que no esté comprando coches constantemente. Es decir, los datos de intención permiten poner el foco en aquellos prospectos más preparados para realizar una acción de compra de un producto o servicio determinado, y no malgastar esfuerzos en aquellos que aún no lo están.

Cuando se trata de impactar en un número manejable de potenciales clientes, usuarios, o empresas, no se precisan grandes recursos para diseñar y ejecutar con éxito estrategias que proporcionen el ROI que se está buscando, pero cuando se trata de todo un sector, la ingente cantidad de potenciales targets a los que se busca impactar ponen en valor las soluciones, estrategias y herramientas de analítica de datos (Big Data) y las soluciones destinadas a extraer el valor máximo de los intent data.

¿Cómo podemos inferir esa posible intención de compra?

Existen múltiples vías datos de comportamiento, búsquedas, patrones de correlaciones o una combinación de todo ello. Si continuamos desarrollando el ejemplo anterior Google Ads ofrece la segmentación de interés en compra de coches en base a búsquedas; pero también si el fabricante del sector motor -directamente o a través de un proveedor TI que los proporcione herramientas de analítica del dato- tiene usuarios geolocalizados con una app puede detectar esa necesidad, cuando el cliente potencial visita un concesionario de la competencia, o un taller mecánico en repetidas ocasiones.

Las soluciones de analítica de big data destinadas a extraer valor de los intent datan sirven también para determinar su valor porque no todos ellos son igual de valiosos. Hay momentos críticos que pueden desencadenar información muy valiosa para múltiples compañías. Por ejemplo, si identificamos a usuarios con la intención de mudarse de casa, identificamos un momento muy importante en el que se deciden muchas contrataciones y compras. En Deyde DataCentric estamos trabajando en generar scores para individuos con alta probabilidad de cambiar de domicilio.

En entornos B2B es los datos de intención también están empezando a ganar protagonismo en las estrategias de captación. Las empresas dejan muchos rastros de datos que se pueden cualificar como el contenido y tecnologías de su web, blog, redes, actividad de decisores en linkedin o la navegación a través de su IP de salida a internet, que en el caso de las empresas no suele ser dinámica.  Con ello se puede identificar a empresas más propensas a la contratación de una determinada tecnología o beneficios corporativos para sus empleados. 

¿Cuáles son los intent data que necesitan los negocios?

Existen dos tipos principales de Intent Data, los First-Party, o datos propios y los Third-Party, habitualmente modelizados y suministrados por un tercero. De entre estos dos tipos los First-Party son los más potentes pues se construyen con la propia información con la que cuenta la empresa y no tienen coste. Éstos pueden ser recogidos de varios orígenes, datos declarativos recogidos en un CRM propio, datos comportamentales sobre visitas web, descargas de ebook, y apps, respuestas a campañas, incluso información suministrada desde un contact-center propio. 

Por el contrario, los datos de intención de tercera parte acostumbran a tener su origen en compañías cuyo core de negocio reside precisamente en la recopilación de datos y comportamientos de distintos orígenes, y los agregan para usarlos con fines publicitarios. Estos datos si tienen coste, y es importante conocer su cumplimiento de las leyes de privacidad y usar solo proveedores fiables en cuanto a sus metodologías de recolección de la información. 

El beneficio que se puede extraer de los Intent Data aplicando las estrategias correctas de analítica tiene su límite casi solo en la imaginación de las empresas que solicitan este tipo de servicio a los proveedores cualificados.

Firmado: Gerardo Raído, Chief Digital Officer de Deyde DataCentric