¿Todos en la misma bolsa? Jamás!!

Ya sea por presupuesto, por influencia de la intuición o desconocimiento, las estrategias de comunicación y mercadeo de algunas compañías tratan de la misma forma a su audiencia a través de los distintos puntos de contacto que tiene la marca con los individuos. Algo que cuando se lleva a los planos de efectividad y costos puede presentar aspectos a favor y  en contra.

La georreferenciación de datos es una maravillosa alternativa que le permite a las compañías “ver el escenario desde arriba”, medir y tomar decisiones con base en datos y no en intuición y, sobre todo, dar un trato diferenciado a las distintas audiencias de acuerdo a gustos, preferencias, comportamientos, incluso a la misma trazabilidad del comportamiento del consumidor.

Herramientas como Neighborhood, plataforma para la georreferenciación de datos llegan para entrar en el escenario de la soluciones. Hay varios casos que conozco de primera mano que quiero presentar:

Un político en una ciudad intermedia colombiana desea “cambiar” su forma de operar a nivel de comunicación y mercadeo y, específicamente, afectar la forma en que se toman decisiones. Cada vez que asiste a sus reuniones con comunidades, empresarios, actores de tal o cual sector, algunas personas que lo acompañan  toman los datos de los asistentes, incluyendo el email y, ahora, redes sociales. Para mantener informadas a estas personas a través de los medios disponibles, entre muchos otros se acude al email “masivo” y la publicación en los muros de Redes Sociales. Parados frente a un mapa de la ciudad delimitado por comunas me contaba que el costo de las acciones era alto porque se acudía a ciertas tareas específicas, a muchas masivas, algo que yo llamo “pescar con atarraya”, en general, le habla de la misma manera a todas las personas, sin importar su condición social, económica, religión, estrato, etc. Luego, nos paramos frente a un mapa de la misma ciudad en Neighborhood e importamos los datos depositiados en un Excel – sus bases de datos -, georreferenciando automáticamente a todas las personas que, según él, estarían dispuestas a escuchar su propuesta de forma voluntaria.¿Qué encontramos? cientos de personas ubicadas en las zonas altas y en las zonas bajas de la ciudad, cientos de personas delimitadas por estratos, muchísimas madres cabezas de hogar, un 35% de personas entre los 30 y 45 años de edad, todos ellos tratados de la misma manera, metidos en la misma bolsa,  sin importar que su forma de vida, sus hábitos de consumo, sus intereses, su forma de sentir y de entender los mensajes de publicidad, sea distinta y, en algunos casos, opuesta. A partir de la georreferenciación pudimos ver con un solo scanning las zonas de la ciudad donde era fuerte y las zonas donde no, pudimos segmentar directamente sobre el mapa los registros por género, edades, estado civil, entre muchas otras variables. Esta forma de hacer las cosas le permitió articular una estrategia que optimizara presupuesto y, sobre todo, esfuerzos, ajustando “el color de la comunicación” de acuerdo a las características de la audiencia.

Una institución de educación superior, al igual que en el ejemplo anterior, le habla de la misma forma a su audiencia cada vez que tiene que hacerlo y deseaba obtener mejores resultados con sus acciones de comunicación y mercadeo. Desde Neighborhood le generamos un web form y este se incrustó directamente en su Facebook likepage y en el landingpage. Dentro de la dinámica de campaña estaba el diligenciamiento de dicho formulario donde la persona hacía un “pre-registro” a una de las carreras que la organización ofrece. Todos los individuos con sus datos fueron georreferenciados ubicándolos en mapas donde, usando una serie de filtros se pudieron segmentar por perfiles y generar para cada uno de ellos una propuesta de comunicación completamente diferenciada. A las oportunidades de negocio se les dió un trato especial.

Con Neighborhood, para una compañía que deseaba georreferenciar sus contactos de Facebook y LinkedIn, se creó un perfil en la plataforma, se conectaron las cuentas sociales y se bajó la data pudiendo ubicar a los individuos y compañías en mapas por ciudades. La plataforma le permitió tomar decisiones una vez filtrada la data ya que se cumplió uno de sus objetivos que era ver cuántos de los contactos en redes sociales se encuentran cerca de sus puntos de venta.

De igual forma, se “pegó” su plataforma de facturación a Neighborhood y se georreferenciaron los clientes de la compañía, mostrando estos datos por ciudades y ubicando las personas al rededor de los puntos de venta.

¿Todos en la misma bolsa? Jamás!!

Puede leerse en el blog de Carlos Cortés.

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