Manual de estrategias sobre medios de comunicación y entretenimiento

Hemos pasado de la era del marketing para los medios de comunicación de masas a dirigirnos prácticamente a cada persona de forma individual. Los grandes estrenos cinematográficos, los paquetes estándar de contenido por cable y la programación televisiva por horarios han dado paso a contenidos seleccionados según los intereses de cada usuario, accesibles en cualquier momento, lugar y dispositivo.

En un entorno en el que el consumidor tiene más poder que nunca y las expectativas alcanzan niveles sin precedentes, las empresas globales de medios y entretenimiento (M&E) deben replantear sus modelos de negocio para ofrecer experiencias personalizadas y cuidadosamente seleccionadas sin dejar de optimizar sus procesos internos.

Las empresas de M&E están acostumbradas a presentar sus productos a audiencias multitudinarias, pero ahora necesitan llegar a miles de millones de personas de manera individualizada, sin perder capacidad de escala. Aunque cambiar nunca es fácil, investigaciones han identificado tres grandes retos a la hora de situar al cliente en el centro de la actividad:

• Limitaciones presupuestarias
• Interacción con los clientes en tiempo real
• innovación

Para innovar y conectar con los clientes en tiempo real, los análisis y las perspectivas obtenidas de los datos deben ser el motor de todas las estrategias de interacción. Se podría afirmar que son el recurso más valioso para cualquier empresa. Casi todos los responsables de análisis y TI encuestados (92 %) en nuestro informe State of Data and Analytics afirman que disponer de datos fiables es más importante que nunca. Además, la calidad de los datos es una de las principales preocupaciones de los responsables de las empresas de M&E.

Sin embargo, los sistemas back-end obsoletos, sumados a la intensa actividad de fusiones y adquisiciones en el sector de M&E, suelen dar lugar a datos y equipos desconectados, aislados entre sí e incapaces de desarrollar todo su potencial. Todavía siguen existiendo organizaciones con silos de datos en distintos sistemas (23 %), integraciones parciales con lagunas de información (23 %) o estrategias de integración definidas que aún no se han puesto en marcha (36 %). Sentar una base sólida de datos desde el principio es fundamental para impulsar futuras iniciativas de IA.

Si las empresas de M&E quieren aprovechar realmente los datos, deben hacer algo con ellos más allá de obtenerlos. Deben pasar de un modelo de departamentos fragmentados, donde cada uno trabaja con sus propios KPI, prioridades y procesos manuales, a otro en el que todos colaboren de forma eficiente para ofrecer una experiencia de cliente coherente y fluida.

¿Cómo se realiza esta transición? ¿Cómo se pueden transformar los datos en perspectivas que le ayuden a tomar decisiones más acertadas? La clave está en centrarse en cuatro aspectos fundamentales que ayudan a:

• Conectar los datos
• Comprender los datos
• Aprovechar los datos para actuar
• Automatizar los procesos empresariales

Al conectar los datos, las organizaciones de M&E consiguen una vista de 360 grados que les permite poner al cliente en el centro y comprender en profundidad cada interacción y preferencia a lo largo de la experiencia. Por ejemplo: llamadas, visitas a páginas web, interacciones con campañas, asistencia a eventos, poder adquisitivo, uso de productos o servicios y cualquier otra información que ayude a identificar y anticipar qué necesitan los clientes, cuándo lo necesitan y por qué.

Las adquisiciones se han convertido en una práctica habitual en el sector de M&E. Tanto si se trata de una gran empresa de comunicación que adquiere una marca de contenidos como de un gigante de los medios que incorpora varias organizaciones más pequeñas, estas operaciones exigen una compleja integración de equipos, datos, procesos y sistemas. Como es lógico, esto genera desafíos internos. El uso de sistemas tecnológicos diferentes en cada departamento dificulta el acceso compartido a la información.

La organización media utiliza actualmente 991 aplicaciones diferentes , y muchas de ellas apenas están conectadas entre sí. La misma investigación muestra que, en el 90 % de las organizaciones, los silos de datos que se crean son un obstáculo para crear experiencias de usuario integradas.

Tener grandes sistemas de datos desconectados es un problema. Los clientes esperan experiencias optimizadas, ya sean suscripciones, servicios de streaming o publicaciones online. Los silos de datos dificultan la colaboración entre equipos, lo que, en definitiva, impide a las organizaciones de M&E obtener una vista completa real del consumidor.

¿Cómo puede evitarse? La solución es conectar los sistemas mediante una arquitectura tecnológica ágil y una estrategia de API bien definida. Las organizaciones que consigan construir este tipo de red de aplicaciones multiplicarán sus resultados mediante un auténtico efecto dominó impulsado por los datos.

Para desarrollar una cultura de datos sólida, es fundamental contar con una arquitectura tecnológica ágil, que no dependa de tecnologías obsoletas. La transición suele empezar con el cambio de plataforma a la nube. Es aquí donde los desarrolladores construyen arquitecturas ágiles y modulares que incluyen conjuntos de datos reutilizables. En otras palabras, se reduce el número de herramientas que los empleados necesitan para hacer su trabajo.

Una vez hecho esto, hay que garantizar que todo está integrado en una plataforma de relación con el cliente (CRM) sólida. Con una pila tecnológica optimizada, los beneficios se empezarán a notar inmediatamente: el equipo de TI puede experimentar más rápido, conseguir resultados más efectivos y adelantarse a las necesidades del negocio.

Las API conectan los datos de sistemas separados para que pueda organizarlos y orquestarlos. De ese modo, las aplicaciones pueden comunicarse, lo que, en último término, permite trabajar desde una sola plataforma.

En el sector de M&E, tener una estrategia de APIs hace posible el envío de contenido a audiencias en un formato compatible con el dispositivo que prefieran. Las empresas de M&E también pueden ofrecer un acceso fluido a los contenidos desde cualquier dispositivo, incluso cuando proceden de múltiples sistemas de back-end, lo que les permite proporcionar una experiencia de visualización multipantalla sin interrupciones.

Es aquí donde entra Salesforce. Salesforce crea una estrategia completa que integra el CRM, la integración y los datos, lo que le permite:

• Conectar datos de cualquier sistema (sin importar dónde se aloje) y completar proyectos urgentes y delicados.
• Utilizar APIs e integraciones reutilizables y detectables para asegurar la continuidad del negocio, adaptarse al crecimiento de la demanda digital y resolver carencias operativas.
• Aumentar la velocidad y la agilidad para crear experiencias conectadas y mejorar la gestión de las empresas ante cambios sin precedentes y necesidades inesperadas.

Si quiere informarse sobre cómo adoptar la estrategia de integración correcta en su empresa y la arquitectura que la sustenta, lea más sobre MuleSoft . Una vez hecho esto, hay que garantizar que todo está integrado en una plataforma de relación con el cliente (CRM) sólida. Con una pila tecnológica optimizada, los beneficios se empezarán a notar inmediatamente: el equipo de TI puede experimentar más rápido, conseguir resultados más efectivos y adelantarse a las necesidades del negocio.

A pesar de que tenemos acceso a más datos que nunca antes, sintetizarlos y analizarlos todavía es un reto. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) puede marcar la diferencia, aprovechando los datos integrados para proporcionar perspectivas valiosas que le permitan tomar decisiones fundamentadas y responder preguntas importantes como:

• ¿Dónde está el margen para aumentar los ingresos?
• ¿Cuál es el estado de mi embudo y mi cartera de oportunidades?
• ¿Quién está en riesgo de abandono?
• ¿Cómo puedo ofrecer la mejor experiencia al consumidor?

Cuando los equipos de comunicación visualizan los datos, comprenden inmediatamente cómo se consume el contenido y pueden evaluar su éxito . Para ello, los equipos pueden generar perspectivas diarias, en tiempo real y fáciles de entender sobre el público objetivo y las preferencias de los consumidores. Por ejemplo, analizar los datos sociodemográficos, de comportamiento y de consumo de las audiencias permite diseñar estrategias B2C de retención más eficaces, mejoradas por la IA, además de abrir nuevas oportunidades para aumentar los ingresos publicitarios. La IA también les permite adaptarse rápidamente a los cambios en la demanda, reducir el abandono de clientes y anticipar qué iniciativas de crecimiento generarán una mayor rentabilidad.

Las organizaciones de M&E pueden usar los datos para responder al instante cuestiones empresariales complejas y buscar soluciones. Al generarse de forma nativa en una plataforma de CRM, estas perspectivas evitan que los usuarios tengan que consultar múltiples sistemas para obtener respuestas. Por ejemplo, pueden utilizar la IA para conocer el rendimiento de distintas versiones de un contenido entre diferentes audiencias o evaluar la eficacia de las campañas de marketing destinadas a promocionar un evento. Las aplicaciones y plantillas de análisis listas para usar también permiten poner en marcha rápidamente experiencias inteligentes y reducir al mismo tiempo la carga de trabajo del departamento de TI. Lo que antes costaba varios días completar, ahora puede estar hecho por una sola persona en cuestión de minutos.

Este sistema conectado proporciona una vista unificada de inversiones, rendimientos y resultados de varios canales que sustenta en datos la toma de decisiones. Así, si es un anunciante que opera en un ecosistema complejo de marcas asociadas, agencias y sistemas, podrá visualizar los datos de ventas publicitarias, detectar y eliminar gastos ineficientes y destinar el presupuesto a las campañas, canales, mensajes y audiencias con mejor rendimiento. Como resultado, dispondrá de una base más sólida para mejorar la visibilidad de la marca, adquirir nuevos clientes, fomentar la venta cruzada y mejorar la retención.

Piense en estudios que necesitan optimizar la distribución de contenidos para operar de forma más eficiente. Pueden utilizar la IA para predecir el rendimiento de las iniciativas de marketing, realizar pruebas A/B más específicas e incluso eliminar ineficiencias operativas para acelerar el lanzamiento de sus contenidos al mercado.

Las empresas de M&E pueden emplear la IA para mantener el ritmo de las tendencias de los consumidores en constante evolución y centrarse en los comportamientos y las necesidades en tiempo real. Hay dos maneras de enfocar la acción y la implementación: la predictiva y la prescriptiva. Y eso se debe a que la IA ayuda a las empresas de M&E a mantener el ritmo de las tendencias de los consumidores y las dinámicas de mercado en constante evolución y centrarse en los comportamientos y las necesidades en tiempo real.

La inteligencia predictiva analiza grandes volúmenes de datos para identificar relaciones valiosas de causa y efecto. Esos patrones y relaciones se utilizan para fundamentar las predicciones. Así, las empresas de M&E pueden anticipar comportamientos y crear y mantener una experiencia de cliente más personalizada con las siguientes estrategias:

• Dispone de perspectivas sobre cómo el marketing influye en factores como los leads y las oportunidades abiertas por región, segmento y producto.
• Puede utilizar los datos históricos de navegación y compras para predecir qué canales, contenido, productos y mensajes conseguirán la mejor respuesta.
• Puede crear modelos personalizados para predecir el riesgo de abandono, la probabilidad de conversión, los retrasos en los pagos y el valor vitalicio.

La estrategia prescriptiva es el proceso por el cual la IA utiliza predicciones para sugerir una variedad de acciones que mejoren los resultados. Cuando se combina con un análisis predictivo, la estrategia prescriptiva puede recomendar acciones que aprovechen oportunidades futuras y, al mismo tiempo, mitiguen los riesgos potenciales. Estos son algunos ejemplos para las organizaciones de M&E:

• Puede ajustar las campañas para llegar con mayor precisión a las audiencias objetivo y mejorar el retorno de la inversión (ROI).
• Puede mostrar contenidos u ofertas específicas en función de las interacciones previas y del historial de visualización de cada usuario.
• Puede diseñar experiencias personalizadas para grupos de clientes previamente identificados. Por ejemplo, si detecta un segmento de clientes con una alta probabilidad de abandono, puede actuar con antelación y ofrecerle una experiencia personalizada orientada a recuperar su interés.

La industria de M&E es cada vez más compleja, no solo por la necesidad de personalizar las experiencias, sino también por la amplitud y la constante evolución de los procesos de negocio necesarios para mantener la competitividad. La automatización proporciona a las empresas de medios una ventaja competitiva a la hora de gestionar esta complejidad, ya que agiliza procesos como los siguientes:

• Gestión de suscripciones para garantizar una interacción constante de los clientes con los contenidos e identificar a aquellos con riesgo de cancelar su suscripción. Automatización de la prevención del abandono, que puede detectar cuándo un suscriptor termina una serie y recomendarle automáticamente contenidos similares, sin necesidad de intervención humana. Supervisión autónoma con IA de las interrupciones del servicio, la calidad de la transmisión y las mediciones de experiencia de usuario que podrían generar frustración entre los espectadores. Activación de estrategias de retención cuando la IA detecta posibles riesgos de abandono, creando y enviando comunicaciones personalizadas que reconocen las incidencias detectadas, incluyen ofertas exclusivas y recomiendan contenidos relevantes, todo ello optimizado para minimizar la intervención manual y maximizar la retención de clientes.
• Gestión de las ventas publicitarias en múltiples plataformas, con optimización continua basada en el rendimiento y transparencia permanente para el anunciante. Puede automatizar tareas como el seguimiento del inventario publicitario disponible, la optimización de precios y la programación de anuncios para maximizar la ocupación de los espacios publicitarios y los ingresos, además de obtener perspectivas y ajustar automáticamente las campañas para mejorar el ROI.
• Gestión de pedidos de ecommerce, que se ha convertido en un componente esencial de la estrategia de diversificación de ingresos. Un sistema automatizado de gestión de pedidos empieza a funcionar en cuanto un cliente realiza una compra y la dirige automáticamente al centro de preparación de pedidos o al sistema de entrega digital correspondiente. Se encarga de toda la logística, como localizar el almacén más cercano con inventario disponible para reducir el tiempo y los gastos de envío. Coordinación de los envíos, como la generación de etiquetas, la planificación de las recogidas y el seguimiento de los pedidos. Ahorra tiempo y ofrece transparencia al cliente a lo largo de todo el proceso.

Trasladar los procesos empresariales esenciales a una plataforma de automatización con IA descarta las tareas manuales y complejas, lo que permite a los equipos centrarse en actividades de mayor valor para el negocio, al tiempo que aumenta la eficiencia, reduce los costes y optimiza la experiencia del cliente.

De las empresas que ya han implantado la automatización, más de la mitad afirma haber mejorado la productividad de los empleados (59 %), la experiencia de los empleados (52 %) y la experiencia de los clientes (49 %). Y, sin embargo, muchas empresas de medios todavía no han implementado la tecnología. Muchas siguen afirmando que operaciones clave como la predicción del abandono de clientes (46 %), la captación de suscriptores (36 %) y las ventas publicitarias (25 %) se gestionan principalmente de forma manual.

Los agentes autónomos, un nuevo tipo de software capaz de realizar tareas con distintos niveles de autonomía, son el siguiente paso que las empresas pueden dar para sacar más partido a sus datos. Agentforce, gracias a su integración con Salesforce Platform y al uso de IA, datos y capacidad de ejecución, puede satisfacer las necesidades de los clientes realizando tareas autónomamente o transfiriéndolas de forma fluida a un empleado cuando sea necesario. Los agentes pueden ser un apoyo en todas las áreas de la organización, incluidas ventas, atención al cliente, marketing, comercio y muchas más.

¿Qué significa esto para su organización? Los agentes pueden configurarse con funcionalidades prediseñadas para ventas o atención al cliente. Un agente de atención al cliente puede gestionar consultas de los clientes las 24 horas del día en cualquier plataforma. Por ejemplo, ante una pregunta sobre facturación, puede proporcionar una respuesta sin necesidad de intervención humana. Los agentes de ventas pueden responder a leads en cualquier momento. Por ejemplo, pueden gestionar una solicitud de propuestas (RFP) de un anunciante, ofrecer respuestas personalizadas, gestionar posibles rechazos y transferir sin interrupciones las oportunidades más prometedoras a los representantes comerciales.

También puede utilizar Agent Builder para integrar agentes en casi cualquier flujo de trabajo, ya sea la gestión de licencias, la experiencia del suscriptor, la resolución de problemas o cualquier fase de la gestión de pedidos. Puede utilizar las herramientas de Salesforce Platform ya disponibles para crear acciones y temas estándar y personalizados basados en sus datos de confianza.