30 May 2018
Cómo puede ayudar la analítica digital a las empresas energéticas
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Cómo puede ayudar la analítica digital a las empresas energéticas

El uso de los datos y el análisis estratégico de su información se ha convertido en una necesidad de primer nivel para las grandes corporaciones de los diferentes sectores:

  • Energéticas
  • Telecos
  • Banca y seguros
  • Tecnología
  • Automoción…

En este artículo, nos centraremos en las empresas energéticas o eléctricas y las aplicaciones prácticas de la analítica digital que les permitirán superar varios de los retos inherentes a su dimensión y modelo de negocio.

Se trata de un sector inmejorable para sacar el máximo provecho del análisis de datos, máxime si tenemos en cuenta que varias empresas energéticas ya están incorporando procesos relacionados con Big Data y Business Intelligence.

 

Estructura digital de las compañías energéticas

Desde el prisma digital y de la analítica existen una serie de características comunes a las empresas energéticas. Por ejemplo, son empresas con estructuras muy grandes, en las que la gestión de la analítica digital no es ni mucho menos sencilla, y suelen tener varios sites orientados a diferentes públicos, así como microsites para campañas específicas, apps, áreas de cliente, áreas de profesionales, etc.

Empresas energéticas y analítica digital

El ecosistema digital de las empresas de energía, a grandes rasgos, se compone de los siguientes elementos enfocados en el cliente final:

  • Web pública orientada a particulares, empresas y autónomos.
  • Área cliente.
  • App para clientes.
  • Microsites.

 

Y esto, sin contar con toda la estructura de webs y plataformas digitales para empleados y distribuidores. En este artículo, nos vamos a centrar en la analítica del ecosistema digital para sus clientes y los desafíos a los que se enfrentan desde los departamentos digitales de las energéticas.

Cabe señalar que se trata de una presencia y estructura de negocio bastante similar a sectores como el de las telecomunicaciones. Quizá pueda interesarte el post donde contábamos cómo Google Tag Manager podía ayudar a las empresas de telecomunicaciones a responder ciertas preguntas. En este artículo, abordaremos los retos de la analítica en las empresas energéticas desde un enfoque más estratégico que en aquella ocasión.

 

Retos analíticos en empresas energéticas

¿Cuáles son los principales retos a los que se enfrentan las empresas energéticas, en lo que a analítica digital se refiere? Su gran estructura empresarial y la complejidad de su ecosistema digital marcan los desafíos que deben acometer:

 

Inculcar la cultura del análisis de datos en el entorno digital

Pues sí, aunque parezca mentira, a estas alturas aún hay que mencionarlo. Es uno de los caballos de batalla de la mayor parte de las organizaciones.

Los equipos de marketing y de IT son muy heterogéneos y sus miembros no siempre tienen una orientación al análisis de datos. Es muy común encontrarse con equipos muy dependientes de su proveedor de analítica para recabar información sobre ciertas cuestiones sencillas.

Dotando al equipo de una base de conocimiento sobre la analítica digital, se consigue agilizar el día a día, no solo en el análisis de datos, sino en la gestión previa a su recogida, lo que supone un gran avance.

Aunque pueda parecer que, como proveedor especializado en analítica digital, estemos tirando piedras contra nuestro propio tejado, no es así. Nos resulta beneficioso formar in-company a estos equipos para conseguir —además de una menor dependencia de nosotros— una interlocución más efectiva y unos resultados más sólidos y ambiciosos.

En cualquier, caso este tipo de acciones entran casi más en el apartado de cultura empresarial y de organización interna que en el de analítica digital. Así que pasaremos al siguiente punto.

 

Obtener una visión completa del ‘customer journey’ y una visión parcial de cada unidad de negocio (además de detectar y solucionar los puntos débiles de las implementaciones existentes)

A nivel estratégico, suele ser el propio crecimiento natural del proyecto lo que impide una planificación óptima de la recogida de datos a lo largo del customer journey: muchos proveedores, falta de coordinación interna, prisas por publicar y ritmos frenéticos lanzando campañas. El resultado será un plan de medición que o bien no existe (en el peor de los casos) o bien está incompleto y/u obsoleto, o bien no se está respetando.

Y a nivel de implementación la cosa no mejora: las plataformas digitales están en cambio constante, lo que debería obligar a actualizar el seguimiento analítico a la misma velocidad. Pero la realidad nos presenta un panorama nuevamente preocupante, ya que nos encontraremos con implementaciones desactualizadas o, lo que es peor, con implementaciones contaminadas, que derivan en informes con datos falsos.

Retos

Para poder disponer de la visión completa, necesitamos planificar la intervención analítica desde el momento en que se concibe la plataforma digital. Las exigencias de los plazos y la descoordinación entre proveedores suele afectar a la planificación estratégica; sin embargo, no hay que perder el foco y debemos reconducir la situación desde el primer momento.

Soluciones

Elaborar un plan de medición que recoja los KPIs y el detalle de la implementación es la base para conseguir un tracking integrado con el resto de plataformas digitales y alineado con los objetivos empresariales.

Empezaremos definiendo los resultados que se esperan obtener y de qué forma los mediremos. En una primera fase, nos ceñiremos a lo que propone Avinash Kaushik.

  • Identificar los objetivos de negocio.
  • Definir las metas para cada objetivo de negocio.
  • Seleccionar los indicadores de rendimiento (KPIs).
  • Establecer los valores de éxito para cada KPI.
  • Identificar los segmentos para poder analizar el éxito o fracaso.

Teniendo claros los objetivos, deberemos documentar la infraestructura técnica, conocer los recursos con los que contamos y definir qué analizar y cómo.

Finalmente, procederemos a la implementación del plan de medición y documentaremos sus características y particularidades.

Una vez planteado el escenario ideal, bajamos a la realidad y nos encontramos con implementaciones analíticas preexistentes, que, en ocasiones, no se han actualizado con la introducción de cambios en el site.

Como resultado, tendremos falta de datos, inconsistencia o datos contaminados. En estos casos será necesario hacer el ejercicio de planificar la solución progresiva a los diferentes problemas que se encuentren en el camino para alcanzar la visibilidad completa del customer journey.

 

Incorporar al análisis los datos del ‘call center’ y de las herramientas conversacionales (conversión real y unificada)

La obsesión por las métricas de conversión es tan habitual como lógica. Una gran empresa, ya sea energética o de cualquier otro sector, se sustenta sobre la mejora continua de resultados de negocio.

Las herramientas de contacto presentes en las plataformas digitales de las empresas energéticas son cada vez más diversas. Desde el tradicional Call Me Now, herramientas conversacionales como chats y chatbots o soluciones más sofisticadas como videollamadas en vivo.

Los visitantes que hacen uso de estas herramientas suelen encontrarse en la última fase del funnel de contratación. De ahí el valor que supone disponer de la información del comportamiento de estos usuarios.

 

Retos

En este caso, resultará clave integrar la conversión producida a través de estos canales con el viaje del usuario en la plataforma digital. Así sabremos en qué canales captamos más altas, podremos refinar nuestras audiencias para impactar a los usuarios que aún no son clientes, detectaremos posibles optimizaciones para aumentar la conversión, etc.

De lo contrario, el análisis de la conversión de los sites y las campañas se quedará cojo, estaremos analizando a partir de información parcial, lo que afectará —entre otras cosas— a las conclusiones relacionadas con la atribución.

Además de la conversión, otro reto que se nos plantea es elegir la herramienta o combinación de herramientas conversacionales óptima para nuestros sites. Queremos que el usuario contacte con nosotros, nos pregunte, evitar perder un alta por todos los medios… y detectar los errores que generen estas herramientas.

Soluciones

Implementar el seguimiento de los diferentes tipos de interacciones del usuario con este tipo de herramientas conversacionales y de telemarketing. Para ello, recomendamos emplear Google Tag Manager, que nos allanará el camino y nos dará opciones más que interesantes de personalización en el tracking.

  • Optimizar la conversión: analizando los horarios de mayor demanda, dispondremos de argumentos para optimizar el servicio de los call center, ajustando el horario de los operadores y el tipo de atención dispensada, en función de los datos recogidos mediante la analítica.
Si el call center utiliza un servicio online que admita código JavaScript recomendamos leer este post. En él contamos cómo configurar la medición mediante eventos personalizados vía DataLayer y Tag Manager.
  • Evaluar las herramientas de contacto: midiendo el empleo de las diferentes herramientas, podremos determinar la opción de contacto más demandada, el uso que se le da y la fase del funnel en el que se encuentra. Podremos tomar decisiones sobre qué combinación de herramientas es la óptima.
  • Detección de errores: podremos monitorizar los posibles errores que se generen e incidan en la atención al cliente, pudiendo reaccionar con la mayor celeridad posible.
  • Y además podremos:
    • Llevar a cabo un estudio sobre la ubicación de los Call Me Now o chats dentro de la arquitectura del site, así como el formato más efectivo o el momento más apropiado para mostrárselos a cada tipo de usuario.
    • Extraer una relación de las dudas más frecuentes, para afinar el contenido del sitio.
    • Medir la satisfacción del cliente.

 

Analizar y evaluar el éxito de las promociones personalizadas para clientes

Todos conocemos de primera mano el empleo de estrategias de fidelización —más o menos agresivas, en función de la compañía— para sus clientes en cartera. Combinados luz+gas para clientes que solo han contratado uno de los dos productos, servicios de mantenimiento, nuevas tarifas…  Las compañías energéticas necesitan conocer qué estrategias son las más efectivas, más rentables y cuáles son los mejores canales para cada una de ellas.

Retos

Tener visibilidad sobre el impacto económico de esas ofertas personalizadas aporta un valor incalculable a los departamentos de cliente. En Internet —casi— todo se puede medir y resultan innecesarios los actos de fe cuando tenemos herramientas analíticas.

Soluciones

Toca remangarse y llevar a cabo varias implementaciones avanzadas, de esas que tanto nos gustan a los frikis de la analítica digital. En este caso, habrá múltiples touch points donde medir la interacción del cliente y, por tanto, el rendimiento del soporte y la oferta en cuestión. Algunos ejemplos:

  • Banners personalizados en área privada: los datos de conversión globales son claves; sin embargo, la información sobre el impacto/visualizaciones de los banners nos aporta el grado de efectividad de unas promociones frente a otras. Implementando un seguimiento de eventos personalizados, dispondremos de esta información.
  • Contenidos dinámicos personalizados: cada vez es más frecuente el uso de contenido dinámico generado en función de ciertas condiciones, relacionadas con el comportamiento del usuario/cliente identificado. El lanzamiento de dicho contenido, así como la medición de su rendimiento, es un apartado altamente técnico, pero muy enriquecedor de cara a su posterior análisis.
  • Email marketing: menos técnico, pero igualmente necesario. Una estrategia de etiquetado, integrando todos los soportes de la promoción, nos permitirá evaluar el retorno de las acciones llevadas a cabo. Es importante formar tanto al personal que gestiona la automatización de plataformas de envío masivo como a los comerciales implicados en el envío de otros e-mails.
  • Campañas: aprovechando los momentos de contacto con el cliente (envío de factura, resumen de programa de puntos de fidelización, nuevas promociones, etc.) podremos observar y optimizar nuestras campañas, basándonos en el comportamiento de estos segmentos de usuarios. En este caso, podrán cruzarse estrategias de seguimiento de campañas online y offline (sí, también se pueden medir cosas en papel).

 

Mejorar la identificación unificada de usuarios entre diferentes plataformas

La identificación unificada de usuarios entre plataformas para obtener la visión completa del comportamiento de los clientes multiplataforma y multidispositivo es clave a la hora de conocer la interacción de nuestros clientes.

Ya hemos mencionado la complejidad del ecosistema digital, habitual en empresas energéticas. De esta forma, a la dificultad intrínseca del seguimiento de usuarios entre dispositivos, se une la dificultad del seguimiento unificado entre las múltiples plataformas y sitios que componen la presencia digital de este tipo de compañías.

Retos

El principal reto es llevar a cabo una correcta implementación de User ID, que permita identificar las sesiones de los usuarios registrados y asociarlos con el ID correspondiente dentro de la base de datos de usuarios/clientes.

Mediante la consolidación de un seguimiento User ID multiplataforma y multidispositivo, podremos detectar patrones de comportamiento que nos ayudarán a impactar en el cliente en el momento de mayor probabilidad de conversión.

En ocasiones, las plataformas del ecosistema (web, app, área cliente…) son muy dispares y la implementación de User ID resulta más complicada de lo habitual. Por ejemplo, en aquellos casos en los que las bases de datos no estén consolidadas, el análisis del comportamiento cross-platform supondrá un reto aún mayor.

Soluciones

En estos casos resulta clave, además de un plan de medición adecuado, la planificación y la coordinación entre los diferentes responsables de las plataformas, para la correcta identificación y seguimiento unificado del usuario.

Para ello, a nivel técnico será necesario que cada una de las plataformas ofrezca por su parte las opciones necesarias para generar, capturar e integrar identificadores de usuario y/o sesión, sea generando y dando acceso a los suyos propios o mediante la posibilidad de importar e integrar los ya generados en otras plataformas.
En algunos casos —sobre todo entre productos de un mismo proveedor— serán las propias plataformas las que proporcionen la posibilidad de interconexión e integración automáticas, bien de forma directa, bien unificando la recogida y agregación de datos en un tercero. Un ejemplo sería como Google permite la unificación de datos de analítica web (Google Analytics 360) y de apps móviles (Firebase Analytics) mediante enlace directo con su servicio de almacén de datos BigQuery, como cuentan en este post.
En otros casos, la integración requerirá un desarrollo a medida de mayor o menor complejidad, dependiendo de las herramientas proporcionadas: opciones de exportación/importación, de interconexión con plataformas de analítica o almacenamiento, plugins, APIs…

Con estas implementaciones se podrá realizar una segmentación avanzada de audiencias para aplicar modelos estadísticos de análisis del cliente (RFM), y determinar cohortes de usuarios y su valor a largo plazo, para poner en marcha estrategias de captación y fidelización más afinadas.

 

Disponer de la información relevante para cada departamento

En la sociedad digital actual estamos permanentemente amenazados por la infoxicación y el riesgo de perder el tiempo con datos irrelevantes para la toma de decisiones. Por supuesto en el caso de las empresas de energía y electricidad, por su ya comentado tamaño y ecosistema, el volumen de datos a manejar puede ser desorbitado. Si a esto le unimos que se trata de organizaciones con un alto número de departamentos (cada uno con sus necesidades e indicadores), el peligro de consumir datos irrelevantes aumenta.

Así que el esfuerzo irá orientado a centrarse en los datos importantes para cada departamento y no perderse en ese mar de números e información.

Retos

Los trackings complejos dan como resultado una cantidad de datos enorme. Por ello, es necesario poner el foco en los datos que aporten información clave del rendimiento de negocio y que permitan la orientación hacia un sistema de mejora continua de resultados; se necesita un sistema de información que permita identificar y solucionar problemas, mejorar la gestión y planificar la estrategia.

El sistema de información a elaborar deberá:

  • Estar personalizado para la persona/equipo que consumirá la información.
  • Mostrar tendencias e identificar las variaciones.
  • Tener los datos accesibles, exportables y permitir filtros.
  • Servir de alerta ante variaciones muy pronunciadas.
  • Disponer de los datos con la antelación suficiente (si no en tiempo real) para poder accionar las intervenciones necesarias.

Soluciones

En estos casos, lo ideal es detectar las necesidades de información por departamento e, incluso, por persona responsable de un área concreta. A partir de ahí, trabajaremos en definir los KPIs que afectan a su trabajo y elaborar un panel de control que los recoja.

Este proceso consta de varias fases:

  • Análisis de la situación inicial: consiste en varias entrevistas con las personas que consumirán la información, tras las cuales conoceremos:
    • El sistema de información actual (bases de datos y paneles, cuadros de mando de consumo de información).
    • Necesidades del usuario/departamento.
    • La estructura organizativa y funcional del negocio.
  • Planificación: con la información recopilada, se identifican los indicadores directos e indirectos que permitirán medir el éxito o fracaso en el camino hacia los objetivos. En esta fase obtendremos:
    • El prototipo del sistema de información a implantar, definiendo las fuentes de datos y dashboards a elaborar.
    • Listado de KPIs.
  • Implementación: con los recursos y soluciones propuestas se elaboran las visualizaciones.

La definición de los KPIs es una tarea clave en el proceso de medición y en la elaboración de los paneles de control, ya que son los indicadores que permitirán evaluar el cumplimiento de los objetivos de negocio planteados tanto a nivel táctico como estratégico.

Comenzaremos por definir los macro-objetivos e iremos identificando acciones que ayuden a cumplir estos objetivos generales, lo que llamamos micro-objetivos. Una vez definidos, seleccionaremos las métricas cuantitativas y cualitativas que nos darán la información necesaria para analizar el contexto. Y por fin podremos establecer los KPIs, utilizando el sistema SMART: tienen que ser específicos (Specific), Medibles, Alcanzables, Relevantes y tener un horizonte Temporal.

El resultado serán cuadros de mando/dashboards con la información relevante para la toma de decisiones y evitando el ruido.

Con Google Data Studio, podemos hacer dashboards muy orientados a departamento de forma muy sencilla. Además, en muchos casos, nos encontramos con empresas que están utilizando otras herramientas como Tableau, Qlik, PowerBI, Klipfolio… Será nuestra labor analizar el uso que se está haciendo de ellas y valorar junto con el cliente si cubre sus necesidades o si es necesario migrar a otra herramienta de visualización.

 

Conclusiones y reflexiones

En este post os hemos mostrado tan solo unas pinceladas generales de las problemáticas más comunes con respecto a analítica que encontramos en empresas energéticas.

Dichos retos y problemas son —parcialmente— extensibles a empresas de otros sectores, donde el denominador común es el gran tamaño de la organización, el alto volumen de clientes y la orientación al servicio.

En todos los casos, la analítica deberá adaptarse al ecosistema digital de cada organización, encajar dentro de la estructura interna y de los procesos de trabajo, y planificar los cambios necesarios para optimizar los resultados de la estrategia digital.

Nos gustaría hacer hincapié en el término estrategia. Si bien ya se han nombrado algunos retos digitales, probablemente el más importante y ambicioso siga siendo la definición estratégica de la parcela analítica (entre otras).

Las empresas, tanto energéticas como de otra índole, deberían alcanzar la implicación organizacional necesaria para sentarse con los diferentes responsables y proveedores, y definir una estrategia común en el medio plazo.

Todas las implementaciones analíticas, los informes y los cuadros de mando del mundo no tendrán sentido si mañana cualquiera de los implicados pisa un cambio y se deja de medir. O si una campaña se lanza sin etiquetar. O si una landing extravía su tracking. O si todo esto pasa a la vez.

Sí, sabemos que en la práctica es difícil y que el medio plazo no existe. En cualquier caso, el sector de la analítica digital sigue madurando y es a ese nivel de profesionalización hacia donde irremisiblemente nos dirigimos. Así que mejor ser el primero en llegar, ¿no?