En un clima de negocios en el que ya no existe el 52% de las empresas incluidas en la lista Fortune 500 del año 2000 , el «status quo» de las industrias impulsadas por los clientes está en un gran momento de cambio. Durante la última década, startups innovadoras como Uber y AirBnB han transformado las industrias y han puesto de manifiesto los cambios masivos.

Del mismo modo, a medida que las tecnologías sociales, móviles y en la nube continúan alterando los modelos comerciales, los clientes exigen una experiencia mejor y más fluida de interacción y servicio. Esta presión continúa intensificándose a medida que las tecnologías y el comportamiento del consumidor evolucionan, lo que obliga a muchos modelos comerciales a experimentar cambios masivos para mejorar la experiencia del cliente y seguir siendo competitivos.

La estrategia de venta directa de Direct to Consumer (DTC) continúa progresando hacia las industrias de consumo clave, ya que los fabricantes y las empresas de productos de consumo despliegan sitios de comercio electrónico y de ladrillo y mortero para vender sus productos y servicios. Por ejemplo, las principales compañías de telecomunicaciones como Sprint y Verizon han adoptado un enfoque de DTC en los últimos 15 años, haciendo hincapié en las tiendas locales de marca que ofrecen más control del cliente final y beneficios financieros. Nike también se enfoca en construir un canal de DTC robusto, apuntando a un crecimiento del 250% a $ 16B anuales para 2020.

En este contexto, los directores financieros tienen la tarea no solo de identificar nuevas fuentes de ingresos, sino también de analizar y rastrear de manera efectiva las nuevas oportunidades de crecimiento de los ingresos. Sin embargo, muchos fabricantes tradicionales carecen de la comprensión y el contexto de los modelos de participación de clientes minoristas.

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Analytics Insights desbloquea nuevas oportunidades de ingresos

Para adaptarse a las preferencias cambiantes de los clientes y a un entorno competitivo en rápida evolución, los fabricantes deben comprender el comportamiento y los segmentos del consumidor. Los datos son la clave para crear esta comprensión: al conectar datos transaccionales y en la tienda con datos del resto de la vida del cliente, como las redes sociales, los fabricantes pueden formar una imagen completa del cliente para analizar.

El estudio IBM Global CFO Study 2017 mostró cómo los «Aceleradores de Desempeño» -organizaciones cuyas funciones financieras sobresalían por encima y más allá de sus pares- eran significativamente más propensos a confiar en el análisis cognitivo y predictivo para descubrir las perspectivas comerciales que necesitan para tener éxito. El estudio encontró que el 88 por ciento de los Aceleradores de Desempeño usan análisis predictivos para identificar y rastrear nuevas oportunidades de crecimiento de ingresos, mientras que solo el 25 por ciento de sus pares lo hacen.

Investigaciones similares de AICPA y Oracle descubrieron que los equipos de finanzas más ágiles, aquellos que hacen el mayor uso de la automatización, el análisis predictivo y la asociación comercial, tenían muchas más probabilidades de llevar a sus empresas al crecimiento de las ganancias y los ingresos.

Desde una perspectiva directa al cliente, los análisis permiten a las empresas predecir mejor los puntos de precio óptimos y el posicionamiento de sus productos.

La predicción más precisa de los puntos de precio y la demanda del consumidor permite a las empresas producir pronósticos más precisos. A su vez, esto ayuda a optimizar los ingresos y reducir los costos: las empresas de DTC pueden enfocarse en fabricar los productos que saben que sus clientes quieren comprar, justo cuando los quieren, en lugar de desperdiciar recursos en productos menos populares.

Ya sea que un fabricante persiga una estrategia de DTC o no, no hay escapatoria a la necesidad de comprender todas las facetas del comportamiento del consumidor. Para personalizar realmente las experiencias de compra, las empresas de bienes de consumo deben interactuar continuamente y conectar los datos detrás de los comportamientos.