Psicología del consumidor en el marketing digital

¿Qué es el consumidor?

El consumidor es una persona u organización que consume bienes o servicios, que los productores o proveedores ponen a su disposición en el mercado y que sirven para satisfacer algún tipo de necesidad.

El consumidor es la etapa última del proceso productivo. De este modo, se convierte en un elemento clave dentro de la cadena de producción, de la que es el cliente final. Por ende, es un actor vital para el desarrollo de las economías.

¿Qué es la psicología del consumidor?

Es la disciplina que estudia los patrones de comportamiento del consumidor, así como también los diversos aspectos que influyen en su decisión de compra.

Normalmente se utiliza para establecer los precios, promociones, ofertas, descuentos, y la presentación de los productos. También se emplea para crear una especie de necesidad en el consumidor a través del producto.

El conocimiento del consumidor y su integración con los datos, aporta a las empresas una gran herramienta para establecer una estrategia efectiva de marketing.

Un consumidor digital

El consumidor digital es el de una persona ‘hiperconectada e hiperinformada’. La infinidad de contenido que se mueve en Internet provoca en el usuario la necesidad de informarse, leer opiniones y barajar todas las opciones posibles hasta asegurarse de que va a tomar la decisión de compra correcta.

Características del consumidor digital

Para conocer el comportamiento de los consumidores digitales es necesario apoyarse en las ciencias sociales, en especial la psicología y la antropología.

Cuanto menos conozcas al consumidor, más complejos serán los procesos para tomar decisiones. Con esto en mente, detallemos algunas de sus características más destacadas.

– El consumidor busca la agilidad e inmediatez. Es una característica clave, pues el consumidor digital prefiere aquellos procesos que son inmediatos, por lo que es recomendable contar con constantes optimizaciones para que la información esté disponible en tiempo real.

También es recomendable que los datos que están por descubrir sean fáciles de consumir, ya que de esa manera podrán ahorrar tiempo y ambas partes resultarán beneficiadas.

– Es adaptable, pues tiene gran capacidad de moldear sus ideas a nuevas tendencias y tecnologías, por lo que aconsejamos que no tengas miedo de cambiar y probar nuevas prácticas.

– La conducta del consumidor suele ser analítica y escéptica, por lo cual no comprarán de manera impulsiva. Normalmente suelen investigar otras opciones, corroborando la información y eligiendo la que más se ajuste a sus necesidades.

– Generan un feedback, lo que se traduce en opinión, crítica, y retroalimentación.

El consumidor prefiere el contenido que es de calidad, por lo cual prestan mucha atención a aquellos que generan valor informativo.

– Su presencia constante en la red hace que no sean pasivos, por lo que su constante investigación y actividad en internet, los hace generadores de debate y opiniones diversas.

Inteligencia Artificial: Ayuda A Predecir La Evolución De Los Pacientes Con COVID-19

Un algoritmo de predicción basado en inteligencia artificial, que utiliza aprendizaje automático y procesamiento de big data, puede predecir el desarrollo de muchos pacientes afectados por COVID-19 en tiempo real. Se trata de un nuevo método a disposición de los hospitales públicos gestionados por Quirónsalud.

El sistema de pronóstico se diseñó en mayo y se puso en marcha en el mencionado centro en septiembre. El responsable de big data de la red sanitaria explicó que la red sanitaria puede predecir aquellas hospitalizaciones que cumplan determinadas condiciones en función de la mortalidad y el deterioro de la enfermedad (el riesgo de ser ingresado en una unidad de cuidados intensivos (UCI) en las próximas horas) Criterios para el desarrollo de enfermedades en pacientes con COVID.

Para poner en práctica el algoritmo se estudiaron 352 variables y más de 15.000 pacientes. En los datos recopilados, se han evaluado los datos demográficos del paciente (como edad o sexo), historial médico personal (como hipertensión arterial o enfermedad cardiovascular, problemas pulmonares, cancerosos o renales). El estudio también consideró si el paciente había recibido medicamentos antes y en el momento del ingreso, así como otras variables, como si estaba ventilado mecánicamente o si fue aceptado en la UCI.

Una herramienta eficiente

En cuanto a la gestión asistencial, el algoritmo ayuda a optimizar la eficiencia fomentando la agilidad de actuar sobre los pacientes; la capacidad de predecir la demanda de determinados recursos con varios días de antelación, lo que nos permite predecir la demanda en cada momento.

El Departamento de Medicina y Respiración de la Fundación Jiménez Díaz indica que la herramienta puede verificar estos patrones a través de datos clínicos, mejorar la calidad y seguridad del proceso, y brindar a los profesionales médicos información más útil a la hora de tomar decisiones.

En este sentido, agregaron que los beneficios del sistema en relación con los beneficios del paciente son igualmente obvios. Esto se debe a que al mejorar la experiencia del hospital y la calidad y seguridad de la atención, existen factores que indican un desarrollo continuo desde el inicio.

Las variables clave se dividen en cuatro niveles

De las 20 variables identificadas como relevantes, los miembros del proyecto utilizaron árboles de decisión con hasta cuatro niveles de complejidad para hacer ajustes de modo que tuvieran una visión global clara de cómo cada variable afectaría la clasificación. En concreto, sobre un conjunto de 20 variables se aplica un algoritmo para calcular la probabilidad de un evento, que tiene información a priori sobre el evento, proporcionando así un conjunto de reglas de umbral que pueden predecir mejor la gravedad futura del paciente.

Posteriormente, una vez determinadas las variables relevantes, se entrenaron los dos modelos para determinar la probabilidad de que los pacientes hospitalizados requieran ingreso en UCI o fallezcan. Finalmente, la información del paciente y sus indicadores de análisis se transmiten a través de estos modelos para obtener los valores estimados correspondientes. De esta forma, los resultados se cargan en la base de datos en tiempo real y se integran en el historial médico del paciente para generar las correspondientes alertas predictivas para agilizar y facilitar la toma de decisiones.

Algoritmos de mejora y desarrollo permanente

Actualmente, todos estos departamentos se están beneficiando del proyecto, pero también brindan retroalimentación y mejoran continuamente a través del análisis de los resultados de los pacientes. De esta forma, el proyecto permite ampliar la muestra, ajustar los parámetros, incluir nuevas variables y optimizarlas, y enriquecer y perfeccionar permanentemente el algoritmo. Por lo tanto, luego de entrenar el modelo y ajustarlo a los datos disponibles, se reevaluó la importancia de cada variable. En ambos modelos predictivos, variables como la edad, el IMC o la fracción de oxígeno inspirado (FiO2) tienen pesos relevantes. Y, en el corto plazo, se espera agregar otras herramientas que ayudarán a mejorar la precisión de los resultados.

Machine Learning

Es un derivado de la inteligencia artificial, que crea un sistema que aprende de forma automatizada, es decir, reconoce patrones complejos en millones de datos, predice el comportamiento a través de algoritmos y, además de todas las funciones, se puede mejorar de forma independiente con el tiempo.

¿Qué es el Machine Learning o aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una tecnología que permite realizar muchas operaciones, reduciendo así la intervención manual. Este sistema tiene grandes ventajas cuando es necesario controlar una gran cantidad de información de forma más eficaz. 

¿Cuál es el propósito del aprendizaje automático?

El aprendizaje automático utiliza algoritmos que realizan muchas acciones por sí mismos. Obtienen sus propios resultados de cálculo en función de la cantidad de datos recopilados en el sistema, y ​​mientras obtienen más datos, las medidas que toman serán mejores y más precisas. Estas computadoras utilizan estos algoritmos para programarse a sí mismos hasta cierto punto, estos algoritmos tienen el papel de un ingeniero, diseñando nuevas respuestas basadas en la información proporcionada a través de sus interfaces. Convierta absolutamente todos estos datos en un algoritmo, aunque hay más, la complejidad y eficiencia computacional que brindan al sistema informático también será mayor.

Tipos de aprendizaje automático

Un sistema de aprendizaje automático se basa en evidencia y experiencia en forma de datos, y se comprende a sí mismo detectando comportamientos o patrones. De esta forma, el sistema analizará diversas situaciones y encontrará soluciones para tareas específicas. A partir de la cantidad de ejemplos presentados en la situación, se desarrolló un modelo que puede inferir y generalizar el comportamiento que se ha visto. Basándose en este modelo, se propuso predecir nuevos casos. Los principales tipos de aprendizaje automático son los siguientes:

Aprendizaje supervisado:

Basado en información formativa, mediante el uso de etiquetas para definir dichos datos para proporcionar una cierta cantidad de datos para entrenar el sistema. Al ingresar una cantidad suficiente información definida de estos datos, puede ingresar nuevos datos basados ​​en varios patrones registrados durante el entrenamiento sin usar etiquetas. Este sistema se llama clasificación.

Aprendizaje no supervisado:

No se utilizan etiquetas ni valores verdaderos en este tipo de aprendizaje. Como en este caso, el propósito del sistema es abstraer y comprender directamente los patrones de información. Es un método de entrenamiento similar al procesamiento humano de información. También se le llama modelo de problema (clustering/agrupamiento).

Aprendizaje semi-supervisado:

En este tipo de aprendizaje, se consideran los datos supervisados ​​y los datos no supervisados, y los dos primeros tipos de datos se combinan para que puedas clasificarlos adecuadamente.

Aprendizaje reforzado:

Basado en la experiencia, el sistema puede utilizar este modelo de aprendizaje para aprender. Es una técnica basada en el error y la experimentación que utiliza una función de recompensa para optimizar el comportamiento del sistema. Para la IA, esta es una forma de aprendizaje muy interesante porque no requiere una gran cantidad de información para introducirse.

Transducción:

Este sistema es muy similar al aprendizaje supervisado, aunque no construye funciones explícitamente, solo intenta predecir los tipos de ejemplos futuros.

Aprendizaje multitarea:

Es un método de aprendizaje que utiliza los conocimientos adquiridos por el sistema anteriormente, son propensos a enfrentar diversos problemas.

Modelo de aprendizaje automático

  • Modelos geométricos: Estos modelos se crean en el espacio de la instancia. Pueden tener una, dos o más dimensiones. Si existe un margen de decisión lineal entre categorías, se puede decir que los datos son linealmente separables.
  • Modelos probabilísticos: Son modelos que intentan determinar la distribución de probabilidad y describen la función que conecta el valor determinado con el valor característico. Para desarrollar estos modelos probabilísticos, un concepto clave es la estadística bayesiana.
  • Modelos lógicos: Son los que expresan y transforman las probabilidades en reglas organizadas en forma de árbol de decisión.
  • Modelos de agrupamiento: Son los que tratan de dividir el espacio de instancias en grupos.
  • Modelos de gradiente: Son los que representan un gradiente en donde se puede diferenciar entre cada instancia. Las máquinas de vectores de apoyo son modelos de gradientes.

La importancia del aprendizaje automático y Big Data

Actualmente, las empresas están generando grandes cantidades de datos de manera exponencial, esto es una ventaja competitiva para que muchos departamentos extraigan información valiosa y la analicen, es lo que llamamos big data. Debemos aprovechar al máximo las funciones que nos brinda el aprendizaje automático, porque esta tecnología ha traído beneficios a innumerables aplicaciones.

Existen diversas herramientas en el mercado que son de especial interés para las pequeñas y medianas empresas porque destacan por su sencillez y precios asequibles. La utilización de esta serie de datos se ha simplificado porque las aplicaciones de aprendizaje automático actuales son más intuitivas que el sistema original. En otras palabras, con datos de alta calidad, análisis útiles y tecnología correcta, es posible crear modelos de comportamiento para analizar grandes cantidades de datos complejos.

Inteligencia Artificial y su sorpréndete Importancia

La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años está presente en nuestro día a día a todas horas.

La inteligencia artificial (IA) hace posible que las máquinas aprendan de la experiencia, se ajusten a nuevas aportaciones y realicen tareas como seres humanos. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial sobre los que oye hablar hoy día – desde computadoras que juegan ajedrez hasta automóviles de conducción autónoma – recurren mayormente al aprendizaje profundo y al procesamiento del lenguaje natural. Empleando estas tecnologías, las computadoras pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones en los datos.

La investigación inicial de la inteligencia artificial en la década de 1950 exploraba temas como la solución de problemas y métodos simbólicos. En la década de 1960, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos mostró interés en este tipo de trabajo y comenzó a entrenar computadoras para que imitaran el razonamiento humano básico. Por ejemplo, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA, Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa) realizó proyectos de planimetría de calles en la década de 1970. Y DARPA produjo asistentes personales inteligentes en 2003, mucho tiempo antes que Siri, Alexa o Cortana fueran nombres comunes.

La inteligencia artificial automatiza el aprendizaje y descubrimiento repetitivos a través de datos. La inteligencia artificial es diferente de la automatización de robots basada en hardware. En lugar de automatizar tareas manuales, la inteligencia artificial realiza tareas computarizadas frecuentes de alto volumen de manera confiable y sin fatiga. Para este tipo de automatización, la investigación humana sigue siendo fundamental para configurar el sistema y hacer las preguntas correctas.

La inteligencia artificial analiza más datos y datos más profundos empleando redes neuronales que tienen muchas capas ocultas. Construir un sistema de detección de fraude con cinco capas ocultas era casi imposible hace unos años. Todo eso ha cambiado con increíble poder de cómputo y el Big Data. Se necesitan muchos datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo porque aprenden directamente de los datos. Cuantos más datos les pueda proporcionar, más precisos se vuelven.

La inteligencia artificial saca el mayor provecho de los datos. Cuando los algoritmos son de autoaprendizaje, los datos mismos pueden volverse de propiedad intelectual. Las respuestas están en los datos; usted sólo tiene que aplicar inteligencia artificial para sacarlas a la luz. Como el rol de los datos es ahora más importante que nunca antes, pueden crear una ventaja competitiva. Si tiene los mejores datos en una industria competitiva, incluso si todos aplican técnicas similares, los mejores datos triunfarán.

La inteligencia artificial se adapta a través de algoritmos de aprendizaje progresivo para permitir que los datos realicen la programación. La inteligencia artificial encuentra estructura y regularidades en los datos de modo que el algoritmo adquiere una habilidad: el algoritmo se convierte en un clasificador o predictor. De este modo, así como el algoritmo puede aprender a jugar ajedrez, puede aprender también que producto recomendar a continuación en línea. Y los modelos se adaptan cuando se les proveen nuevos datos. La retropropagación es una técnica de inteligencia artificial que permite al modelo hacer ajustes, a través de capacitación y datos agregados, cuando la primera respuesta no es del todo correcta.

IA agrega inteligencia a productos existentes. En la mayoría de los casos, la inteligencia artificial no se venderá como aplicación individual. En su lugar, los productos que ya utiliza serán mejorados con recursos de inteligencia artificial, de forma muy similar en que se agregó Siri como característica a una nueva generación de productos de Apple. La automatización, las plataformas conversacionales, los bots y las máquinas inteligentes se pueden combinar con grandes cantidades de datos para mejorar muchas tecnologías en el hogar y en el lugar de trabajo, desde inteligencia de seguridad hasta análisis de las inversiones.

La tecnología aplica sus conocimientos en la necesidad humana

La tecnología es el conjunto de conocimientos y técnicas que se aplican de manera ordenada para alcanzar un determinado objetivo o resolver un problema.

La tecnología es una respuesta al deseo del hombre de transformar el medio y mejorar su calidad de vida. Incluye conocimientos y técnicas desarrolladas a lo largo del tiempo que se utilizan de manera organizada con el fin de satisfacer alguna necesidad.

La palabra tecnología proviene de la unión de dos palabras griegas: «tekne», que es técnica, arte y, «logia», que significa destreza sobre algo.

Un ejemplo claro de una tecnología que cubre necesidades humanas es la domótica. Cubre la totalidad de movimientos de una persona con discapacidad en su hogar, solo a través de un mando o interfaz y diversos dispositivos conectados el usuario puede llevar una vida plenamente normalizada.

Las relaciones Ciencia, Tecnología y Sociedad es un tema que ha permeado varios años, y su objetivo es poner el avance tecnológico al servicio del desarrollo humano, ayudando a favorecer e impulsar tecnologías que buscan, por ejemplo, cubrir los derechos y servicios básicos de manera equitativa, o aquellas que aseguran las posibilidades de producción, participación social y sostenibilidad en distintas sociedades.

Muchas de las tecnologías que se están desarrollando hoy en día pueden incidir en el desarrollo de distintas comunidades desde su enfoque específico, por ejemplo, en Sri Lanka se implementó el proyecto Shilpa Sayura E-school, que brindó acceso a la educación en las zonas más remotas de la población con ayuda de un sistema digital interactivo de autoaprendizaje. Este proyecto permitió a miles de jóvenes prepararse para los exámenes nacionales, ampliando sus oportunidades de empleo y el multiculturalismo.

Las nuevas tecnologías cambian las posibilidades, se tiende a la superinteligencia, a lograr el mayor potencial humano? Nos enfrentamos a una realidad en la que la humanidad se vería representada por dos grupos claramente diferenciados: aquellos que son mejorados por la tecnología y los que mantienen las capacidades innatas y las desarrollan a un ritmo que, hasta ahora, conocíamos y podríamos establecer dentro de unos parámetros.

La innovación tecnológica continua transformando industrias, empresas, instituciones, entornos, culturas y, cómo no, a las personas. Le hemos otorgado tanto poder a la tecnología que puede conectarnos y desconectarnos, amplificar nuestra ira o nuestra solidaridad, hacernos sentir emocionados, sociables, creativos, alienados, ausentes, solitarios, globales o modernos. Sin embargo, pasamos demasiado tiempo tratando de entender la tecnología y muy poco tiempo en descubrir al ser humano. Lo que nos ha llevado al punto de afirmar que hemos creado una sociedad tecno-céntrica relegando a la persona a un rol más utilitarista que trascendente.

La era de Internet, la eclosión de los teléfonos móviles, el impacto presente y futuro de la inteligencia artificial, las amenazas a la privacidad en línea, las brechas de información en aplicaciones o sitios web y las sospechas sobre la influencia en la alteración de resultados electorales de diversos países.

En las redes sociales, interactuamos e intercambiamos información con personas con quienes de alguna manera tenemos algo en común, filtramos las cosas que subimos o eliminamos de nuestros perfiles con base en la cantidad de likes, shares o comments que recibimos.

No hay duda de que vivimos una era en que la tecnología digital está transformando las sociedades a una velocidad insospechada y, al mismo tiempo, logra avances sin precedentes a la vez que plantea nuevos y profundos desafíos.

Cosas Que Deberías Evitar Publicar En Redes Sociales

Muchas veces la gente olvida que las redes sociales son herramientas poderosas que pueden ayudarnos, pero también perjudicarnos.

Hay algunos aspectos clave que pueden manejar completamente las redes sociales, como Instagram, Twitter, Facebook, TikTok, etc. Por ejemplo, es importante saber cuál es el mejor momento para publicar en una red social, de modo que su publicación pueda atraer a más personas. Además, es interesante que conozcas las tendencias del diseño gráfico en la web que pueden afectar las publicaciones, y tu perfil puede volverse cada vez más evidente.

Sin embargo, además de comprender las estrategias que afectan a más personas, también es importante comprender todas las cosas que no debes hacer si quieres proteger tu identidad o la identidad de tu empresa. Debe evitar publicar cierto tipo de información en Internet. A continuación, enumeramos la información más importante que debe considerar.

El uso de las redes sociales para la comunicación a nivel personal o corporativo es cada vez más común. Sin embargo, existen recomendaciones que son fundamentales para permitirnos utilizar este tipo de aplicaciones que nos conectan con el mundo entero.

A continuación algunas recomendacioces que puedes tomar en cuenta:

Tu información de contacto personal:

No cuelgue su número de teléfono personal y su correo electrónico personal en las redes sociales. Es posible que le envíen spam o le llenen de mensajes que no le interesen. Muchas empresas han pagado grandes fortunas por tener datos reales de clientes, así que tenga mucho cuidado al colocar sus datos personales. Para las empresas, se recomienda poner información de contacto, pero nunca información personal.

Información específica sobre su vida privada:

Evidentemente, solemos subir fotos a Instagram o Facebook cuando estamos de vacaciones. Sin embargo, es mejor evitar dar una fecha específica o decirle de manera muy detallada cuándo regresará a casa. Evitarás robos y pánico completamente innecesarios, si no dices nada es fácil de evitar.

Opiniones sobre su jefe o compañeros:

Los comentarios y opiniones a nivel personal protegen mejor su privacidad. Incluso si los elimina más tarde, algunos datos no se pueden eliminar por completo del mundo de Internet y pueden causarle problemas en el futuro. Además, puede cerrar muchas puertas en el futuro para encontrar un nuevo trabajo, por lo que, si su empresa encuentra algún problema, trátelo en privado.

Fotos de menores:

Tenga mucho cuidado con este tema. Las fotos de sus hijos, sobrinos o nietos nunca deben cargarse en las redes sociales. Sabemos que esto es complicado, porque a cada uno de nosotros le gusta compartir esa linda y familiar foto, pero puede caer en las manos equivocadas y eventualmente convertirse en un problema. Evite este tipo de publicaciones y proteja la privacidad de los menores.

Tu ubicación exacta:

Sabemos que muchas personas registran con precisión su ubicación cuando administran las redes sociales. A primera vista, esto puede ser completamente inocente, y si tienes un acosador o alguien que quiere lastimarte, puede representar un gran peligro.

Desahogo emocional:

De hecho, muchas personas se desahogan en las redes sociales, pero hay que tener cuidado, a la larga, nos estamos creando una imagen triste, desmotivada y deprimida. Las redes sociales son una herramienta de comunicación, no una herramienta de publicación o una conferencia de psicología.

Contenidos estando ebrio:

De hecho, muchas personas se desahogan en las redes sociales, pero hay que tener cuidado, a la larga, nos estamos creando una imagen triste, desmotivada y deprimida. Las redes sociales son una herramienta de comunicación, no una herramienta de publicación o una conferencia de psicología.

Fotos provocativas:

No nos referimos a fotos de bikinis en la playa, ni fotos de hombres en shorts y camisetas; sino, a fotos provocativas. Compartir fotos de forma privada con personas que conoce es una cosa y las fotos públicas es otra. En última instancia, su reputación es el resultado de sus acciones.

Información sin consultar su veracidad:

Ya sean noticias simples o cosas muy importantes, debes tener mucho cuidado con lo que publicas en las redes sociales sin consultar primero la fuente. Hay noticias falsas, incluso periódicos de imitación, y la gente publica las noticias con el nombre real.

Chatbot: La inteligencia artificial en las aplicaciones de mensajería

Un bot es un software de inteligencia artificial que se ha diseñado con la finalidad de realizar varias tareas por cuenta propia. Por lo que no es necesaria la ayuda del ser humano. A modo de ejemplo, una de las tareas desarrolladas por bots son la reserva de mesa en un restaurante, la búsqueda de información o la realización de pedidos de comida rápida.

Los chatbots incorporan sistemas de inteligencia artificial. Por tanto, tienen la posibilidad de aprender sobre nuestros gustos y preferencias con el paso del tiempo. Siri o Cortana, por ejemplo, funcionan a gracias a este sistema (aunque todavía presentan un gran margen de mejora). Otros lugares en los que han estado en funcionamiento en los últimos años ha sido en chats como Facebook Messenger o en aplicaciones de mensajería instantánea como Telegram o Slack. En estas últimas los chatbots estaban incorporados como si fueran un contacto más.

La empresa de comida rápida Taco Bell ya tiene incorporado en Estados Unidos un chatbot a través del cual el cliente puede gestionar su pedido de comida a través de una conversación con un bot automatizado.

Los bots tienen su actividad desarrollada especialmente en las aplicaciones de mensajería, donde tienen incorporada una interfaz conversacional. Por ejemplo, en el servicio de mensajería Slack, utilizado sobretodo para la comunicación interna entre equipos de usuarios, los chatbot facilitan la gestión de tareas relacionadas con el equipo como, por ejemplo, las tareas pendientes de los usuarios o los gastos generados por cada usuario.

En cuanto a Facebook, con la reciente implantación de los chatbot en su aplicación de mensajería, Mark Zuckerberg tiene intención de agilizar la relación entre el usuario y Facebook, mediante la respuesta automatizada de los “mensajes estructurados”, que incluyen un título, una imagen, una descripción y una URL.

La principal finalidad de los chatbot es la sustitución de capital humano para el desarrollo de tareas de atención al cliente, resolviendo las necesidades más comunes de los clientes y usuarios. Este tipo de software está en plena expansión y lo utilizan desde marcas de consumo, hasta redes sociales o empresas de administración y gestión.

BENEFICIOS

1. Facilitar el acceso a nuevos clientes

2. Aumentar la tasa de retención de clientes

3. Brindar una atención personalizada

4. Obtención de datos estadísticos relevantes para la compañía

Cruelty free, valor en las marcas (MARKETING ANIMALISTA AL PODER)

¿Qué es el experimento animal?

Básicamente, toda prueba o experimento que involucra un animal vivo que es forzado a algo que le causará sufrimiento, dolor, o daño a corto y largo plazo.

Los tipos de experimento animal van desde inyectar sustancias tóxicas, exposición a radiación y gases tóxicos, alimentación forzada, sometimiento a situaciones de estrés deliberadamente, modificación genética y más.

¿Cuáles son los animales de laboratorio?

Los animales de laboratorio muchas veces son criados con el propósito de experimentación. Los más comunes son ratas, ratones, conejos, peces y aves.

En algunos países, como Estados Unidos, no son considerados animales bajo regulaciones de experimentos, lo que significa que ninguna ley los protege. Monos salvajes suelen ser capturados con el mismo propósito; esto es ilegal en Europa, pero en otros lugares del mundo no lo es.

Animales como vacas, ovejas, caballos y cerdos también son sometidos a pruebas. En cuanto a animales domésticos como perros y gatos, las regulaciones varían entre países.

Más de 100 millones de animales son utilizados en experimentación y testeo cada año, según la organización Cruelty Free International. Sin embargo, cada vez son más las marcas que eligen que sus productos sean cruelty free, es decir, que deciden no utilizar animales en ninguna fase de su elaboración.

Las políticas de Responsabilidad Social Corporativa cada vez son más importantes para las empresas. La sostenibilidad y la transparencia son las características que están marcando el rumbo en la Responsabilidad Social Corporativa de los últimos años y es que la empresa debe responder a este cambio de mentalidad en el consumidor. Por ejemplo, incorporar en sus productos y servicios atributos sostenibles también es una estrategia para mejorar su propuesta de valor.

Las marcas están realizando esfuerzos por cambiar sus métodos de testeo y están aprovechando el movimiento cruelty free como un sello diferenciador. Una empresa puede considerarse “cruelty free” cuando ninguno de sus productos y los ingredientes que los componen son testados en animales en ninguna de sus fases.

La mayor parte de los animales utilizados para cualquier tipo de experimentación animal suelen morir a causa de ellos y los que sobreviven, suelen ser reutilizados para nuevas investigaciones.

Gracias al desarrollo de la ciencia han surgido nuevos métodos para poder realizar los ensayos y cada vez son más las marcas que apuestan por ello. De hecho, desde el año 2013, la normativa europea prohíbe poner en el mercado ningún producto que haya sido testado en animales. Por lo tanto, todos los cosméticos que se comercializan actualmente a nivel nacional deberían ser cruelty-free.

¿Cómo identificar un producto cruelty free?

Las marcas, conscientes de la concienciación del consumidor frente a este tema intentan hacerse un hueco en el mercado cruelty free. Para identificar un producto con esta etiqueta debemos buscar en su envase los sellos identificativos que nos indican que éstos no se han testado en animales.

Los tres sellos que certifican las marcas libres de crueldad animal

La Estrategia Customer Centric

Una estrategia customer centric es aquella estrategia empresarial que toma al cliente como punto de referencia a la hora de llevar a cabo cualquier proceso o acción. Esto va mucho más allá de limitarse solo a ofrecer un buen servicio que garantice la satisfacción del cliente a corto plazo, sino que tiene en cuenta todos los aspectos relacionados con la experiencia de usuario (especialmente importante en el e-commerce), desde el momento anterior a la venta, durante el proceso de venta, el servicio posventa, y la satisfacción final del cliente respecto a la compra realizada y el posicionamiento que la compañía tiene en la mente del cliente. Es decir, una estrategia customer centric está centrada en el cliente adoptando un enfoque completo y de 360º, un enfoque global.

Detrás del éxito de dotar de personalidad y tono propio la estrategia de comunicación hay un gran ejercicio de creatividad, pero también de consistencia y ambición de construcción a largo plazo. Con este espíritu, desde los equipos de marketing y de cualquier otra disciplina comunicativa debemos hablar de aquellas cosas que tengan relevancia para la audiencia. Es decir, el plan de comunicación debe elaborarse a partir de una visión customer centric y con la adecuada utilización de todo el universo de información que el data nos ofrece.

Ventajas de las estrategias customer centric

La principal ventaja que ofrece una estrategia customer centric es que permite fidelizar a los clientes a largo plazo. En el caso de empresas que opten por un enfoque diferente, por ejemplo centrado en las ventas o en el mercado, el objetivo final consiste en ampliar las ventas, lo que podría ser visto como un buen enfoque, pero un enfoque cortoplacista.

En el caso de las compañías que adopten una estrategia customer centric, el objetivo final no está centrado en las ventas, sino en fidelizar al cliente. Es decir, el objetivo de una estrategia customer centric es asegurarse la fidelidad del cliente, pero en todos los sentidos. Generalmente, se considera un cliente fiel aquel que volverá a comprar en la misma tienda. Sin embargo, en el caso de una estrategia customer centric, no solo se busca que el cliente repita la compra, sino que lo haga feliz y plenamente convencido de lo que hace, ya que la compañía le aporta la más absoluta confianza.

El increíble Marketing Infantil

El marketing infantil como tal está formado por dos públicos objetivos: los padres y la “tribu” familiar (amigos, tíos, abuelo) y los propios niños y preadolescentes. En consideración a esto, el mercado infantil de los menores se clasifica entre lo que se consideraría “primera infancia”, de 3 a 6 años; segunda infancia, de 7 a 9 años, y tweens, de 9a 11 años. Es esta heterogeneidad lo que hace “complicado” establecer estrategias homogéneas para ellos. Por eso, saber qué les gusta, qué hacen, cómo consumen y cómo se relacionan, en función de cada grupo de edad, es tan importante para enfocar las futuras campañas a realizar por las marcas y/o instituciones.

Los niños de hoy en día, pues, comparten ciertas características que, indiscutiblemente, toda marca ha de tener en cuenta en su relación con ellos:

• Cada vez son más precoces. Es decir, se hacen “mayores” antes. Los comportamientos infantiles cambian de forma cada vez más vertiginosa, y los pequeños de la casa tienden a adoptarlos más pronto.

Son nativos digitales. Su familiaridad con las nuevas tecnologías, con las que se han encontrado nada más nacer, les confiere gran habilidad en los planos sensorial y motriz, lo que conlleva que sean capaces de manejar distintos formatos a la vez y que sean multitarea y multipantalla. Sin embargo, esto también los hace poco reflexivos, y, en muchas ocasiones, su nivel de comprensión es superficial, al igual que ocurre con su nivel de atención.

El marketing infantil ha vivido una explosión de creatividad y dinamismo en los últimos años. Como quizá sepas, muchas marcas para niños apuestan por el kids marketing y no temen a la innovación ni a los riesgos.

Si necesitas ideas para tu estrategia de marca en este sector, deberías saber que dicho segmento del mercado es uno de los más influenciables… Aunque no todo vale para vender. Existen ciertas restricciones para la comunicación corporativa que se dirige a los más pequeños. No hay que olvidar que son seres en formación y, como tales, muy vulnerables a los estímulos exteriores.

De hecho, hasta los cinco años no saben diferenciar entre publicidad y entretenimiento a secas. Después de esa edad comienzan a discernir, pero siguen siendo muy influenciables por los mensajes publicitarios. Por eso tu estrategia debe ser responsable y estar bien definida. Eso resultará indispensable para el éxito comercial y la calidad de tus campañas publicitarias dirigidas a los niños.

Estrategias de marketing valiosas para dirigirse a este target

Hay una serie de estrategias que pueden facilitar tu éxito en este mercado infantil. Aquí tienes cinco de ellas. ¡Toma buena nota!

1. Estrategia multicanal. Una de las claves del éxito para generar apego entre el público infantil es hacer marketing de productos a través de varios canales. Internet y la televisión son algunos de los que consumen de manera habitual, ya sea viendo sus dibujos animados preferidos en TV o en plataformas como YouTube.

2. Marketing de contenidos. La calidad de los contenidos, tanto desde un punto de vista comercial como ético y educativo, puede hacerte ganar muchos seguidores de todas las edades. Aquí tendrás de tu lado a los más pequeños, pero también a sus padres, que estarán encantados de permitir a sus hijos entretenerse con un contenido de calidad.

3. Influencers infantiles. Ya hay grandes estrellas en plataformas como TikTok, Instagram o YouTube. Sirviéndote de este tipo de estrategias, puedes generar un enorme apego entre los niños, quienes seguirán ciegamente los patrones de comportamiento marcados por sus ídolos.

4. Estrategia unboxing. Es simple y proporciona unos magníficos resultados. Consiste en desempaquetar un producto en frente de una cámara para que los niños presencien todo el proceso. Esto implica grandes dosis de incertidumbre, ilusión y expectación. El producto queda fijado en las mentes de los niños y, si les gusta, insistirán a sus padres para que lo adquieran.

5. Enfocarse en los padres. Si los adultos están satisfechos con el producto o servicio infantil que quieres venderles, ya tienes gran parte de la operación comercial cerrada. Por eso, no pierdas la perspectiva y, aunque sabes que tienes que captar la atención de los más pequeños, también debes convencer a sus progenitores para que, finalmente, realicen la compra.