Entonces, ¿qué es el hogar y cómo lo definiría usted? En pocas palabras, la householding es el proceso de identificar y combinar los datos de los miembros de un «hogar», de ahí el término householding. El householding, un proceso muy utilizado en el marketing de clientes, ayuda a las empresas a entender la dinámica de compra de sus clientes, a ofrecer experiencias personalizadas y a reducir los costes de mailing+marketing.
Por qué es importante para las empresas el almacenamiento de datos
Los clientes de hoy quieren experiencias personalizadas de sus marcas favoritas. Quieren que las marcas identifiquen sus necesidades y les ofrezcan una solución antes incluso de que la busquen. Por ejemplo, una compañía de seguros. Los hogares ayudarán a la empresa a identificar si sus clientes tienen hijos y si esos hijos están en edad de ir a la universidad. Con esta información, la compañía de seguros puede ofrecer paquetes adicionales de seguros de educación o de salud para los niños. Por lo tanto, el hogar beneficia tanto al consumidor como a la empresa.
Entre las ventajas adicionales de la domótica se encuentra la reducción de los gastos de publicidad y marketing. Por ejemplo, la misma compañía de seguros no se dirigiría al mismo hogar con un seguro de hogar o un seguro de salud si todos los miembros de la familia ya lo tienen. Estos datos consolidados permiten enfocar el marketing de contenidos y el gasto publicitario, lo que significa obtener una ventaja competitiva sobre los competidores, mejorar el servicio al cliente y obtener mayores índices de satisfacción de los clientes.
Los problemas del hogar
Aunque el trabajo doméstico parece sencillo, no lo es. El hecho mismo de que en el mundo real, no todas las parejas comparten el mismo apellido y no todas las casas están habitadas por miembros de una familia. Puede haber parejas casadas o no casadas que convivan con nombres distintos. Podrías tener compañeros de piso viviendo juntos en una misma dirección. También puede tener personas viviendo en una casa como inquilinos. Éstas son sólo algunas de las cuestiones básicas de la vida doméstica. El verdadero problema es la calidad de sus datos.
Para que el householding tenga éxito, los datos tienen que estar limpios y deben ser capaces de mostrar la interconectividad entre las entidades. Para lograrlo, primero debe crear una vista única del hogar, agregando diferentes métricas de comportamiento a nivel del hogar. Puedes hacerlo:
- Identificar y eliminar los registros duplicados. Este paso es crucial para su éxito.
- Determine el nivel de precisión de sus registros. Esto puede aumentar, por lo que está directamente relacionado con la calidad de sus datos y la sofisticación de sus reglas de concordancia.
- Determina lo que constituye un grupo o un hogar. La calidad variará en función de las reglas de agrupación y de la calidad de los datos.
- Determinar las reglas de agrupación. El nivel de precisión que se puede alcanzar al agrupar registros comunes también variará en función de la sofisticación de las reglas de agrupación y de la calidad de sus datos.
- Considere los factores de confianza de los datos. Se parte de la base de que todos los datos utilizados en el proceso de creación de hogares pueden ser inválidos.
Como ya se ha dicho, hay que establecer reglas de negocio para guiar las rutinas domésticas. En este ejemplo de hogares con un 100% de coincidencia empresarial o sin coincidencia, los dos registros siguientes no se considerarían coincidentes:
Bob Smith 555 Main St. Anytown, CA 12345-1234
Bobby Smith 555 Main St. Anytown, CA 12345-1234
Sin embargo, la regla de que el apellido y la dirección deben coincidir o no coincidir indicaría que los registros anteriores son los mismos.
Disponer de estas reglas definidas y de la capacidad de verificar, validar y utilizar la información agrupada es la clave del éxito de la lógica doméstica. La enorme complejidad de este sencillo ejemplo demuestra que la gestión de datos no es una actividad que pueda realizar el equipo de TI o de gestión de bases de datos de una empresa. Necesitará herramientas de terceros y expertos que puedan afinar aún más los datos y le permitan conectar los puntos a un nivel más profundo, más allá de las direcciones o los apellidos.
En conclusión: En una época en la que los consumidores quieren experiencias personalizadas, tiene mucho más sentido que las empresas comprendan no solo los comportamientos de sus clientes inmediatos, sino también de las personas cercanas a ellos. Cuando sea consciente del factor «hogar» de los datos de su entidad, estará mejor posicionado para ofrecer a su público unos servicios mejores y que puedan situar a su empresa por delante de su tiempo.
