En la actualidad, las empresas suelen limitarse a almacenar información. La importancia de los reservorios de información (data warehouse) radica en que mientras más robusta sea la información y mejor organizada esté, más fácil será realizar consultas complejas a las áreas comerciales.

Las nuevas tecnologías han demostrado una insuperable habilidad para facilitar las consultas en línea de data histórica. Para esto, las herramientas no son pocas; desde una simple tabla dinámica en Excel hasta los más estructurados cubos OLAP (OnLine Analytical Processing).

No obstante, grandes empresas aún tienden a quedarse en esta etapa del proceso: crean cubos de consultas para que los usuarios se "auto-sirvan" y analicen su propia información histórica. Eventualmente, algunas organizaciones han creado departamentos de inteligencia de mercados, los que atienden análisis de información a pedido, además de administrar los grandes reservorios de información. El resultado sigue siendo limitado y la utilidad es poca frente a lo que el Marketing Intelligence ofrece.

El Marketing Intelligence pone a disposición de las áreas comerciales o de mercadeo una perspectiva que permite cuantificar el impacto de las acciones de marketing y analizar la información de una forma más científica (y menos intuitiva). Por tanto, no solo permite tomar decisiones de una forma más estructurada y con rigor matemático. Quizá la potencialidad mayor de esta disciplina sea el carácter predictivo de sus resultados.

Es posible asegurar que el Marketing Intelligence proporciona las herramientas suficientes para disminuir la incertidumbre y comprender numéricamente el impacto que las acciones de marketing puedan tener, basándose en modelos cuantitativos.

Un ejecutivo de marketing, con la mínima experiencia, antes de invertir en hacer una acción de marketing directo, deberá saber si recuperará lo invertido vendiendo más. Esto es, lo invertido en marketing directo deberá ser menor que el ingreso incremental (o que las nuevas ventas resultantes de esta acción).

Bajo este análisis ¿dónde queda el valor de dinero en el tiempo? ¿Cómo se pueden analizar, no una, sino varias acciones a lo largo del tiempo? Una buena práctica es armar un caso de negocio (business case) en el que sean sustentados los ingresos futuros en una línea de tiempo con un Valor Actual Neto (VAN). ¿Qué ocurre si son varias las acciones de mercadeo? ¿Cómo saber cuál acción impacta más en los resultados de ventas? Quizá para responder a esta pregunta sea útil un análisis de regresión teniendo como fuente la data histórica.

¡Cuidado! La regresión no es un idioma extranjero imposible de entender. Para muchos ejecutivos quizá suene a un estudio cuyos resultados no pueden ser descifrados. En términos simples con este análisis un ejecutivo podrá asegurar, con rigor estadístico, cuál acción impactará más en las ventas que otras. Por ejemplo, invertir en material en el punto de venta redundará más en la venta que hacer un mailing.

Creer que estos conceptos son propios de las finanzas, las operaciones u otras disciplinas es darle la espalda a lo que ofrece el Marketing Intelligence: convertir data histórica en una posibilidad de extrapolar resultados pasados a escenarios futuros, tomar una decisión con la menor incertidumbre y analizar el impacto de nuestras acciones como ejecutivos con rigurosidad cuantitativa. Así podremos dejar atrás la intuición y sustentar una propuesta con rigor matemático.

¿En su organización se aplica el Marketing Intelligence o todavía se emplea la intuición?