Havaianas

Reto

En la mayor parte de las empresas, la configuración de la estructura interna hace que se trabaje en silos, con distintas agencias, distintos datos, pero al final, el cliente es el mismo. Esta es la razón por la que Havainas empezó a trabajar con Apache hace unos meses, para tener una única visión del cliente y generar y activar conocimiento basado en los datos de estos.

El customer journey se está volviendo cada vez más complicado, la gente está cambiando la forma de comprar y este cambio se ha acelerado en el último año. Lo hemos visto en la evolución de las tendencias de búsqueda, pero lo estamos viendo cada vez más en el impacto por ejemplo de las opiniones de terceros que llegan a influir más que la comunicación de la marca. El usuario se ha convertido en consumidor social. Esto supone un reto porque la tecnología que Havaianas utilizaba no les permitía medir de forma correcta ese journey, conocer las preferencias reales de sus clientes y no son capaces de poder generar un impacto real en la cuenta de resultados con toda la inversión que hacen en tecnología.

Nuestro enfoque

Tradicionalmente hemos visto 2 factores que han generado una desconexión de información dentro de las organizaciones: por un lado la configuración política o de luchas internas dentros de las empresas y, por otro, que muchas han querido correr antes de aprender a andar sin tener un plan sostenible de evolución en el uso de los datos. Y al trabajar los datos en silos inconexos impiden a los estrategas o a los equipo de marketing acompañar al cliente a lo largo de su relación real con la marca. No hay puentes eficaces entre por ejemplo la elaboración de mensajes de comunicación y la información de ventas o no hay capacidad de ajustar las inversiones en las fases tempranas del funnel por la incapacidad de predecir el valor futuro de un usuario.

Necesitamos datos integrados para poder tomar decisiones de forma rápida. Y esto requiere un cambio de cultura corporativa. Hay que crear culturas innovadoras con áreas conectadas, basadas en la experimentación y en la prueba de nuevas tecnologías como el machine learning, la automatización y las soluciones escalables en la nube.

¿Cómo lo hicimos?

GMP y Google Cloud

En el caso de Havaianas, combinamos todas las fuentes de información con un fin de activación y de eficacia publicitaria.

En el ejemplo de la arquitectura de datos en Google Cloud que estamos construyendo con Havaianas, integramos tanto datos publicitarios de GMP como first party que extraemos de diferentes fuentes de datos (como el CRM) para crear un CDP que nos ayude en tres líneas: 

-Hacer accesible el dato para facilitar la toma de decisiones

-Ser más eficaces a nivel publicitario con técnicas de automatización y machine learning

-Lo más importante, mejorar su rentabilidad.

Resultados

Los pilares sobre los que creamos ventajas competitivas fueron 3: