El término “lovemarks” fue acuñado por el empresario británico Kevin J. Roberts, quien fuera Director Ejecutivo de Saatchi & Saatchi: este calificativo indica una relación afectiva basada en el amor y el respeto, que está destinada a reemplazar la idea de marca en sí.
Entran en juego los componentes emocionales: el vínculo con el consumidor es algo mucho más profundo que la simple oferta de un producto / servicio. Como dijo Roberts, “las marcas pertenecen a accionistas y gerentes, las ‘lovemarks’ pertenecen a personas”.
Hablar de amor por una marca puede parecer un poco exagerado, si consideramos a la marca como un mero proveedor de bienes. Pero si echamos un vistazo más de cerca a nuestros propios comportamientos de compra, veremos que nuestras elecciones están influenciadas por cómo nos sentimos hacia una marca.
Después de todo, mientras que la razón lleva a conclusiones, las emociones llevan a la acción: este impulso, incitado por el amor y el respeto, aporta beneficios comerciales cuantificables.
Cómo se construyen las lovermarks
Pero, ¿cómo podemos hacer que nuestros consumidores se enamoren de nosotros? Cualquier primer contacto requiere escuchar, una actividad llena de entusiasmo por el descubrimiento, pero también de esfuerzo para abrirse, para entrar en un estado de armonía e intimidad.
Necesitarás las herramientas adecuadas para consolidar una lovermark. De hecho, hay tres pasos necesarios en el proceso de comprensión de tu usuario:
- Escuchar: Seleccionar y extraer los datos correctos.
- Análisis: Procesándolos e integrándolos con la información que ya está en posesión de tu empresa.
- Resultado: Obtén conocimientos para guiar los procesos de toma de decisiones.
La Inteligencia adecuada para lovemarks
Con las posibilidades de interacción que ofrece la Red, la cantidad de datos se ha incrementado exponencialmente. Estamos hablando del llamado Big Data, que en su mayoría son datos no estructurados provenientes de las redes sociales.
Basta pensar que cada día se comparten 95 millones de fotos y videos en Instagram, 6 millones de tweets por segundo en Twitter y más de 500 mil comentarios por minuto en Facebook.
El monitoreo de datos ya no es suficiente (¡simplemente hay demasiado!). Necesitamos dar un paso adelante y dar sentido a estas enormes cantidades de datos recopilados a diario, para extraer información útil para tomar decisiones comerciales informadas.
Ahí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial (IA).
La inteligencia artificial puede analizar grandes cantidades de datos de escucha social, identificando instantáneamente temas y patrones de tendencias. De esta forma, es posible conocer cuáles son los puntos débiles de tu presencia online e identificar las oportunidades en las que invertir.
Obtendrás análisis impulsado por IA sobre volúmenes, sentimiento, información personal, contenido de tendencia, comportamiento de compra, dispositivos utilizados, flujos, encuestas sobre la audiencia, etc., que pueden resultar muy útiles para tu negocio.
¿Cómo haces eso? Aquí algunos ejemplos:
- Inteligencia competitiva: Monitorear y estudiar a la competencia ayuda al análisis estratégico y al posicionamiento.
- Targeting Social Adv: Identificando las porciones de tu audiencia con las tasas de respuesta más altas, según los intereses y necesidades detectados.
- Generación de contactos sociales: Se pueden encontrar nuevas audiencias a través del conocimiento de la marca, la conversión sobre la marcha y las relaciones públicas (por ejemplo, vendiendo un seguro de viaje sobre la marcha a los usuarios que están a punto de irse de viaje).
- Gestión de crisis: Análisis de contenido que te permite desarrollar estrategias de defensa y prevención.
- Detección de influencers: Se pueden identificar macro y micro influencers, para integrar tu estrategia de marketing con proyectos digitales ad hoc, eventos online y offline.
- Estrategia de contenido: Mediante el estudio de modelos y tendencias, podrás definir tus shoppers, tu contenido y tono de voz, planificar y verificar tu calendario editorial social.
… Y así sucesivamente, para implementar estrategias de atención al cliente, enriquecimiento de CRM, análisis de predicción, mapeo de riesgos, predicción de abandono y muchos otros.
Inteligencia de contenido
El contenido publicado en canales propios (sitio web, comercio electrónico, blog, etc.) puede proporcionar a las empresas datos decisivos sobre los intereses de su audiencia.
Para hacer que el contenido sea receptor de información, primero debes proceder a una racionalización de toda la biblioteca de tu empresa: todos los activos digitales de la marca, incluidos los algoritmos (voz a texto, análisis semántico, reconocimiento de imágenes, etc.), serán clasificados por IA con etiquetas que los describen.
Gracias al emparejamiento realizado por algoritmos, cuando un usuario interactúa con un contenido, IA inferirá tu interés de las etiquetas y completará su perfil de CRM (esto también se aplica a los usuarios anónimos). De esta forma, tendrás una instantánea en tiempo real de las preferencias de tu audiencia (temas, formatos, canales, etc.).
En conclusión, podemos afirmar que el uso conjunto de estas dos estrategias ayuda a las marcas a crear una relación cada vez más significativa con su audiencia, que se siente amada y dispuesta a corresponder, es entonces cuando se forman lovemarks.
