Customer Analytics: Cómo usar los datos para construir una empresa centrada en el cliente

El Customer Analytics o, en su traducción al castellano, analítica de clientes, es una disciplina que forma parte del modelo de negocio inteligente (Business Intelligence) en donde a través del establecimiento de indicadores de claves de desempeño (KPI) y el análisis de datos se pretende brindar una mejor experiencia al usuario.

Todos estos procesos se llevan a cabo con la finalidad de tener clientes satisfechos y fieles a la marca. Si te interesa conocer la información relacionada con el tema y de qué manera esta metodología logra beneficiar a las empresas, continúa leyendo…
(Fuente: ClayBanks:Ox6SW103KtM / Unsplash.com)

¿Qué es el Customer Analytics?

El Customer Analytics es una disciplina desarrollada dentro del marco del Business Intelligence el cual se basa en establecer métricas que permitan conocer mejor al consumidor, y de esa forma enviar mensajes personalizados, satisfacer sus necesidades y retenerlo como fiel cliente de la compañía.

Para todas estas acciones es necesario implementar un modelo de Data Analytics en la organización, en donde a partir del estudio de datos provenientes del comportamiento del cliente, se pueden generar estrategias dirigidas a la publicidad y a las ventas.

Cómo estructurar un análisis de datos centrado en el cliente

Para lograr una gestión centrada en el cliente es necesario crear modelos de análisis en donde se pueda describir el comportamiento de compra del usuario. Para estructurarlo se debe considerar:

Cómo se puede conocer mejor al cliente:

  • ¿Cómo compra?: Evaluar si prefiere comprar en tienda física u online, de esta forma se podrán generar estrategias con ofertas para atraerlo a esos canales.
  • ¿Qué tipo de productos compra?: Estudiando qué tipo de productos compra se puede diseñar una estrategia de remarketing más asertiva.
  • ¿Por qué compra?: Analizar si compra en momentos puntuales o si mantiene una actividad constante.
  • ¿A través de qué medios lo hace?: Delimitar su preferencia de pago, ver si tiene más confianza por el pago físico o está habituado al pago virtual.

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Customer Analytics
Customer Analytics

De qué manera se puede mantener feliz al cliente:

  • ¿Cuál es el mensaje más adecuado?: Entender de qué manera se puede establecer una comunicación asertiva y adecuada al consumidor.

    Se pueden implementar estrategias de A/B testing para analizar el rendimiento de cada una y apostar por el mensaje que ofrece mejores resultados.
  • ¿Cada cuánto debo enviar el mensaje?: Determinar qué frecuencia de comunicación es la idónea para ese cliente. Hay que tener en cuenta que se quiere estar presente, pero no llegar al punto de que rechace el mensaje. Es importante estudiar las tasas de rebote y las bajas de suscripciones.

Cómo mantener la eficiencia de las acciones de marketing:

  • Evaluar cuál es el momento idóneo para lanzar la acción.

¿En qué fuentes se pueden obtener esos datos de análisis?

En el mundo del Customer Analytics existen diversas fuentes que son muy útiles para obtener datos del comportamiento del cliente, algunas de ellas son:

  • Datos transaccionales: Son los datos que se obtienen a raíz de una venta como el número de teléfono, la dirección, el mail, etc. Se debe tener en cuenta que pueden variar a través del tiempo, la persona puede cambiar de dirección o teléfono.
  • Web / APP: Analizar el comportamiento del cliente cuando ingresa en la web o aplicación, qué productos le interesan, cuáles no, qué ocurre con la tasa de rebote.
  • Call center: Hay que tener en cuenta las grabaciones de las llamadas donde se presenten quejas o sugerencias de mejora.
  • Tarjetas de fidelidad: Estudiar a través de ellas las compras que el cliente ha hecho y en qué momento han sido.
  • Redes Sociales: Aquí se pueden analizar datos relacionados con los gustos del cliente, también se debe tomar en cuenta cuál es la percepción que tiene la comunidad en las redes sobre la empresa.
  • Encuestas: Información que se puede obtener de herramientas de satisfacción y explorar las opiniones por este medio.
  • Sensores: En la actualidad existen tiendas físicas con sensores que pueden brindar información útil de analizar, cómo por ejemplo cuál es el área de la tienda más transitada, dónde se detienen durante mayor tiempo, entre otras.
  • Third party data: Se pueden analizar datos adquiridos desde fuentes externas como los Data Providers.
Customer Analytics
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Estrategias de marketing a partir del Customer Analytics

El Customer Analytics se divide en las distintas fases de obtención del cliente: la adquisición, el crecimiento, la retención y la fidelidad. Esto implica que se estudien los datos para aportar una solución en cada etapa de este proceso.

Es por ello que para cada estadio hay varias estrategias de marketing que se pueden desempeñar, entre ellas:

Adquisición:

En esta fase se analizan los datos de los consumidores con la finalidad de atraerlos como clientes. Para ello se utilizan estrategias como:

  • Targetización Look – alike: Estrategias para buscar a clientes parecidos a los que ya forman parte de la base de datos y de esa manera generar nuevos clientes potenciales.
  • Estructurar campañas member get member a través de darle incentivos a clientes antiguos para que atraigan a nuevos clientes.
  • Estrategias de remarketing y emailing para captar a los clientes más propensos a la compra.

Crecimiento:

En esta etapa se analiza el comportamiento del cliente con relación a su cesta de compras y de ese modo poder hacerle recomendaciones de productos relacionados según sus intereses. Las estrategias en esta fase se dirigen a:

  • Acciones comerciales para conseguir Up sell y cross sell.
  • Ofertas en tiempo real y recomendaciones de productos.

Retención:

En esta fase se analizan los datos con la finalidad de implementar estrategias para mantener a los clientes que ya han comprado, basándose primordialmente en un trato diferenciado. Algunas de las estrategias habituales son:

  • Campañas de fidelización con obsequios o descuentos.
  • Tarjetas de fidelización con puntos canjeables a raíz de compras hechas por el usuario.
  • Campañas diferenciadas según el ciclo de vida de los clientes.

Fidelidad:

En esta última etapa se utiliza la información del usuario para crear engagementy poder predecir su acción a la compra. Las estrategias relacionadas son:

  • Servicio de retención personalizada: a partir del conocimiento profundo de las necesidades del cliente se debe establecer un canal de comunicación en donde se pueda generar sentido de pertenencia a la marca, por ejemplo, escribirles para conocer su experiencia, preguntarles su opinión sobre los productos, etc.

Resumen

El Customer Analytics representa una herramienta de valor para numerosas empresas y se estima que en un futuro sean muchas más las organizaciones que empleen este tipo de estrategias.

El conocer a los clientes con base a su comportamiento de compra permite generar una comunicación mucho más atractiva y eficaz, que logre enganchar a la persona y retenerla como un fiel comprador de la marca, y esto es lo que diferencia a cualquier compañía de una verdaderamente centrada en el cliente.

Tener el interés por entender a tus consumidores, sus necesidades y ajustar los productos y servicios a ellos, es lo que genera distinción y aumenta el valor de una marca.

Acerca de la autora: Este artículo fue escrito por Michelle Hernández.

Miembro del equipo de Comunicación y Marketing de Materialesdefabrica.com y Habitium.com.

Formación: Licenciada en Psicología – Máster en Neuromarketing y Big data.

Contacto: comunicacion@materialesdefabrica.com

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