Análisis de los datos del cliente

Análisis de los datos del cliente
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Aunque el término análisis de los datos del cliente (customer analytics) no te suene, lo más probable es que ya estés familiarizado con alguna forma de análisis de los mismos. Los esfuerzos y las actividades en el desarrollo de productos, marketing, ventas y servicios se dirigen a anticipar y satisfacer las necesidades del cliente. Es decir, no se puede vender un producto a menos que alguien lo necesite.

El análisis de los datos del cliente es un término nuevo y se utiliza con diferentes matices, pero generalmente incluye las siguientes acciones y actividades:

Recopilación de datos: Colección de los registros de compra del cliente, datos transaccionales, encuestas y datos de observaciones en todas las fases del recorrido o viaje del cliente.

Uso de modelos matemáticos para detectar patrones: Hay muchos procesos de datos, análisis estadísticos, y técnicas de modelado avanzadas que ayudan a convertir los datos en bruto en trozos más significativos.

Encontrar la idea: A partir de los patrones de los datos vienen ideas sobre causas del comportamiento de los clientes.

Contraste en las decisiones: el comportamiento pasado ayuda a predecir el comportamiento futuro del cliente a partir de datos en lugar de confiar en la intuición.

Optimización de la experiencia del cliente: Detectar problemas con las características, las compras, y la experiencia del producto o servicio.

Mapear el viaje del cliente: Desde la consideración, la compra, y el compromiso con los productos y servicios, la cartografía de los puntos de contacto y los puntos débiles ayuda a identificar oportunidades de mejora.

Análisis de los datos del cliente

El análisis de los datos del cliente es diferente de otros muchos indicadores dentro de una organización. Los cuatro ingredientes fundamentales del mismo son:

Centrado en el cliente: La palabra clave aquí es Cliente. Esto significa que los indicadores recogidos deben provenir de las acciones de los clientes o actitudes, o, derivan de alguna forma que conectan con los clientes.

A nivel individual del cliente: Es necesario el acceso al nivel más bajo de los datos de transacciones de los clientes, no los datos agregados a nivel de producto o empresa.

Longitudinal: el análisis de clientes consiste en examinar el comportamiento del cliente a través del tiempo.

Comportamiento y actitud: Se necesita llegar a una mezcla formada por lo que los clientes hacen y lo que piensan. Aunque las acciones de los clientes (compras, recomendaciones) son el objetivo y, en definitiva, lo que importa, no son menos importantes las actitudes dado que éstas afectan las acciones, de manera que medir y comprender las actitudes de los clientes ayuda a predecir el comportamiento futuro.

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