Beneficios del análisis de datos del cliente

Beneficios del análisis de datos del cliente
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El principal beneficio en la realización de un análisis de datos del cliente es que las mejores decisiones se toman con datos. Estas decisiones conducen a una serie de beneficios tangibles, tales como las siguientes:

Campañas específicas. Puedes orientar los objetivos de tus esfuerzos de marketing, por lo tanto reducir costos.

Precios competitivos. Puedes afinar el precio de tus productos de acuerdo a la demanda y a lo que esperan los clientes.

Personalización. Los clientes pueden elegir entre una combinación de características o servicios que satisfaga sus necesidades.

Reducción del dispendio. Administrar el inventario mejor anticipando la demanda de los clientes.

Una entrega más rápida. Saber qué productos se venderán, cuando y donde, permite calibrar los movimientos de inventario para anticipar la demanda y evitar una pérdida de ventas.

Mayor rentabilidad. Los precios más competitivos, la reducción de costos y mayores ventas son el resultado de campañas de marketing focalizadas.

Clientes leales. Entregar las características adecuadas al precio justo aumenta la satisfacción del cliente y conduce a la obtención de clientes leales, esenciales para el crecimiento a largo plazo.

Beneficios del análisis de datos del cliente

A continuación podemos ver las características principales que presenta el análisis de datos del cliente:

Multidisciplinario

El ámbito del análisis de clientes cruza los departamentos, las habilidades y los roles tradicionales. Es multidisciplinario y típicamente involucra aportes de y salidas a:

Marketing. Esto abarca los mensajes, publicidad y la demografía de los clientes y segmentos.

Tecnología de la Información (TI). El departamento de TI por lo general tiene acceso a las bases de datos donde se encuentran los datos y transacciones de los clientes.

Ventas / CRM. Son el contacto de primera línea con los clientes, el conocimiento de los precios, los ingresos, las transacciones, y las razones de la pérdida de clientes se incluyen aquí.

Desarrollo / selección de productos. Esto incluye las características del producto, funciones y usabilidad.

Múltiples métricas

No hay una sola métrica para definir el análisis de datos del cliente. Se requiere una combinación de datos de comportamiento y de actitud. Entre los más comunes encontramos:

Ingresos. Bastante simple, esta es la primera línea y probablemente ya realizas el seguimiento de los mismos  por tu cuenta.

Transacciones. Te interesa estudiar el número de transacciones por períodos de tiempo. Profundizando en los datos, las transacciones se vuelven importantes para la búsqueda de patrones.

Ingresos en el tiempo de vida del cliente. El total de ingresos máximo que un cliente genera de acuerdo a un “tiempo de vida del cliente“, que puede ser de días, meses o años.

Intención futura. Te interesa saber o predecir si los clientes actuales realizarán nuevas transacciones contigo en el futuro.

Probabilidad de recomendar. ¿Cuál es la probabilidad de que tus clientes recomienden tu empresa, productos o servicios?

Uso del producto. ¿Qué características utilizan o valoran más realmente?

Visitas al sitio web. También te interesará saber si los clientes potenciales acceden a tu web en busca de información o compra de productos.

Las tasas de retorno. ¿Cuántos productos son devueltos debido a la insatisfacción del cliente con el mismo?

Tasas de abandono. ¿suele pasar que un cliente inicia una transacción y luego la abandona antes de terminar?

Las tasas de conversión. ¿Cuántos clientes potenciales se pueden convertir en clientes reales?

Satisfacción. ¿Los clientes se sienten satisfechos con tu producto, empresa y servicio?

Usabilidad. También te interesa saber si los clientes tienen problemas para usar tus productos.

Facilidad de localización.  Necesitas saber si los clientes pueden encontrar las características que están buscando en tus productos, o, encontrar lo que están buscando en tu sitio web.

Variedad de métodos

Tampoco se puede encontrar un método concreto para el análisis de los datos de los clientes. Algunos métodos comunes incluyen:

Análisis de encuestas. Se trata de la recopilación, análisis, y planteamiento de preguntas, las que afectan directamente a la decisión sobretodo, directamente a tus clientes.

Segmentación de clientes. No todos los clientes tienen los mismos antecedentes, objetivos o patrones de compra; agruparlos según patrones similares ayuda a identificar las oportunidades para la mejora en la comercialización y desarrollo de productos.

Mapeo del viaje del cliente. La comprensión del proceso de interacción del cliente hasta que considera tu oferta y actúa revela puntos débiles y oportunidades de mejora.

Análisis transaccional. Aquí se trata de examinar la frecuencia de compra, la cantidad y el tipo de productos comprados juntos en busca de patrones y predicciones.

Análisis factorial. Esta técnica estadística ayuda a identificar grupos de clientes similares y patrones de respuesta similares a partir de los resultados de la encuesta.

Análisis de asociaciones. Similar al análisis factorial, esta técnica estadística agrupa a los clientes e identifica las mejores etiquetas para utilizar en la navegación web con el objetivo de que los clientes encuentren los artículos que busquen.

Análisis de regresión. Esta técnica estadística identifica las variables clave que tienen mayor impacto en la satisfacción del cliente y la lealtad del cliente.

Redes neurales / aprendizaje automático (Machine learning). Se trata de programas de software avanzados que pueden adaptarse a las pautas aprendidas desde la minería de datos y predecir mejor las necesidades del cliente.

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