El análisis del cliente en el plan de marketing es una parte fundamental en el planteamiento de la estrategia más conveniente para tus intereses.

Mediante el análisis del cliente se puede identificar exactamente quiénes son tus clientes, qué necesitan, qué los impulsa a la toma de decisiones y cómo tu producto o servicio satisface sus necesidades.

Es la hoja de ruta que los lleva a tu producto. Al igual que un mapa de rutas real, si es vago o poco claro, puede tomar giros equivocados y hacerte perder oportunidades, y, si no es correcto, te encontrarás completamente perdido.

Un buen análisis del cliente en el plan de marketing te proporcionará una posición significativamente superior para comercializar con éxito tu producto o servicio a tu cliente objetivo.

En este artículo me centro en el seguimiento de las variables en el análisis del cliente, o sea, el estudio de los atributos o circunstancias de un producto o servicio con el objetivo de entender su influencia en las preferencias del cliente.

Variables en el análisis del cliente

Una variable es una característica de un producto o servicio que varía y que, a menudo, puede ser manipulado.

Por ejemplo, el precio, tiempo de entrega y el color son variables de un determinado producto.

Las variables en el análisis del cliente pueden incluir el género, los ingresos, la geografía, si el cliente es nuevo o se trata de un cliente existente y el tipo de industria, por nombrar algunas.

Cuando nos fijamos en las variables de productos y clientes, buscamos entender cómo los diferentes atributos del producto atraen ventas en mayor o menor medida y cómo los diferentes clientes responden a diferentes productos y combinaciones de características.

Tipos de variables en análisis del cliente

Las variables dependientes son generalmente las cosas que te importan pero que no puedes afectar directamente, tales como la rentabilidad, satisfacción del cliente y la lealtad del cliente.

Puedes influir en las variables dependientes cambiando las variables independientes. Un ejemplo de esta relación se puede ver en la imagen central de esta publicación.

Las variables independientes pueden ser directamente controladas o manipuladas. Por ejemplo, variables independientes pueden ser el precio, las características, la publicidad, y la usabilidad.

A menudo, las variables independientes se correlacionan con variables dependientes, pero siempre hay que tener en cuenta que la correlación no tiene porqué ser una relación causal.

Bien pudiera ser que otras variables que no estamos teniendo en cuenta puedan “mediar” o ser responsables de esa relación.

Por ejemplo, en un determinado momento, es fácil atribuir las ventas más altas (variable dependiente) a una nueva campaña de marketing (variable independiente).

Sin embargo, en realidad, el aumento en las ventas podría haberse debido sólo a una economía en crecimiento que ha ayudado a todas las empresas (variable mediadora).

Podemos pensar en variables independientes como los ingredientes que se utilizan en la realización de un plato de cocina determinado.

El plato resultante es la variable dependiente (lo que te importa), pero el ajuste de los ingredientes y sus combinaciones es lo que puedes controlar.

Codificación de variables en el análisis del cliente

Las variables a menudo vienen en forma de palabras en lugar de números, por ejemplo, nuevo cliente o cliente existente, hombre o mujer, de ingresos altos o bajos.

Para hacer el análisis de estos valores cualitativos más fácil, se pueden codificar en variables ficticias asignándoles un número.

Por ejemplo, los nuevos clientes se codifican con un 1 y los existentes con un 0; los hombres se codifican como 1 y las mujeres como 0, o viceversa.

Con las variables codificadas como unos y ceros ya podrías, por ejemplo, calcular el porcentaje de clientes en cada variable.

Análisis de regresión

En la investigación de mercados se emplea una herramienta estadística llamada análisis de regresión para medir la fuerza de la relación entre la variable dependiente y las variables independientes.

Por ejemplo, una tienda online podría establecer descuentos a base de programas de fidelidad, compras complementarias y descuentos puntuales como variables independientes.

De esta manera puede poner a prueba no sólo el efecto directo de cada factor sobre las ventas de alguno de sus productos, sino si existe interacción entre las variables.

Si, cuando no ofrece descuentos puntuales, las compras complementarias bajan respecto al caso contrario, podríamos pensar que existe una interacción entre los dos factores.

Escoger la variables oportunas

Generalmente si te planteas la pregunta correcta te llevará a la respuesta correcta. Esto no es diferente en análisis del cliente.

Cuanto más específica sea la variable dependiente, más oportunidades tendrás de aislar las variables independientes que influyen verdaderamente.

Por ejemplo, es más conveniente analizar las ventas de un único modelo de reproductor MP3 que las ventas de todos los aparatos electrónicos.

Pero, también, incluso cuando sepas cuál es tu objetivo, existe la posibilidad de mirarlo desde diferentes perspectivas.

Por ejemplo, ¿A qué precio podemos alcanzar 100000 euros por trimestre en las ventas del producto A? es una pregunta sutilmente diferente a esta otra A un precio de 10 euros, ¿cuántas personas van a comprar el producto A por trimestre?

Llévate esto

El propósito de llevar a cabo un análisis del cliente como parte de un plan de negocios o de marketing es examinar en profundidad a los consumidores que probablemente comprarán tu producto o servicio.

Las marcas pueden establecer diferentes grupos de clientes y las necesidades de esos clientes.

El estudio de las variables o atributos de un producto o servicio te puede ayudar a comprender qué es lo que los motiva a realizar una compra y con ello podrás desarrollar tu negocio en torno a la provisión de soluciones para esas necesidades o preferencias.