Datos, datos y más datos. Por suerte o por desgracia estamos rodeados de ellos y se han convertido en un pilar estratégico para las empresas, las cuales disponen de un mayor volumen de información acerca de sus clientes o de aquellas personas que anhelan llamar la atención para convertirles en un consumidor fiel. La importancia de los datos en sí, y de la posterior analítica de datos ha alcanzado tal magnitud que es común observar cómo son protagonistas de eventos y mesas redondas, como el último CDO Day celebrado en Madrid.
Adquiriendo un tono un poco más literario, podríamos afirmar que la analítica de datos nos desafía a explorar, entender y, en última instancia, afrontar las implicaciones de este poderoso arte. Nos invita a cuestionar, a maravillarnos y a reflexionar sobre cómo, en manos de la sociedad actual, los datos se convierten en un recurso invaluable que forja el camino hacia el futuro.
Analítica de datos como acelerador de la CX
Como apuntan desde Atento, la analítica de datos se ha convertido en una herramienta fundamental para las empresas que desean mejorar la experiencia del cliente y fidelizar a sus clientes. Al aprovechar la gran cantidad de datos disponibles en la era digital, las empresas pueden obtener información valiosa que les permite tomar decisiones informadas y personalizar sus estrategias. Por ello, hoy detallaremos tres usos clave de la analítica de datos para lograr estos objetivos.
1. Segmentación de clientes
La segmentación de clientes es esencial para adaptar las estrategias de marketing y ventas a diferentes grupos de clientes. La analítica de datos permite dividir la base de clientes en segmentos en función de diversos criterios, como el comportamiento de compra, la demografía, la ubicación geográfica y las preferencias. Esta segmentación es valiosa porque permite a las empresas crear ofertas, mensajes y experiencias más personalizadas.
A grandes rasgos, la analítica de datos desempeña un papel crucial en la segmentación de clientes con el propósito de fidelizarlos. Su influencia se extiende en varios aspectos clave:
- Identificación de segmentos relevantes
- Personalización de ofertas
- Optimización de recursos
- Evaluación de la efectividad de las estrategias
2. Predicción de tendencias y comportamiento del cliente
La analítica de datos también puede utilizarse para predecir tendencias y comportamientos futuros de los clientes. «Los datos desempeñan un papel crucial», afirmó José Miguel de Pedro, digital content creator de LaLiga, durante un webinar. Mediante el análisis de datos históricos, las empresas pueden identificar patrones que ayuden a anticipar las necesidades y preferencias de los clientes. Esto permite a las empresas estar un paso adelante y ofrecer productos o servicios relevantes en el momento adecuado.
Por ejemplo, una aerolínea puede utilizar la analítica de datos para predecir cuándo un cliente está buscando vuelos a destinos específicos. Luego, puede enviar ofertas personalizadas antes de que el cliente realice una búsqueda, lo que aumenta la probabilidad de que el cliente elija su aerolínea.
3. Medición de la satisfacción del cliente
La satisfacción del cliente es un indicador clave de la lealtad y retención de clientes. La analítica de datos puede ayudar a medir la satisfacción del cliente de manera más precisa y oportuna. Las empresas pueden recopilar datos a través de encuestas en línea, comentarios en redes sociales y otros canales para evaluar la percepción de los clientes sobre sus productos y servicios.
Además, la analítica de datos permite el análisis de sentimiento, que consiste en analizar el lenguaje utilizado por los clientes en sus comentarios y reseñas para determinar si son positivos, negativos o neutrales. Esto proporciona información valiosa sobre los aspectos que los clientes valoran y aquellos que necesitan mejoras.
Caso práctico: analítica de datos en un minorista textil
Vamos a explorar un caso práctico que ilustra cómo la analítica de datos puede mejorar la CX y fidelizar a los clientes. Imaginemos una cadena de tiendas minoristas de moda llamada ‘FashionTrends’ que utiliza la analítica de datos para lograr estos objetivos.
1. Recopilación de datos
FashionTrends comienza por recopilar datos de múltiples fuentes, incluyendo registros de ventas, historiales de navegación en línea, datos de tarjetas de fidelidad, encuestas de satisfacción del cliente y comentarios en redes sociales. Además, emplea sensores de calor y cámaras en tiendas físicas para rastrear el comportamiento de los clientes en tiempo real.
2. Segmentación de clientes
Usando herramientas de analítica de datos avanzadas, la compañía textil segmenta a sus clientes en grupos basados en diferentes criterios. Estos segmentos incluyen:
- Clientes frecuentes: Aquellos que compran con regularidad.
- Clientes online: Personas que realizan compras principalmente a través del sitio web.
- Clientes de temporada: Quienes compran en función de las temporadas del año.
- Clientes de alta gama: Personas que compran productos de lujo.
- Clientes sensibles al precio: Aquellos que buscan ofertas y descuentos.
3. Personalización de ofertas y comunicación
Para cada uno de estos segmentos, FashionTrends personaliza sus ofertas y comunicaciones. Por ejemplo:
- Los clientes frecuentes reciben descuentos exclusivos y ofertas anticipadas.
- Los clientes en línea reciben recomendaciones de productos basadas en su historial de navegación y compras anteriores.
- Los clientes de alta gama obtienen acceso a eventos exclusivos y productos de edición limitada.
- Los clientes sensibles al precio reciben notificaciones sobre ventas y descuentos especiales.
4. Retroalimentación y medición de resultados
La marca de ropa recopila constantemente retroalimentación de los clientes a través de encuestas y comentarios en redes sociales. Utiliza la analítica de datos para analizar la satisfacción del cliente y realizar mejoras en función de los comentarios. Además, realiza un seguimiento de las métricas clave, como el NPS (Net Promoter Score) y la tasa de retención de clientes, para evaluar el impacto de sus estrategias de fidelización.
