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Claves para incorporar la analítica de datos en la experiencia de cliente

Desde hace un tiempo, la analítica de datos es la base sobre la que se cimentan los planes estratégicos de las empresas y la toma de decisiones para mejorar la experiencia de cliente. Son utilizados para optimizar los procesos que miden todas las interacciones con los usuarios y así sacar el mayor rendimiento posible a la experiencia de compra mediante el análisis del comportamiento del consumidor.

La calidad de los datos también es vital. Por ejemplo, los agentes de atención al cliente necesitan los datos correctos, compras e historial de servicio en el momento preciso del ciclo de servicio para responder a las preguntas del usuario y satisfacer sus demandas de la manera más eficiente posible. Además, si los datos no son de calidad o están duplicados, hay una falta de confianza por parte del agente y esto supone un aumento de los tiempos de gestión y un peor servicio.

Identificar riesgos, mejorar procesos, detectar nuevas oportunidades y conseguir más clientes son algunas de las ventajas de utilizar datos de calidad. En este escenario, el big data y la analítica de datos se han convertido en una parte fundamental que tienen como objetivo final la automatización de procesos y ofrecer una mayor personalización en los mensajes, contenidos, productos y precios. 

El objetivo es mejorar la experiencia de cliente, logrando un enfoque global del mismo gracias a la gestión y la monitorización de los datos, para entender mejor los perfiles de los consumidores y sus necesidades. Netflix o Amazon son un claro ejemplo de lo que puede mejorar la experiencia de cliente cuando muestran recomendaciones según nuestros gustos, ofreciendo, en definitiva, al usuario el producto que realmente necesita, gracias al análisis y compresión de los datos.

La analítica de datos en la experiencia de cliente 

La analítica de datos para conocer al cliente y predecir su comportamiento es la vía para construir una experiencia de cliente óptima. El objetivo no es solo garantizar una venta específica, sino fidelizar al cliente lo más rápido posible. Según datos de PwC publicados por la revista Forbes, el 86% de los compradores están dispuestos a pagar más por una experiencia excelente, mientras que el 32% renunciarían a una marca a la que son fieles después de haber tenido una mala experiencia.

La analítica de datos ayuda a saber en qué puntos de contacto con el cliente debe mejorar una empresa para mejorar la experiencia de usuario. Tal y como indican desde Kanlli, la analítica de clientes se basa en la recogida de aquellos datos que indican con qué están interactuando los clientes, cómo y durante cuánto tiempo, así como a su interpretación posterior para conocer los diferentes segmentos de clientes sobre los que poder actuar.

Se trata de un análisis específico que va más allá de los datos que nos pueden ofrecer herramientas como Google Analitycs. En la analítica de clientes se hacen necesarias otras herramientas o tecnologías, como el machine learning, que ayuden a los e-tailers a realizar un análisis profundo basado en la mayor cantidad de datos posibles. De esta forma, habrá más posibilidades de fidelizarlo.

La optimización de la experiencia de cliente 

La unificación de datos es una acción necesaria para conocer y analizar el comportamiento del cliente, comprender mejor sus motivaciones o detectar los puntos más conflictivos en el proceso de compra. De esta forma, es posible tener una visión única del cliente, con un gran volumen de datos obtenidos de forma rápida y sencilla. 

La recopilación automática de interacciones de los usuarios a través de una gran variedad de puntos de contacto hacen esto posible. Además, La entrega de información en tiempo real resulta de gran utilidad para influir en la experiencia de cliente durante su experiencia de compra. Gracias a la inteligencia artificial es posible analizar información en microsegundos y predecir comportamientos del futuro inmediato, una información a la que se puede sacar gran rendimiento mediante ofertas o sugerencias de productos personalizadas en tiempo real.

De esta forma, es posible ofrecer una experiencia de compra a la medida del cliente. Esta información generada a partir de datos también indica los dispositivos, navegadores de procedencia de los clientes, qué partes del embudo funcionan mejor o filtra el tráfico de baja calidad. Si quieres saber más, descubre cómo el big data ha cambiado los contact center.

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