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Customer analytics: qué es y cómo funciona

¿Conoces realmente a tus clientes? Es cierto que las empresas priorizan cada vez más la recopilación de datos de los clientes, pero esta por sí sola no es suficiente. En una organización, el análisis de clientes para obtener una comprensión más profunda de la audiencia es necesario para tomar decisiones comerciales más inteligentes y mejorar la CX. Pero esta información recopilada debe ser relevante y, además, los datos deben ser interpretados para tomar buenas decisiones. En este sentido, el business analytics también es relevante.

El análisis de datos ayuda a descubrir cómo los consumidores utilizan un producto o servicio para resolver sus problemas y los posibles problemas que puedan surgir a lo largo de su recorrido de compra. Por ello, las empresas lo utilizan para identificar y comprender qué hace funcionar a los clientes. Este es el primer paso para poder ofrecer una experiencia de cliente excelente y proactiva.

¿Customer analytics: qué es?

El análisis de clientes es el proceso de recopilación y análisis de datos de consumidores para obtener información significativa y relevante sobre sus comportamientos y preferencias de compra. Por lo tanto, se trata de analizar a fondo sus hábitos de consumo y la forma en la que llevan a cabo cada compra.

Una vez que las empresas recopilan los datos de los clientes desde varios puntos de contacto (páginas web, aplicaciones, redes sociales…), pueden analizarlos y realizar un informe para conocer todo tipo de detalles sobre cada usuario. Así las organizaciones pueden, gracias a estos conocimientos, tener una mejor comprensión de su audiencia y desarrollar mejores productos o servicios. ¿Qué otra opciones da? Una estructura de precios óptima, buenas campañas de marketing, aumentar los ingresos y mejorar la experiencia de cliente. Esto es muy importante porque una sola mala experiencia de cliente afecta muy negativamente en la lealtad del consumidor a la marca.

Los 4 tipos de customer analytics

1. Analítica descriptiva

El análisis descriptivo implica recopilar y evaluar datos sobre acciones pasadas de los clientes. Estos datos ayudan a saber qué sucedió respecto al comportamiento del consumidor, pero no explican por qué sucedió.

Por ejemplo, si un número significativo de clientes dan a las interacciones de soporte una calificación baja o negativa en las encuestas de satisfacción del cliente, el análisis descriptivo destacaría esta tendencia pero no explicaría por qué.

2. Análisis de diagnóstico 

El análisis de diagnóstico examina los datos para determinar las causas de una determinada tendencia, por lo que explican por qué los clientes actúan de una determina manera. Esta recopilación de información utilizan una pregunta de encuesta abierta o leyendo reseñas y comentarios en las redes sociales

3. Análisis predictivo 

El análisis predictivo pronostica aquello que es probable que hagan sus clientes en función de los datos históricos. De esta forma, el equipo de soporte anticipa las necesidades de los clientes identificando patrones, lo que permite brindar una mejor experiencia.

Por ejemplo, el uso de datos para determinar cuándo un cliente compra un producto en particular, una empresa puede predecir cuándo ese cliente podría necesitarlo otra vez y, en ese momento, enviarle un correo electrónico concreto. Esto se traduce en una mayor satisfacción del cliente, mayor retención e ingresos.

¿En qué más puede ayudar el análisis predictivo? En identificar a los clientes en riesgo y evitar la rotación antes de que suceda. Reconocer estos indicadores puede ayudarlo a saber cuándo intervenir.

4. Analítica prescriptiva

¿Qué debemos hacer? Esta es la pregunta a la que responde el análisis prescriptivo. Este recomienda una forma de acción basado en datos históricos. Proporciona ideas sobre cómo puede lograr ciertos resultados. De esta forma, por ejemplo, se puede planificar cómo reducir el tiempo de resolución de las operaciones y aumentar la retención de clientes gracias a un servicio más competitivo.

Customer analytics: ¿Por qué es importante?

El análisis del consumidor da una punto de vista completo sobre el comportamiento del cliente. Permite conocer cómo las personas descubren y usan cada producto o servicio y cómo interactúan con el equipo de soporte. 

Este proporciona información sobre en qué destaca tu negocio y en qué necesita mejorar. Los datos cualitativos de los clientes, como los comentarios en las redes sociales o las respuestas a la preguntas abiertas, pueden indicar razones específicas por las que los clientes están satisfechos o insatisfechos.

Estos conocimientos críticos permiten a las empresas realizar los cambios necesarios para lograr la satisfacción y lealtad del cliente. Por ejemplo, si una empresa minorista se da cuenta de que un producto determinado está agotado, se puede trabajar para reabastecerlo rápidamente para no perder clientes frente a sus clientes.

Por último, respecto a cómo funciona, se suelen seguir los siguientes pasos: captura de datos de cliente, en la que la omnicalidad tiene un papel fundamental; limpieza y categorización de datos, eliminando los datos irrelevantes; el análisis de los datos; con medios de visualización como gráficos; y la conversión del análisis en acción, poniendo en práctica lo aprendido para interactuar con los clientes y superar sus expectativas.

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