A medida que la tecnología evoluciona y las empresas recopilan más información de sus usuarios, comienzan a surgir nuevas maneras de entender a los consumidores.
Los clientes compran en base a distintas necesidades que quieren cubrir. Algunos compran en base a las características que tiene el producto, otros toman en cuenta la experiencia de marca, mientras que otros buscarán conveniencia.
Comprender las necesidades y razones de compra de losconsumidores le permitirá:
- Entender la relación que tiene su oferta con su mercado meta.
- Tener claridad en los beneficios reales y percibidos que tiene su marca.
- Las características y diferenciales que toma en cuenta su cliente al momento de realizar una compra.
Algunas necesidades más comunes que busca satisfacer los usuarios son:
- Precio: «La relación precio beneficio es la adecuada.»
- Conveniencia: «Puedo ahorrar tiempo o esfuerzo al adquirir este producto.»
- Status: «Me permite impresionar a otras personas.», «Me hace sentir bien.»
- Calidad: «El producto cuenta con la calidad esperada.»
- Experiencia: «La marca me hace sentir especial.»
- Efectividad: «El producto hace su trabajo de forma correcta.»
Estadísticas que respaldan la importancia analizar y entender a los clientes y consumidores:
- El 68% de los consumidores afirman estar dispuestos a pagar más por productos y servicios de una marca que se distinga por ofrecer buenas experiencias de servicio al cliente. (Hubspot)
- Un aumento del 5% en la tasa de retención de clientes puede aumentar las ganancias entre un 25 % y un 95%. (Bain & Company)
- El 83% de los clientes afirma ser más fieles a marcas que realmente los entienden. (Khoros)
- 9 de cada 10 consumidores afirman que la experiencia es igual de importante que los productos o servicios que una empresa ofrece. (Salesforce).
Importancia del análisis del cliente en el marketing actual
El análisis de los clientes es clave para los equipos de marketing. En primera, permite identificar patrones de comportamiento. Igualmente, ayuda a entender cambios en hábitos de compra. Por último, permite personalizar la experiencia de marca en cada punto de contacto (Desde el primer acercamiento del usuario hasta el servicio post venta).
Realizar un correcto análisis genera tres beneficios claros:
- Mayor retención de clientes.
- Aumento en ventas.
- Incremento en la recompra.
¿Qué tipo de datos se deben recolectar al realizar un análisis del cliente?
Existen diversos tipos de datos de los usuarios que pueden utilizarse para realizar un análisis de cliente:
- Datos históricos.
- Datos demográficos
- Datos transaccionales.
- Datos de comportamiento.
- Redes sociales.
- Correo electrónico.
Nota: El tipo de datos a recolectar depende de los objetivos del análisis.
La manera «tradicional» de recolectar datos del cliente
Es común que la recolección de datos se realice a través de diversos puntos de contacto (Como las encuestas o censos). Aún así, es importante recordar que la calidad de los datos recogidos es tan importante como la cantidad.
¿Cuál es el problema con utilizar un enfoque tradicional? Por ejemplo, al hablar de encuestas, la información que se recolecta puede llega a ser limitada y estar sujeta a sesgos de interpretación. También, al ampliar la muestra de análisis, los costos pueden aumentar considerablemente.
Big Data: La nueva manera de entender a los clientes
La aparición del Big Data y la Inteligencia Artificial han significado un gran avance la manera en que se analiza a los clientes. Solo imagine esto: Poder analizar a TODOS sus consumidores en menor tiempo y de manera más completa.
Por ejemplo, esto permite para abordar temas como el potencial de mercado de un nuevo producto con mayor precisión.
Cabe recalcar que hoy en día, muchas empresas recolectan grandes bases de datos, pero no saben como aprovecharlas al máximo. A través del Big Data se puede utilizar todo este inmenso volumen de información para entender a los clientes a un nivel mucho más profundo.
Al combinar datos internos de la empresa, con data externa y data alternativa se pueden tener grandes resultados. Por ejemplo, las empresas que están empezando a utilizar Big Data logran:
- Predecir comportamientos y detectar cambios en hábitos de compra.
- Identificar nuevas tendencias de consumo y adelantarse a la competencia.
- Descubrir causas de insatisfacción de marca y recuperación de clientes perdidos.
- Mejorar y agilizar los procesos de compra.
- Descubrir nuevas oportunidades de negocio y clientes potenciales no atendidos.
- Generar una verdadera cercanía de marca con los usuarios.
Predicción de comportamiento del cliente
Los modelos predictivos utilizan análisis de datos y aprendizaje automático para predecir comportamientos futuros y mejorar la toma de decisiones.
En el análisis del cliente, estos modelos pueden ser utilizados para predecir el comportamiento de compra de los usuarios. Igualmente permite entender la probabilidad de que un cliente abandone la marca. Además se puede analizar el desempeño en ventas que tendrá cada punto de venta.
Los modelos predictivos van más allá de solo «anticipar resultados futuros». Éstos orientan a los tomadores de decisiones sobre el camino a tomar para obtener un mejor resultado.
Para las empresas que buscan implementar un análisis de sus clientes, los primeros pasos puede incluir una efectiva recolección de datos. De la misma manera es necesario elegir las herramientas de análisis de datos adecuadas y saber interpretar resultados para tomar decisiones informadas.
Fuente: Predik Data-Driven
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