El análisis de conducta del cliente, es importante para entender cómo los usuarios interactúan con una marca, ahora puede hacerse de forma más objetiva y real, usando técnicas de gestión de Big Data.
La analítica de comportamiento de clientes es el proceso de recopilación y análisis de los datos que, junto con herramientas tecnológicas como la Big Data, machine learning y geomarketing, ayudan a obtener una perspectiva a largo plazo sobre el valor medio de compra, la vida útil de los clientes y la interacción de los usuarios con una marca, permitiendo a las empresas incorporar estrategias comerciales con base en datos que faciliten la toma de decisiones y la maximización de los ingresos.
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Este tipo de análisis ya es utilizado por plataformas de streaming como Netflix y Spotify, que se esfuerzan constantemente por conocer mejor los gustos y preferencias de los usuarios para personalizar y mejorar su experiencia.
¿Cómo lo hacen?
Las herramientas registran datos sobre el comportamiento los clientes, sus hábitos de compra, sus productos favoritos, etc.; de este modo, predicen qué productos pueden interesar a los clientes y cuándo pueden querer volver a adquirir otro.
Equipado con estos datos, se establecen patrones de conducta de compra que sean típicos de un público objetivo, elaborando informes unificados que responden preguntas como:
- ¿Cuál es el momento de compra más habitual?
- ¿Cuáles son los principales obstáculos a la hora de completar un pedido?
- ¿Qué aspectos de la funcionalidad y el diseño fueron malinterpretados por el usuario?
- ¿En qué áreas debería centrarse para aportar una mejora tangible a sus clientes?
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La retroalimentación de un producto en tiempo real con ayuda de machine learning, permite adaptar los servicios a las preferencias de cada cliente a medida que lo utiliza.
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¿Cómo ayuda la implementación de estas herramientas?
- Comprenden los hábitos y la motivación de los clientes proporcionando una perspectiva única de tiendas online y físicas, creando indicadores de cómo los clientes ven un negocio.
- Identifican y prevén problemas con los clientes, como el fallo de diseño de producto, tiendas o servicios, pudiendo así, maximizar las conversiones de compra.
- Maximizan las campañas de marketing permitiendo modelar clientes potenciales y dirigir a ellos una publicidad efectiva, basado en patrones sobre el comportamiento de las transacciones de compra, las ubicaciones y los productos favoritos, optimizando los costos.
- Segmenta al público objetivo en grupos según sus características, incluyendo la ubicación, el género, la edad, el estatus, la educación y la ocupación, determinando el historial promedio de búsqueda, la frecuencia de compra, el valor, la urgencia y las experiencias de compra de los clientes.
- Permite crear un análisis de la competencia que consiste en analizar productos, estrategias y rendimiento de los competidores y con ello mejorar los propios productos y servicios y obtener la ventaja competitiva.
En PREDIK Data Driven, construimos soluciones personalizadas para la investigación de clientes que se basan en la big data, el aprendizaje automático y el geomarketing, ayudando a nuestros clientes a recopilar información y convertirla en información procesable para la toma de decisiones.
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