Entender quiénes son sus clientes, qué necesitan y cómo interactúan con su marca es esencial para generar una verdadera experiencia de marca. No solo eso, también permite mejorar la retención de clientes y, en última instancia, impulsar el crecimiento y la rentabilidad de su compañía.
El análisis del cliente tiene el objetivo de identificar y analizar los requerimientos y necesidades de los usuarios en relación a un producto o servicio. Este tipo de análisis se utiliza para distintos tipos de contextos relacionados a una marca, incluyendo desarrollo de producto, desarrollo de concepto o análisis del valor de la empresa frente al mercado.
Este tipo de análisis resulta valioso ya que permite a las empresas conocer a fondo a sus consumidores. De esta manera, una marca puede alinear su oferta con las verdaderas necesidades y deseos de los usuarios. El resultado es una mejor personalización de productos y servicios.
En este artículo, exploraremos cómo realizar un análisis del cliente respaldado por datos. Le brindaremos una visión completa sobre cómo recolectar, analizar y aplicar los datos del cliente de manera efectiva.
- Entendiendo las necesidades del cliente
- ¿Qué tipo de datos se deben recolectar al realizar un análisis del cliente?
- Big Data: La nueva manera de entender a los clientes
- Predicción de comportamiento del cliente
- Tendencias en Análisis del Cliente para el Futuro
- Siguientes Pasos para Implementar el Análisis del Cliente
Entendiendo las necesidades del cliente
Sus 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 sus consumidores 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.
«Los pilares con mayor impacto en NPS y Lealtad para el consumidor mexicano son Integridad (18.4%) y Personalización (18.2%).»
KPMG
¿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.
Le recomendamos leer: ¿Cómo medir el grado de aceptación de un producto de manera efectiva?
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 que analizamos 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.
Le puede interesar: Cómo realizar Estudios de Mercado con Big Data
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.
Le recomendamos: ¿Qué son y para qué se usan los modelos predictivos?
Tendencias en Análisis del Cliente para el Futuro
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
Inteligencia Artificial y Machine Learning
Se espera una mayor integración de la inteligencia artificial (IA) y el Machine Learning. Cada vez más empresas están adoptando IA y aprendizaje automático con el fin de identificar patrones y tendencias que pueden no ser aparentes a simple vista.
De esta manera, los equipos de decisión pueden obtener insights valiosos para desarrollar mejores estrategias.
Personalización Impulsada por Datos
Otra tendencia importante es la personalización impulsada por datos. Como sabrá, los consumidores de hoy en día esperan experiencias personalizadas que se adapten a sus expectativas y preferencias individuales.
Realizar un correcto análisis de datos permite a las empresas entender las verdaderas motivaciones de cada cliente y alinearse a éstas.
Mayor adopción del Big Data
El Big Data ha sido una revolución en sí mismo mientras continúa como una tendencia en el análisis del cliente.
Es así que las empresas están generando más datos que nunca. Desde información demográfica hasta datos de compra, devoluciones y feedbacks de clientes en redes sociales. Como ya mencionamos, el Big Data permite a las empresas analizar estos enormes conjuntos de datos y obtener claves valiosas sobre sus clientes (Antes que la competencia).
Análisis Predictivo
Finalmente, el análisis predictivo se está convirtiendo en una herramienta esencial para los equipos comerciales y de Marketing.
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.
¿Le interesa conocer más sobre modelos predictivos? Conozca porqué nosotros somos expertos
Siguientes Pasos para Implementar el Análisis del Cliente
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.
En PREDIK Data-Driven contamos con más de 14 años ayudando a empresas globales a conocer y analizar de mejor manera a sus clientes, consumidores y mercado, a través del uso de Big Data.
