Customer analytics para principiantes

Qué es el análisis de clientes (Customer Analytics)

El Customer Analytics o análisis del cliente se define como el proceso en el que los datos de comportamiento de los clientes con que cuenta la empresa se utilizan para ayudar a tomar decisiones clave, a través de la segmentación del mercado y análisis predictivo.

Lo importante en este proceso de análisis del cliente es que los indicadores recogidos deben provenir de las acciones de los clientes mismos o de sus actitudes. Esto implica que los datos analizados procedan de una fuente que ha recogido el comportamiento del cliente o bien, datos relacionados con él. Fuente: Customer Analytics For Dummies.

En muchos casos, esta información ya se encuentra disponible en las empresas, ya que cada vez se recopila una mayor cantidad y variedad de datos sobre los clientes.

La fuente de toda esta información puede ser tan diversas como: los CRM o bases de datos comerciales y de marketing, KPIs o métricas recogidas en encuestas online, tickets de compra; tasas de devolución de productos, observación directa del cliente, analítica web, medición del comportamiento en tienda mediante dispositivos wifi o bluetooth o por ejemplo iBeacon, etc.

La dificultad de todo esto radica en que esa información permanece sin utilizar e inconexa bajo la tutela de los distintos departamentos, áreas y personas que la crean y custodian.

El reto del análisis de todos estos datos es importante para lograr lo siguiente:

  • Integrar y analizar la información recogida en todas estas fuentes tan dispares.
  • Para definir los patrones de comportamiento que siguen los clientes.
  • Desarrollar el Customer Journey o recorrido del cliente.
  • Detectar problemas en la experiencia del cliente con el producto o servicio para mejorarla.
  • Segmentar a los clientes según sus comportamientos de compra.

En definitiva, los datos deben ser empleados para poder describir, explicar y predecir el comportamiento del cliente.

El beneficio del análisis de clientes es tomar decisiones con base a los datos, lo que conduce a una serie de resultados concretos: campañas dirigidas a un segmento particular y permite recudir costes además de ofrecer precios diferentes según la demanda, personalización de la oferta de productos y servicios, anticipar los abandonos y recuperar clientes insatisfechos, aumentar la fidelidad y satisfacción de los clientes, entre otras muchas tantas ventajas.

Toda esta tarea analítica puede ser simplificada mediante un sistema de recolección de información más precisa e integrada, como resultado será más rápido: medir, analizar, accionar, obtener beneficio para el cliente y la empresa.

Pero los resultados de estos esfuerzos serán siempre positivos, porque “no olvidar que toda interacción con el cliente es una oportunidad para aprender más sobre cada cliente en particular y que eso acaba afectando a la calidad y relevancia de la relación con el cliente y la rentabilidad a largo plazo de la organización” como nos recuerda Bill Schmarzo en su libro Big Data. El poder de los datos.

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