Con demasiada frecuencia, cuando un grupo de personas se reúne para discutir el análisis de clientes, se centra en la tecnología. Los gráficos son coloridos y frescos, la visualización de datos es atractiva y bonita. Es fácil distraerse por las cosas brillantes, basta con echar un vistazo a las páginas de inicio de la mayoría de las empresas de análisis y te darás cuenta que mostrar sus informes coloridos podría serlo todo.
En esta ocasión nos centraremos en el beneficio que obtiene del análisis y no en la tecnología que utilizan.
¿Por qué necesitas cuidar del análisis de tus clientes?
En esta ocasión nos centraremos en el beneficio que obtiene del análisis y no en la tecnología que utilizan.
¿Por qué necesitas cuidar del análisis de tus clientes?
Estamos en una economía de la experiencia. Las organizaciones se están adaptando rápidamente a la conclusión de que un enfoque en la experiencia del cliente (por sus siglas en inglés CX) da como resultado la retención de clientes en mayor plazo y en mayor crecimiento.
Si somos capaces de medir cada interacción que un cliente tiene con la marca (también conocido como "punto de contacto"), entonces seremos capaces de empezar a aprender a partir de estos análisis, y mejorar la experiencia en el futuro.
En la práctica, esto podría significar la anticipación a las necesidades del cliente antes de que el cliente siquiera se dé cuenta (historial de compras, historial de navegación, entre otros). O podría significar la recuperación. Por ejemplo, su plataforma o documento de análisis de clientes podría levantar una bandera en su CRM cuando detecta que un cliente está exhibiendo un patrón de comportamiento que con frecuencia se ve en los clientes que abandonan una semana antes de cerrar la venta.
Si somos capaces de medir cada interacción que un cliente tiene con la marca (también conocido como "punto de contacto"), entonces seremos capaces de empezar a aprender a partir de estos análisis, y mejorar la experiencia en el futuro.
En la práctica, esto podría significar la anticipación a las necesidades del cliente antes de que el cliente siquiera se dé cuenta (historial de compras, historial de navegación, entre otros). O podría significar la recuperación. Por ejemplo, su plataforma o documento de análisis de clientes podría levantar una bandera en su CRM cuando detecta que un cliente está exhibiendo un patrón de comportamiento que con frecuencia se ve en los clientes que abandonan una semana antes de cerrar la venta.
"Comience con el problema antes de buscar la respuesta".
Basura entra, basura sale. No hay mejor manera de garantizar el fracaso de una implementación de análisis de clientes que no cuidar de los datos.
Un almacén de datos, independientemente del tamaño o complejidad, sólo significa que todos los datos están disponibles a partir de un recurso central. Simplemente recoger los datos juntos no es suficiente para obtener una perspectiva interesante y fuera de él. Es necesario comprender el contexto de los datos en bruto con el fin de dar sentido a la historia de la CX agregada. Por lo menos una hoja de cálculo que describa un lenguaje humano, lo que significa seguimiento a cada evento a la medida. A medida que se envíe un nuevo evento al almacén de datos, debe añadirse a este documento junto con una descripción del contexto. Después de un tiempo, es posible que estas hojas necesiten espíritu; como aumentará el volumen de esta será necesario asignar tiempo para dedicar mantenimiento a esta hoja.
Datos de limpieza.
Datos de limpieza.
Regularmente la limpieza de datos es una de las tareas más importantes y arriesgadas, asociadas a los datos.Actualizar los datos en lugar de eliminarlos, siempre y cuando sea posible. Esto significa que tratamos de reparar los datos dañados o fuera de lugar, simplemente podar la base de datos.
Una operación de tareas simples como la actualización de la dirección de correo electrónico, el más reciente y el título. Hasta tareas más complejas como la conexión de múltiples perfiles de la CX. Existen servicios de limpieza de datos automatizados, tales como comprobar la validez de las direcciones de correo electrónico, que a menudo puede ser una tarea para la mano de obra barata (como becarios, asistentes virtuales, subcontratados, etc.). El objetivo principal es que queremos crear un registro de la CX más completa mediante el aprovechamiento de los datos de esta persona.
¿Qué gano con el análisis de clientes?
Análisis de clientes tiene múltiples beneficios y aplicaciones dentro de la organización, que ofrece la optimización del ciclo de vida del cliente ayudando a:
1-Optimizar la tasa de conversión de su página de destino, mejorando el número de inscripciones o contactos de ventas.
2-Optimizar la secuencia de correos electrónicos obtenidos para mejorar la tasa de conversión de prueba gratuita para usuarios de pago.
3-Analizar la CX durante el proceso de incorporación de sugerir patrones y similitudes entre exitosos y no exitosos.
1-Optimizar la tasa de conversión de su página de destino, mejorando el número de inscripciones o contactos de ventas.
2-Optimizar la secuencia de correos electrónicos obtenidos para mejorar la tasa de conversión de prueba gratuita para usuarios de pago.
3-Analizar la CX durante el proceso de incorporación de sugerir patrones y similitudes entre exitosos y no exitosos.
Análisis de clientes a menudo nos pueden mostrar patrones y tendencias que no pueden parecer intuitivas o inmediatamente obvias. Mientras que los informes técnicos y técnicas pueden ser diferentes, todos los análisis de toda la retención de clientes por lo general caen en dos categorías:
1- Análisis descriptivo.
2- Análisis predictivo.
3- Análisis prescriptivo.
Análisis descriptivo es el que está mirando hacia atrás en el pasado y las cosas que ya han sucedido. Se trata de tomar los datos en bruto y hacerlo más fácil de leer para describir esos acontecimientos. Por ejemplo un informe sobre el número de medios de comunicación social, comentarios y acciones o clics y tiempo de navegación en tu sitio web.
El análisis predictivo se basa en análisis descriptivos de tomar los datos que tenemos, construir patrones y modelos, y después utilizar estos patrones para mirar hacia el futuro para predecir lo que es probable que suceda. El análisis predictivo sólo es tan exacto como la modelización estadística detrás de él, por lo cual se trabaja con probabilidades no definitivas.
El análisis prescriptivo construye aún más allá de lo predictivo y descriptivo. Se refiere a una promesa y no sólo a mirar hacia adelante a un probable resultado, sino también tratar de prescribir el curso de acción con el fin de llegar allí. Por ejemplo el análisis predictivo calculo que una cuenta puede vencer en 30 días, con el análisis prescriptivo tienes que crear un motor el cual podría recomendar una campaña de correo electrónico seguido por una llamada el día 14, es 80% probable que esa cuenta se recupere.
Análisis prescriptivo requiere un proceso muy disciplinado para asegurar que todas las acciones se registren correctamente
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