Aprovechar el análisis de segmentos y el análisis predictivo para CX

Los clientes de hoy esperan una experiencia oportuna, relevante y personalizada en cada interacción. Tienen grandes expectativas sobre cuándo y cómo las empresas se relacionan con ellos, lo que significa que los clientes quieren comunicaciones en sus términos, a través de sus canales preferidos y con ofertas personalizadas y relevantes. Con los datos y las capacidades analíticas adecuadas, las organizaciones pueden ofrecer una expérience client (CX) atractiva y personalizada en cada punto del recorrido del cliente para satisfacer, si no superar, sus expectativas.

Estas capacidades incluyen el análisis de segmentos, que analiza grupos de clientes con características comunes, y el análisis predictivo, que utiliza datos para predecir eventos futuros, como qué acción es probable que realice un cliente. Las organizaciones pueden mejorar la CX utilizando el análisis de segmentos y el análisis predictivo con los siguientes pasos.

La mejora de la experiencia del cliente comienza con siete pasos clave

Utilice una plataforma de datos escalable

Reunir los grandes volúmenes de datos necesarios para crear perfiles de cliente de 360 grados y comprender realmente a los clientes requiere una plataforma de datos moderna y escalable. La plataforma debe unificar, transformar y orquestar fácilmente canalizaciones de datos para garantizar que la organización disponga de todos los datos necesarios para realizar análisis precisos y completos, y poner los datos a disposición de los equipos que los necesiten. Además, la plataforma debe ser capaz de realizar analytique avancée para proporcionar la información necesaria para identificar y satisfacer las necesidades de los clientes, lo que conduce a una mejora de la experiencia del cliente.

Integrar los datos necesarios

La unificación de los datos de los clientes en el historial de compras, las redes sociales, la información demográfica, las visitas al sitio web y otras interacciones permite obtener los conocimientos analíticos granulares necesarios para nutrir e influir en las experiencias de los clientes. Esta información ofrece a las empresas y a los profesionales del marketing una visión precisa y en tiempo real de los clientes para comprender sus preferencias de compra, comportamientos de compra, uso de productos y mucho más, con el fin de conocerlos mejor. Los datos unificados son esenciales para una expérience client completa y coherente. Una solución gestion des données del cliente puede adquirir, almacenar, organizar y analizar los datos del cliente para CX y otros usos.

Segmentar a los clientes en grupos

La segmentación de clientes permite a las organizaciones optimizar las estrategias de mercado mediante la entrega de ofertas personalizadas a grupos de clientes que tienen criterios específicos en común. Los criterios pueden incluir características demográficas similares, número de compras, comportamientos de compra, preferencias de productos u otros puntos en común. Por ejemplo, una empresa de telecomunicaciones puede hacer una oferta personalizada a un segmento de clientes basándose en los hábitos de uso del móvil del grupo. Las organizaciones identifican los criterios de segmentación, asignan clientes a grupos, dan a cada grupo un personaje y, a continuación, aprovechan el análisis de segmentos para comprender mejor a cada grupo. El análisis ayuda a determinar qué productos y servicios se ajustan mejor a las necesidades de cada persona, lo que sirve de base para las ofertas y los mensajes más adecuados. Una plataforma moderna puede crear ofertas personalizadas para un segmento de clientes formado por una sola persona, o por cualquier otro número de clientes.

Predecir lo que quiere cada segmento

Para mejorar la calidad de la atención al cliente es necesario saber qué quieren o necesitan los clientes. Con el análisis predictivo, las organizaciones pueden saber a menudo lo que quiere un cliente antes de que lo sepa. Como señalaba un artículo de McKinsey, "Diseñar experiencias de cliente excelentes es cada vez más fácil con el auge del análisis predictivo". Las empresas que conocen a sus clientes en detalle pueden nutrir sus viajes mediante la predicción de sus acciones, y luego de forma proactiva la entrega oportuna y relevante próximas mejores ofertas. El análisis predictivo puede implicar inteligencia artificial y aprendizaje automático para prever el recorrido del cliente y predecir su valor de por vida. Esto ayuda a comprender mejor los puntos débiles del cliente, priorizar las necesidades de los clientes de alto valor e identificar las interacciones que son más gratificantes para los clientes. Estos detalles pueden aprovecharse para mejorar la experiencia del cliente.

Elabore la oferta adecuada

Uno de los objetivos del análisis de segmentos y el análisis predictivo es determinar la oferta adecuada en el momento adecuado a través del canal adecuado a los clientes adecuados. La oferta puede consistir en recomendar un producto que los clientes desean, un descuento por tiempo limitado en un artículo que es probable que compren, una oferta exclusiva en un nuevo producto o incentivos para inscribirse en programas de fidelización. Es importante conocer el apetito de cada cliente por las ofertas. Si son excesivas, se desaniman. Si son demasiado escasas, pueden hacer que se pierdan oportunidades. El análisis de datos puede ayudar a determinar el momento y el contenido óptimos de las ofertas.

Realice análisis de clientes a escala

Una vez que los clientes están segmentados en grupos y las organizaciones están optimizando los datos y la analítica para crear experiencias personalizadas, el siguiente paso es ampliar la analítica a toda la organización de marketing. La ampliación de los análisis puede conducir a la hiperpersonalización, que utiliza datos en tiempo real y analytique avancée para ofrecer ofertas relevantes a pequeños grupos de clientes, o incluso a clientes individuales. La analítica a escala puede dar lugar a mensajes y ofertas personalizados que mejoren la experiencia del cliente. La analítica también ayuda a las organizaciones a identificar indicadores tempranos de clientes en riesgo de pérdida, de modo que la empresa pueda tomar medidas proactivas para volver a captarlos.

Seguir analizando las mejoras continuas de CX

Las necesidades, comportamientos y preferencias de los clientes pueden cambiar con el tiempo, por lo que es necesario un análisis continuo. El análisis continuo permite identificar los gustos y aversiones de los clientes, descubrir los factores que impulsan su satisfacción y cuidarles a lo largo de su trayectoria. Las organizaciones pueden utilizar el análisis de datos para mejorar continuamente la experiencia del cliente y reforzar su fidelidad.

Facilite el acceso a los datos

Para mejorar la CX con datos y análisis, las organizaciones necesitan una plataforma que facilite el uso y el acceso a los datos para todos. Por ejemplo, Actian Data Platform ofrece integración de datos, gestion des données y análisis probados en empresas en una solución fiable, flexible y fácil de usar.

La plataforma unifica todos los datos relevantes para crear una visión única, precisa y en tiempo real de los clientes. Pone los datos de los clientes a disposición de todos los departamentos de marketing y de la empresa que los necesiten para captar clientes y mejorar expérience client cada expérience client.

Recursos adicionales:

• 6 pasos de análisis predictivo para reducir la pérdida de clientes
• 7 formas en que el análisis de la cesta de la compra puede hacerle ganar más dinero
• Cómo la analítica de aplicaciones puede optimizar su estrategia de expérience client

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que los datos sean fáciles. Nuestra plataforma de datos simplifica el modo en que las personas conectan, gestionan y analizan los datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión de datos y análisis, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos. Actian cuenta con el reconocimiento de los principales analistas y ha recibido premios del sector por su rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de uso probados en conferencias (por ejemplo, Strata Data) y contribuyen a proyectos de código abierto. En el blog de Actian, cubrimos temas que van desde la ingestión de datos en tiempo real hasta el análisis impulsado por IA.