Perfiles de clientes y gestion des données
Resumen
- Un servicio de atención al cliente excepcional se basa en la recopilación de datos de la empresa para predecir y anticipar con precisión las expectativas de los consumidores.
- Para elaborar perfiles precisos de los clientes es necesario combinar datos de marketing dispares, registros de seguimiento móvil y registros transaccionales.
- La unificación de los datos procedentes de la nube, de las instalaciones locales y del IoT permite a las herramientas analíticas detectar patrones de compra ocultos en tiempo real.
- Una estrategia de datos centralizada permite a las empresas implementar modelos de aprendizaje automático que captan la atención de los clientes con mensajes oportunos.
Definir un servicio excepcional
Las organizaciones siempre aspiran a ofrecer a sus clientes las mejores experiencias. Hay varias interpretaciones de lo que constituye un servicio bueno y excelente, y a veces estos términos se utilizan indistintamente. Sin embargo, muchas empresas no consiguen un servicio excepcional porque no entienden a sus clientes.
Para prestar cualquier tipo de servicio es necesario anticiparse a las expectativas del cliente. A veces no saben lo que quieren, por lo que las empresas utilizan insights para predecir lo que podría serles más útil. Ha habido muchas buenas empresas con grandes productos que han fracasado porque la expérience client del cliente era terrible. La necesidad de comprender las expectativas del cliente y ofrecer productos y servicios que las cumplan es lo que define un servicio excepcional.
Perfilar y gestionar datos
Para satisfacer las necesidades de nuestros clientes antes y después de una compra, debemos recopilar todos los datos disponibles. Estos datos deben estructurarse de manera que se adapten al cliente y al servicio. Para ello es necesario comprender los datos de marketing, de transacciones, de móviles y de servicios organizativos. Algunos ejemplos de datos de marketing serían el nombre del cliente, información demográfica, edad, características financieras y actividades en línea. Los datos sobre transacciones nos permiten conocer mejor sus preferencias de compra y su comportamiento. Los datos móviles de dispositivos como teléfonos, que tienen sensores, pueden mostrarnos dónde se encuentra el cliente, su distancia a nosotros, así como su pulso y movimiento. Para maximizar la eficacia de los datos, debemos combinar los datos de marketing, transacciones y móviles con los datos de servicios de la organización. Esto incluye el servicio, las aplicaciones, la infraestructura, la plataforma y las capacidades. Los datos deben proceder de diversos lugares, como la nube, sur site y los dispositivos IoT, incluidas fuentes de terceros. La recopilación de datos de todas las fuentes es esencial para elaborar perfiles precisos de los clientes.
Para conocer mejor a tus clientes, es necesario identificar patrones e información que ayuden a trazar un perfil de quiénes son en cada momento. Comprender los hábitos de compra permite utilizar el análisis de datos para predecir el comportamiento de los clientes y guiarlos a lo largo de su recorrido. Las predicciones de comportamiento basadas en el análisis de datos históricos pueden servir de base para la toma de decisiones, y estas decisiones pueden utilizarse para influir en el consumidor y generar confianza en él.
Mejorar los datos y el apoyo a la toma de decisiones
Para mejorar los datos de apoyo a la toma de decisiones sobre perfiles, en primer lugar, recopilamos los datos de tantas fuentes como sea posible. A través de todas las nubes, sur site y cualquier otra fuente de datos. Las capacidades de recopilación de datos en toda la empresa son unimprescindible para captar al cliente de la forma más completa posible y perfilarlo para sus servicios o productos.
Los datos deben analizarse con rapidez para que el cliente reciba el mensaje adecuado en el momento oportuno. Todo el mundo es móvil, por lo que, a medida que se recopilan los datos, se necesita la capacidad de comunicar e influir en el cliente lo más rápidamente posible.
Cuanto mejor conozca los datos recopilados sobre sus clientes, mejor podrá utilizar eficazmente la automatización, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y otras tecnologías emergentes. Todas estas capacidades emergentes empiezan por tener una estrategia de datos clara, la tecnología para respaldar la estrategia y las operaciones diarias de recopilación de datos de la empresa.
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