Cómo optimizar la analítica de clientes para mejorar expérience client

En una encuesta reciente de Martechcube, sólo el 18% de los líderes del comercio minorista creen que podrían mejorar significativamente la expérience client post-compra expérience client. En cambio, un 80% de los consumidores opina lo contrario. Ofrecer una expérience client post-compra deficiente puede impedirle fidelizar a sus clientes. La analítica de clientes puede proporcionar información valiosa y estrategias basadas en datos para ayudarle a conocer a sus clientes, personalizar sus experiencias y mejorar su satisfacción.

Excesiva dependencia de la segmentación de clientes

Uno de los mayores culpables de una mala expérience client post-compra expérience client es la segmentación. La analítica permite segmentar a los clientes en grupos con características similares, como ingresos, sexo, edad, etc., o comportamientos como compras, trayectoria de compra y respuestas promocionales.

Los profesionales del marketing utilizan la segmentación para adaptar sus campañas, promociones y comunicaciones a cada segmento, con la esperanza de que resuenen entre los clientes del mismo segmento. Pero, ¿lo consiguen? No siempre. Las personas que pertenecen a un segmento suelen tener necesidades, valores y motivaciones diferentes y, aunque tengan los mismos comportamientos, sus razones o motivaciones pueden ser muy distintas.

Personalización insuficiente

Mediante el análisis del historial de compras, el comportamiento de navegación, los datos demográficos y otras actividades de los clientes, se pueden ofrecer contenidos, recomendaciones de productos y ofertas específicos que tengan más probabilidades de calar en los clientes. Los minoristas más inteligentes están incorporando datos de terceros a la personalización. Los datos de terceros son información de los clientes que éstos comparten voluntaria y deliberadamente con usted. El uso de datos de terceros ha aumentado en popularidad después de que Google anunciara su intención de eliminar gradualmente el soporte para cookies de seguimiento de terceros en Chrome a principios de 2020. Desde entonces, los profesionales del marketing se han dado cuenta de que los datos de origen cero son algo más que una estrategia de sustitución de los datos de cookies y ahora entienden que una de las mejores formas de saber lo que quiere un cliente es simplemente preguntárselo.

El análisis predictivo no siempre puede predecir la rotación de clientes

No hay duda de que el análisis predictivo es una herramienta valiosa que puede ayudarle a predecir el comportamiento de los clientes, como la probabilidad de que abandonen o repitan una compra. La información puede ayudarle a abordar los problemas de forma proactiva y a captar a los clientes de riesgo.

En el lado negativo, hay muchos factores que hacen que el análisis predictivo falle a la hora de predecir la pérdida de clientes. Unos datos insuficientes o de mala calidad afectarán a la precisión de los resultados de cualquier tipo de modelización. Los modelos predictivos basan sus predicciones en las tendencias de los datos históricos. Por lo tanto, pueden no predecir que un cliente ha decidido cambiar bruscamente debido a una experiencia negativa reciente. Esto supone un gran déficit para la precisión predictiva, ya que el 76% de los compradores dejarán de hacer negocios con una empresa tras una sola experiencia negativa. Además, el panorama competitivo evoluciona constantemente, y los datos históricos pueden no revelarlo.

Estas deficiencias tienen varias implicaciones para los usuarios de análisis predictivos. Es importante actualizar periódicamente los modelos de análisis predictivo, validar los resultados e incorporar diversas fuentes de datos, tanto internas como externas. Además, el análisis predictivo debe formar parte de un enfoque integral de análisis de datos que incluya estrategias de análisis adaptativo. Por ejemplo, el análisis de los datos actuales de las interacciones de atención al cliente, incluidos los registros de llamadas, las transcripciones de chat y el correo electrónico, puede identificar rápidamente si un cliente está experimentando un problema. Y realizar un seguimiento de las nuevas menciones y conversaciones en las redes sociales puede ayudarle a detectar más rápidamente a los clientes insatisfechos.

Facilitemos juntos la CX

Los análisis de clientes proporcionan información valiosa para conocer mejor a sus clientes y ofrecerles expérience client más atractiva. Pero se necesita algo más que la segmentación tradicional. La analytique avancée , como el modelado predictivo, es útil para comprender el comportamiento futuro de los clientes, pero seguirá necesitando la analítica adaptativa para identificar cambios repentinos en la expérience client del cliente o en la dinámica del mercado.

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Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, impulsando el conocimiento de las capacidades de integración, gestión y análisis de Actian Data Platform. Cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing de soluciones analíticas, de seguridad y en la nube en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware. Teresa se centra en ayudar a los clientes a alcanzar nuevos niveles de innovación e ingresos con los datos. En el blog de Actian, Teresa destaca el valor de las soluciones basadas en análisis en múltiples sectores verticales. Consulte sus publicaciones para conocer historias reales de transformación.