Cómo optimizar el análisis de clientes para mejorar la experiencia del cliente
En una encuesta reciente de Martechcube, solo el 18 % de los responsables del sector minorista cree que podría mejorar significativamente la experiencia del cliente tras la compra. Por el contrario, un abrumador 80 % de los consumidores opina lo contrario. Ofrecer una experiencia deficiente al cliente tras la compra puede impedirte fidelizar a tus clientes. El análisis de clientes puede proporcionar información valiosa y estrategias basadas en datos que te ayuden a conocer mejor a tus clientes, personalizar sus experiencias y mejorar su satisfacción.
Dependencia excesiva de la segmentación de clientes
Uno de los principales factores que subyacen a una mala experiencia del cliente tras la compra es la segmentación. El análisis de datos te permite segmentar a tus clientes en grupos similares con características comunes, como los ingresos, el género, la edad, etc., o comportamientos como las compras, el proceso de compra y las respuestas a las promociones.
Los profesionales del marketing utilizan la segmentación para adaptar sus campañas, promociones y comunicaciones a cada segmento, con la esperanza de que estas conecten con los clientes de ese mismo segmento. Pero, ¿es así? No siempre. Las personas que forman parte de un mismo segmento suelen tener necesidades, valores y motivaciones diferentes y, aunque muestren los mismos comportamientos, las razones o motivaciones que los impulsan pueden ser muy distintas.
Personalización insuficiente
Al analizar el historial de compras, el comportamiento de navegación, los datos demográficos y otras actividades de los clientes, puedes ofrecerles contenidos personalizados, recomendaciones de productos y ofertas que tengan más probabilidades de resultarles atractivas. Los minoristas más avispados están incorporando los datos de «zero-party» a su estrategia de personalización. Los datos de origen cero son información que los clientes comparten contigo de forma voluntaria y deliberada. El uso de los datos de origen cero ha ganado popularidad desde que Google anunciara, a principios de 2020, su intención de eliminar progresivamente el soporte a las cookies de seguimiento de terceros en Chrome. Desde entonces, los profesionales del marketing se han dado cuenta de que los datos de origen cero son más que una simple estrategia de sustitución de los datos de las cookies y ahora comprenden que una de las mejores formas de saber lo que quiere un cliente es, sencillamente, preguntárselo.
El análisis predictivo no siempre puede predecir la pérdida de clientes
No hay duda de que el análisis predictivo es una herramienta valiosa que puede ayudarte a predecir el comportamiento de los clientes, como la probabilidad de que dejen de ser clientes o de que realicen una compra repetida. La información obtenida puede ayudarte a abordar los problemas de forma proactiva y a fidelizar a los clientes en riesgo.
Por el contrario, hay un sinfín de factores que hacen que el análisis predictivo no consiga predecir la pérdida de clientes. Unos datos insuficientes o de mala calidad afectarán a la precisión de los resultados en cualquier tipo de modelo. Los modelos predictivos basan sus predicciones en las tendencias de los datos históricos. Por ello, es posible que no prevean que un cliente ha decidido darse de baja de forma repentina debido a una experiencia negativa reciente. Esto supone un gran déficit en la precisión predictiva, ya que el 76 % de los compradores dejará de hacer negocios con una empresa tras una sola experiencia negativa. Además, el panorama competitivo está en constante evolución, y es posible que los datos históricos no reflejen este cambio.
Estas deficiencias tienen varias implicaciones para los usuarios del análisis predictivo. 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 datos actuales procedentes de las interacciones con el servicio de atención al cliente —como registros de llamadas, transcripciones de chats y correos electrónicos— permite identificar rápidamente si un cliente está experimentando algún problema. Y realizar un seguimiento de las nuevas menciones y conversaciones en las redes sociales puede ayudarte a detectar más rápidamente a los clientes insatisfechos.
Hagamos que la experiencia del cliente sea más sencilla entre todos
El análisis de clientes proporciona información valiosa que te ayuda a conocer mejor a tus clientes y a ofrecerles una experiencia más atractiva. Sin embargo, se necesita algo más que la segmentación tradicional. Tendrás que centrarte más en cada cliente de forma individual e interactuar directamente con ellos para comprender sus necesidades. Los análisis avanzados, como los modelos predictivos, son útiles para comprender el comportamiento futuro de los clientes, pero seguirás necesitando análisis adaptativos para identificar cambios repentinos en la experiencia del cliente o en la dinámica del mercado.
Según una reciente prueba de rendimiento TPC-H realizada por GigaOm, el almacén de datos operativos de Actian Data Platform es nueve veces más rápido y dieciséis veces más económico que otras alternativas. Actian Data Platform facilita el seguimiento, la gestión y el análisis de los datos de los clientes para identificar mejor las áreas que necesitan mejoras y contribuir a mejorar los resultados empresariales. Ponte en contacto con nosotros para iniciar tu camino hacia la mejora de la experiencia del cliente (CX).
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