Blog | Data Strategy & Insights | October 25, 2022 | 4 min read

Cómo aumentar la fidelidad y el sentimiento de marca a través de los datos

Por Teresa Wingfield

#Análisis de datos
iconos que representan la importancia de aumentar la fidelidad y el sentimiento de marca

Por Teresa Wingfield

#Análisis de datos
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A great customer experience (CX) can lead to more customers choosing you over your competitors. However, getting CX right can be a tricky task, especially as buyer personas and behaviors have rapidly evolved because of the COVID-19 pandemic. Consumers have pivoted the way they shop, and, given the uptick in digital selling options businesses are offering, there’s more consumer choice than ever. It’s about assessing how you use data in your systems to prevent customer churn and to prioritize a superior CX.

Para obtener estos beneficios, invierta en la creación de estrategias de prevención de bajas, como el fomento de relaciones más sólidas a largo plazo con los clientes y la mejora de las previsiones. Analice las causas profundas de la pérdida de clientes e implante encuestas como la de satisfacción del cliente (CSAT) o la de puntuación neta del promotor (NPS). De este modo, se puede comprobar en tiempo real cómo están funcionando las nuevas iniciativas de CX y cómo han influido en el sentimiento de los clientes.

Overcome the Churn Challenge

Para evitar la pérdida de clientes, es útil entender qué es la pérdida de clientes, de dónde viene y cómo medirla para informar mejor a CX.

La pérdida de clientes es el hecho de que un cliente no vuelva a una empresa como comprador habitual. Por desgracia, para la mayoría de las empresas, cierto nivel de pérdida de clientes es inevitable. A menudo, los clientes que han abandonado son los que no se comprometen regularmente con la empresa. La falta de compromiso puede ser un indicador directo de que un cliente está a punto de irse a la competencia.

La gente también abandonará el embudo de ventas si los productos o servicios que han adquirido presentan fallos, si no hay una asistencia adecuada o si la expérience client no ha sido bien ejecutada. Además, las necesidades de los clientes pivotan constantemente junto con los cambios del mercado y la innovación tecnológica, y los clientes suelen estar deseosos de llevar su negocio a otra parte para probar algo nuevo.

El coste de captar nuevos clientes es significativamente mayor que el de mantener las relaciones con los clientes actuales. Si no se presta atención a lo que mantiene contentos a los clientes durante su ciclo de vida, se corre el riesgo de tener que adquirir constantemente nuevos clientes porque no se puede retener a los que se tienen. También corre el riesgo de diluir su marca en el mercado y debilitar el sentimiento de confianza del cliente que una vez captó.

Por eso es tan importante que las empresas mantengan a sus clientes contentos y fieles a la marca. Adoptar un enfoque basado en datos que aproveche el análisis de segmentos y el análisis predictivo será la solución.

Utilizar los datos para mejorar la experiencia del cliente

Deje de hacer conjeturas a la hora de invertir en marketing de clientes y, en su lugar, aproveche la gran cantidad de datos de que dispone para crear perfiles precisos. Si no se utilizan para el análisis los datos que ya existen sobre segmentos de audiencia, el dinero destinado a marketing puede acabar gastándose en campañas basadas en datos antiguos o irrelevantes.

Los conjuntos de datos como los puntos de contacto y las consultas previas de los clientes, los historiales de compra y los registros de servicios anteriores son importantes para mejorar la experiencia del cliente. Dada la importancia de estos conjuntos de datos, trabaja para agregarlos y conectarlos.

Las capacidades tradicionales de análisis de datos están limitadas por el volumen y los tipos de datos que pueden analizar, lo que puede dar lugar a resultados irrelevantes o inexactos. Los conjuntos de datos que informan sobre la predicción de bajas, como los enumerados anteriormente, deben combinarse para desarrollar una verdadera comprensión de dónde se encuentran los clientes.

Los datos agregados del perfil del cliente también pueden ayudarle a descubrir nuevas clasificaciones y segmentos. Puede utilizar los datos para crear puntuaciones de rotación que indiquen claramente qué clientes son más importantes de mantener y cómo llegar mejor a ellos. Las empresas también pueden utilizar los datos para desarrollar experiencias más relevantes y personalizadas para los clientes, así como para ofrecerles una mejor asistencia si tienen algún problema.

Además, las herramientas de análisis predictivo son fundamentales para ayudar a identificar con antelación las tendencias de comportamiento de los clientes y los cambios del mercado. De este modo, los equipos de CX pueden crear experiencias relevantes para los clientes, justo en el momento necesario, durante su ciclo de vida y su proceso de compra.

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