Tácticas de análisis de datos de clientes en 2022 y en el futuro
Los responsables de la relación con los clientes tienen la difícil tarea de saber en qué fase del ciclo de vida se encuentran los clientes y conocer exactamente cuáles son sus necesidades cambiantes. Ahora que ya hemos dejado atrás el primer semestre de este año, es un momento importante para hacer balance de las prioridades en materia de análisis de datos de clientes y evaluar hasta dónde hemos llegado desde principios de año.
En nuestro seminario en línea conjunto con Looker celebrado a principios de año, destacamos las novedades en el ámbito del análisis de datos de clientes, junto con las principales prioridades para los gestores de datos que buscan simplificar las iniciativas de análisis y ofrecer mejores experiencias personalizadas a sus clientes en 2022. Ahora que el verano está llegando a su fin, echemos un vistazo a dónde empezamos el año y dónde esperamos estar a finales de él.
Análisis de datos de clientes en la actualidad
El término «análisis de datos de clientes» tiene una definición muy amplia. Las empresas pueden aprovecharlo para recopilar información sobre los clientes con el fin de comprender mejor las características demográficas de su público. Otras pueden utilizarlo para determinar en qué momento exacto del ciclo de compra se encuentra un cliente. Las organizaciones que deseen mejorar su enfoque analítico deben, en primer lugar, definir sus objetivos; a continuación, pueden trabajar con los datos disponibles para orientar los siguientes pasos y mejorar la experiencia del cliente.
La agilidad empresarial depende cada vez más del análisis basado en datos para crear una visión completa de 360 grados de los clientes y la mejor forma de llegar a ellos. Esto significa que las empresas necesitan acceder fácilmente a datos nuevos y diversos que les ayuden a crear una imagen completa de sus clientes.
Esta necesidad coincide con las iniciativas citadas a principios de 2022 por los responsables de TI como sus principales prioridades: potenciar los esfuerzos de análisis e informatique décisionnelle y mejorar la integración de datos. La necesidad de mejorar la analítica y la integración ha estado siempre presente desde que las empresas empezaron a recopilar y analizar datos sobre sus clientes. Para crear mejores experiencias para sus clientes, las empresas necesitan sacar el máximo partido de sus datos para desarrollar una comprensión profunda de los clientes y cómo servirles mejor.
En nuestro seminario en línea del pasado mes de enero, las empresas expusieron sus principales proyectos de análisis de datos de clientes y marketing. Estos proyectos giraban en torno a tres elementos clave de las estrategias de marketing de clientes: la captación de nuevos clientes, la retención de los clientes existentes y la ampliación de las fuentes de datos. Para muchos, los principales proyectos dentro de estos grupos eran: 1) crear un sistema de datos de clientes unificado; 2) mejorar las iniciativas de conocimiento del cliente (KYC); y 3) ver avances generales en el ámbito del análisis de clientes.
Sin embargo, a medida que ha ido avanzando el año, el enfoque en estos ámbitos se ha ido afinando y precisando para señalar áreas específicas en las que las empresas pueden integrar mejor estos datos en sus esfuerzos de informatique décisionnelle .
Mejorar para el futuro
Las iniciativas descritas anteriormente siguen siendo prioritarias para los equipos de análisis que buscan crear mejores experiencias para sus clientes, pero es necesario centrarse más en estas áreas si las organizaciones quieren mejorar su enfoque analítico.
Un nuevo estudio de Foundry ha revelado que casi el 90% de los responsables de la toma de decisiones de TI coinciden en que la recopilación y el análisis adecuados de los datos pueden cambiar significativamente su forma de hacer negocios en los próximos años. Casi la mitad de estos responsables de TI afirman que la mejora de la información y el compromiso de los clientes es un factor clave para las iniciativas basadas en datos. Esto indica la necesidad de que las herramientas de análisis se integren de forma holística en toda la empresa para garantizar un fácil acceso a los datos en todos los equipos y departamentos.
Una reciente encuesta de McKinsey reveló que la atención al cliente es la prioridad número uno para las empresas que buscan establecer mejores relaciones con sus consumidores. En concreto, los objetivos para el análisis de datos de clientes incluyen retener y desarrollar el talento e impulsar una expérience client (CX) más fluida, todo ello al tiempo que se reducen los costes y se construyen ecosistemas analíticos más avanzados.
Otra necesidad apremiante para las empresas es superar los retos a los que se enfrentan sus propias iniciativas en materia de datos. Foundry ha constatado que las organizaciones tienen una gran necesidad de contar con diversas competencias: formación en análisis de datos, gestión de datos, seguridad de los datos, integración de datos e inteligencia empresarial. La mejora de las competencias y la formación de los empleados son fundamentales, sobre todo ahora que la escasez de talento sigue afectando gravemente a los equipos de TI.
Estas nuevas prioridades pueden ser desalentadoras, pero ahora son fundamentales, ya que las organizaciones están sometidas a más presión que nunca para comprender y satisfacer las preferencias y los comportamientos de compra de los clientes.
Enfoque en tiempo real
Para aprovechar de forma eficaz los datos que existen en una empresa, las organizaciones necesitan herramientas que permitan realizar análisis de clientes en tiempo real, así como una única fuente de información fiable que facilite el acceso rápido a los datos analíticos. La integración entre Actian y Looker lo consigue al proporcionar a los equipos de TI una arquitectura integrada en la base de datos que ofrece información analítica en tiempo real procedente de la plataforma de inteligencia artificial Actian Analytics, complementada con el rendimiento en memoria de Looker.
Todos los datos de la plataforma Actian Analytics AI pueden ponerse a disposición de los usuarios de forma personalizada y fácil de usar, y pueden explorarse con total libertad y rapidez. Las funciones avanzadas de Actian pueden aprovecharse directamente en la capa de modelado LookML, que ofrece funciones definidas por el usuario, así como consultas JSON.
Tanto si una empresa quiere mejorar la forma en que adquiere los datos de sus clientes como integrar mejor esos datos en sus sistemas, es crucial que se centre en las necesidades de sus consumidores para crear experiencias superiores para ellos. En la segunda mitad de este año, todas las miradas estarán puestas en cómo las empresas gestionan el análisis de los datos de sus clientes, y aquellas que puedan obtener una visión de 360 grados de sus mercados objetivo serán las mejor posicionadas de cara a 2023.
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