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Customer Analytics

Definición

El Customer Analytics es el proceso por el cual se analizan los datos de comportamiento de los usuarios.

La analítica de los datos es el medio para conseguir un único fin, que es hallar datos relevantes sobre el comportamiento de los clientes, tanto reales como potenciales, para poder tomar decisiones eficientes dentro del desarrollo del negocio. La principal característica de este proceso es su gran utilidad para entender la conducta de los usuarios y ayudar a optimizar la relación con el cliente.

Esta nueva práctica permite dejar atrás el análisis específico del SEO, SEM o Social Ads y ayudará a proporcionar un análisis más exhaustivo a estos departamentos.

¿Proceso largo y tedioso?

Numerosas herramientas son necesarias para realizar un buen análisis de datos a este nivel. Utilizando diferentes KPIs y las bases de datos del CRM se pueden llegar a sacar conclusiones de cómo un determinado cliente interactúa con nuestro negocio.

Para llevar a cabo este proceso, es necesario combinar diferentes técnicas y parámetros que nos proporcionen datos relevantes para seguir avanzando en el desarrollo estratégico de una organización, algo que tenemos muy en cuenta en Bocetos.com a la hora de aconsejar a nuestros clientes cual es la mejor estrategia a realizar en cada momento.

La complejidad y el tamaño de las bases de datos son cada vez mayores y el tratamiento necesario para su conocimiento ha de ser optimizado.

Fuentes de información

Es preciso que las fuentes de información sean cada vez más completas. Ya que cuanto más profundo sea el entendimiento de los hábitos de compra de los clientes y sus intereses, y estilo de vida, más se podrán prever sus comportamientos. Algunas de esas fuentes de datos son: 

  Ecommerce: visitas, ventas, pedido medio, uso de promociones, temporalidad de los productos/servicios, etc.

  Mail Marketing: horas de apertura de los correos, clics, compras asociadas, etc.

  Publicidad: interacciones, zonas geográficas, idiomas, etc.

  CRM: llamadas recibidas, compras en tiendas físicas.

  Apps: accesos, tiempos, interacciones, etc.

  Comportamiento en las tiendas físicas: WIFI, encuestas de satisfacción, etc.

   Redes Sociales: Facebook, Twitter, Instagram, LinkedIn, etc.

¿Qué nos proporciona?

El Customer Analytics ayuda a la toma de decisiones estratégicas para la compañía a través de segmentaciones de mercado y análisis predictivo. Por lo que apoya directamente al crecimiento del negocio. 

Permite descubrir públicos afines que compartan características comunes, para poder llevar a cabo acciones concretas para dichos clientes, de forma más personalizada. Con el fin de fidelizar a los clientes más rentables y reducir así los costes para la empresa, aumentar la frecuencia de compra de estos, evitar abandonos antes de la compra o contratación, evitar devoluciones, volver a captar a clientes antiguos, encontrar a nuevos clientes similares a los fidelizados (crosselling) y aumentar el ticket medio (upselling), entre otros.

Además se da paso a la analítica predictiva, que utiliza datos anteriores combinados con datos actuales para predecir situaciones futuras. Sería el aspecto más avanzado del Customer Analytics, ya que implica estadística y algoritmos relativamente complejos para construir los modelos predictivos que se deberían tener en cuenta dentro de cualquier estrategia de marketing solida. 

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