Análisis profundo de clientes

¿Qué es el análisis de clientes?

El análisis de clientes, también conocido como inteligencia de clientes, es un enfoque centrado en el cliente para gestionar las decisiones empresariales, basado en el análisis de los datos disponibles sobre los clientes y su comportamiento. Hoy en día, está ampliamente aceptado que utilizar un enfoque basado en métricas para gestionar la retención de marketing y la gestión de las relaciones con los clientes de una empresa es fundamental para el éxito de la gestión empresarial.

El aumento del nivel de exigencia del análisis de clientes y el análisis de datos

En el pasado, simplemente no existía la tecnología necesaria para procesar de forma eficiente y precisa grandes cantidades de datos de clientes con el fin de obtener análisis útiles. Luego, a medida que la tecnología se fue desarrollando, las empresas que la aprovecharon de manera eficaz obtuvieron una ventaja competitiva significativa gracias al uso del análisis de datos de clientes.

La realidad actual es que la mayoría de las empresas utilizan algún tipo de análisis de clientes, lo que neutraliza la ventaja competitiva que antes proporcionaba. Por lo tanto, las empresas buscan ir más allá de lo que permite el análisis «estándar» de datos de clientes para aumentar la eficiencia del marketing de clientes y recuperar la importante ventaja competitiva que el análisis de clientes ofrecía a sus primeros usuarios.

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Retos del análisis de clientes

El primer nivel de dificultad para obtener información precisa y útil sobre los clientes a partir de los datos de una empresa es que los datos relevantes están dispersos en varias bases de datos, en diferentes departamentos, utilizando diferentes formatos y convenciones de nomenclatura. Para comprender realmente a un cliente, es fundamental reunir la importantísima «visión única del cliente» (o visión de 360 grados del cliente): una conglomeración única, plana y coherente de todos los datos relevantes para cada cliente. No hay otra forma de ver al cliente de manera holística, incluyendo sus datos demográficos, su comportamiento, sus preferencias y sus intereses. Esto es más fácil de decir que de hacer, y a veces puede llevar muchos meses de esfuerzo.

Una vez que todos los datos se han agregado, limpiado y sincronizado, el siguiente reto es extraer un significado útil de los datos (inteligencia del cliente) para poder tomar decisiones empresariales óptimas y oportunas basadas en los datos. Las aplicaciones convencionales de inteligencia empresarial (BI) y análisis de clientes abordan este reto con herramientas que permiten crear una serie de consultas, paneles de control e informes para visualizar lo que está sucediendo.

Sin embargo, este enfoque pasivo —e histórico— no proporcionará más que el nivel «estándar» de análisis de clientes que también tiene la competencia.

Entonces, ¿qué es el análisis profundo de clientes?

El análisis profundo de clientes va más allá y ofrece una visión avanzada del cliente que permite tomar decisiones de gestión informadas que superarán a la competencia. Cuando un software de análisis de clientes de última generación puede predecir con antelación qué acción de marketing tendrá el mayor impacto en cada cliente individual, se ha logrado el análisis profundo de clientes.

Existen una serie de capacidades tecnológicas avanzadas que, en conjunto, permiten un análisis profundo de los clientes y una inteligencia de clientes procesable. Las seis diferencias clave entre el análisis estándar de datos de clientes y el análisis profundo de clientes son:

1. [Segmentar a los clientes](/learning-center/customer-segmentation/ «Segmentación de clientes») en pequeños grupos y dirigirse a cada cliente de forma individual en función de su comportamiento real, en lugar de codificar de forma rígida ideas preconcebidas o suposiciones sobre lo que hace que los clientes sean similares entre sí, y en lugar de limitarse a examinar datos agregados o promediados que ocultan datos importantes sobre cada cliente individual.
2. Realizar un seguimiento de los clientes y de cómo [se mueven entre los diferentes segmentos a lo largo del tiempo](/learning-center/customer-micro-segmentation/ «Microsegmentación de clientes») (es decir, segmentación dinámica), incluyendo el contexto del ciclo de vida del cliente y el análisis de cohortes, en lugar de limitarse a determinar en qué segmentos se encuentran los clientes ahora sin tener en cuenta cómo han llegado allí.
3. [Predecir con precisión los comportamientos futuros](/learning-center/predictive-behavior-modeling/ «Modelado predictivo del comportamiento») de los clientes (por ejemplo, conversión, abandono, aumento del gasto, reducción del gasto) utilizando técnicas de modelado predictivo del comportamiento de los clientes, en lugar de limitarse a mirar por el retrovisor de los informes históricos.
4. Utilizar cálculos avanzados para determinar el [valor del ciclo de vida del cliente](/learning-center/customer-lifetime-value/ «Valor del ciclo de vida del cliente») (LTV) de cada cliente y basar las decisiones en él, en lugar de fijarse únicamente en los ingresos a corto plazo que un cliente puede aportar a la empresa.
5. Saber, basándose en métricas objetivas, exactamente [qué acciones de marketing hay que realizar ahora](/learning-center/marketing-action-optimization/ «Optimización de las acciones de marketing») para cada cliente, con el fin de maximizar el valor a largo plazo de cada uno de ellos, en lugar de intentar averiguar qué hacer basándose en un panel de control o en un montón de informes.
6. Emplear tecnologías de [aprendizaje automático aplicado al marketing](/learning-center/machine-learning/ «Aprendizaje automático en marketing») que puedan revelar información y hacer recomendaciones para mejorar el marketing de clientes que los profesionales del marketing humanos probablemente no detectarían por sí mismos.

Las ventajas del software de análisis profundo de clientes

Las empresas invierten mucho tiempo, dinero y personal para dar sentido a los datos de sus clientes y utilizarlos para impulsar procesos de toma de decisiones óptimos. Lamentablemente, la mayoría de las soluciones de análisis de datos de clientes y de inteligencia empresarial simplemente no tienen las capacidades descritas anteriormente. El resultado es una situación frustrante y difícil para los profesionales del marketing, los gestores de CRM y los expertos en retención, que se esfuerzan por aprovechar sus datos para obtener inteligencia sobre los clientes, lo que les permite determinar exactamente qué hacer a continuación con cada cliente.

Por otro lado, una aplicación de análisis profundo de clientes como Optimove ofrece una solución automatizada, de ciclo cerrado y orientada a la acción que elimina la frustración y proporciona las respuestas prácticas que necesitan los profesionales del marketing, tales como:

• ¿Qué acciones de marketing serán más eficaces para convertir a cada usuario gratuito en un cliente de pago?
• ¿Qué clientes están a punto de marcharse y qué acciones de marketing serán más eficaces para retener a cada uno de ellos?
• ¿Qué clientes reducirán su gasto en el futuro y qué acciones de marketing serán más eficaces para que mantengan su nivel de gasto actual?
• ¿Qué clientes tienen el potencial de convertirse en grandes gastadores y qué acciones de marketing serán más eficaces para aumentar el gasto de cada uno de ellos?

Sin una visión holística del cliente, y las seis capacidades clave descritas anteriormente, ninguna solución de análisis de datos de clientes podrá ofrecer respuestas precisas a estas y otras preguntas similares, lo que permitiría a las marcas alcanzar el santo grial de la inteligencia de clientes.

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