En el entorno empresarial actual, comprender a tus clientes y sus comportamientos es fundamental para el éxito de tu negocio. Para obtener información valiosa sobre tus clientes, es necesario realizar un análisis estadístico de inteligencia de cliente. En este artículo, exploraremos qué es el análisis de datos de clientes, cómo se lleva a cabo y por qué es importante para tu empresa.
¿Qué es el análisis de datos de clientes?
El análisis de datos de clientes, también conocido como análisis de datos de clientes, es el proceso de recopilar y analizar datos de clientes para obtener información sobre su comportamiento. Este tipo de análisis requiere el uso de diversas herramientas para recopilar y organizar diferentes tipos de datos, así como un marco metodológico para analizar y comprender dichos datos. Las empresas utilizan la analítica de clientes para tomar decisiones comerciales relacionadas con el marketing, el desarrollo de productos, las ventas y más.
El análisis de datos de clientes va más allá de tomar decisiones inteligentes de marketing. También puede tener un gran impacto en tus resultados financieros. Según una encuesta de McKinsey, las empresas que utilizan ampliamente la analítica de clientes informan un ROI un 115% más alto y un 93% más de ganancias.
Cómo recopilar y almacenar datos de análisis de clientes
Recopilar y almacenar datos de clientes es esencial para utilizar la analítica de clientes de manera efectiva. Aquí hay algunas piezas clave que necesitas para obtener una comprensión profunda de tus análisis de clientes.
Recopilación de datos
En primer lugar, necesitas una forma de recopilar datos. Muchas de las herramientas de marketing que utiliza tu equipo recopilan datos de forma automática. Por ejemplo, Google Analytics recopila datos sobre el comportamiento de los visitantes de tu sitio web.
Existen muchas herramientas de recopilación de datos disponibles en el mercado, como HubSpot, Mailchimp, Optimizely, entre otras. Estas herramientas te brindan información sobre tus clientes, pero generalmente no es suficiente. Por eso, necesitas las siguientes tres piezas.
Organización de datos
A continuación, necesitas una forma de organizar tus datos y dirigirlos al lugar correcto para su análisis. Una plataforma de datos de clientes (CDP), como Segment, te ayudará a hacer esto. Tu CDP actúa como el director de tráfico de tus datos, indicándoles qué hacer y dónde ir.
Las CDP están diseñadas para conectar varias herramientas y garantizar que los datos que estas herramientas recopilan se estandaricen en toda tu organización. Los datos estandarizados, controlados por un plan de seguimiento, son mucho más fáciles de organizar y analizar que los datos no estructurados y no estandarizados.
Almacenamiento de datos
La tercera pieza que necesitarás es un lugar donde tu CDP pueda enviar los datos para su almacenamiento. Los almacenes de datos están diseñados específicamente para esto y son fundamentales para la analítica de clientes.
Los almacenes de datos recopilan y almacenan datos de diversas fuentes, como sitios web, aplicaciones, correos electrónicos y otras herramientas basadas en la nube. Redshift es el almacén de datos más popular entre los usuarios, pero también hay otras opciones como BigQuery y Postgres.
Lo mejor de todo es que un almacén de datos mantiene tus datos organizados, lo cual es muy útil para la última parte del análisis de clientes.
Si aún no has seleccionado el almacén de datos que utilizarás para almacenar tus datos, este es el momento de comenzar ese proceso. Lee seleccionar el almacén de datos correcto para la analítica para facilitar el proceso de selección para tu empresa.
Análisis de datos
Por último, necesitarás una forma de analizar tus datos.
Esto se hace generalmente con una herramienta de inteligencia empresarial como Mode Analytics, Looker o Tableau. La única desventaja de estas herramientas es que requieren ciertos conocimientos de SQL. Si no sabes SQL, también puedes considerar una herramienta como Chartio.
Por qué necesitas la analítica de clientes
Las preguntas que la analítica de clientes te ayudará a responder son casi infinitas, y esas respuestas ayudarán a todos los departamentos de tu empresa. Con la analítica de clientes, podrás crear campañas de marketing más personalizadas y oportunas.
El análisis del recorrido del cliente también puede ayudar a tu equipo de ventas a comprender el proceso de compra de tus clientes. Este conocimiento puede ayudarles a reducir el ciclo de ventas.
Tu equipo de productos puede utilizar la analítica de clientes para desarrollar un mejor producto al descubrir qué características les encantan a tus clientes y qué no les gusta.
El equipo de servicio al cliente y retención puede utilizar la analítica de clientes para predecir y reducir la pérdida de clientes.
Si no estás seguro por dónde empezar con la analítica de clientes, tómate un tiempo para calcular el costo de adquisición de clientes (CAC) y el valor de vida del cliente (LTV) de tus clientes.
Esos números serán la base de muchas de las preguntas de analítica de clientes que tengas. Por ejemplo, supongamos que quieres saber dónde debes invertir la mayor parte de tu presupuesto publicitario. Basar esa decisión solo en el número de clientes que provienen de una plataforma publicitaria específica no es suficiente. Tal vez los anuncios de Facebook te hayan dado muchos clientes, pero si tu CAC es alto y el LTV es bajo en esa plataforma, podría ser una pérdida de dinero.
Si tienes esos números calculados, es hora de profundizar un poco más. Con la analítica de clientes, puedes responder a preguntas como:
¿Qué fuente de adquisición resulta en un LTV más alto?
Responder a esta pregunta te ayudará a determinar dónde invertir mejor el dinero de tu empresa. Con ese conocimiento, sabrás dónde concentrarte más y dónde reducir la inversión.
Para obtener datos para responder a esta pregunta, necesitarás datos de al menos dos fuentes: tu herramienta de análisis de sitios web y tu procesador de pagos.
Una vez que respondas a esta pregunta, es posible que descubras que, aunque obtienes más clientes de una promoción que estás ejecutando, los clientes que provienen de Facebook te brindan un LTV más alto. Si ese es el caso, debes invertir más en Facebook.
¿Cuál es el recorrido del cliente más común?
Si puedes responder a esta pregunta, tendrás una mejor comprensión de cómo los visitantes se convierten en clientes; puede ser más complejo de lo que piensas. Con el conocimiento que obtengas de esto, podrás hacer que tu marketing sea más oportuno y relevante.
Para responder a esta pregunta, necesitarás datos de muchas fuentes. Cualquier lugar donde un cliente potencial interactúe con tu empresa formará parte del recorrido del cliente. Es posible que necesites datos de tu herramienta de análisis de sitios web, proveedor de correo electrónico, plataformas de publicidad y herramientas de ventas, por nombrar solo algunas.
Es posible que descubras que un gran segmento de tus clientes se pone en contacto con el servicio de atención al cliente antes de convertirse en clientes. Si ese es el caso, podrías considerar facilitar el contacto con el soporte mediante la oferta de esa opción más temprano en el proceso de incorporación. Incluso podrías ser proactivo y hacer que tu equipo de soporte se comunique con los clientes potenciales cuando comiencen una prueba.
¿Hay alguna época del año en la que nuestra relación LTV:CAC sea más alta?
Esta pregunta puede cambiar por completo la forma en que tu empresa gasta en marketing y publicidad. ¿Por qué? Cuando la relación LTV:CAC es superior a 3:1, eso significa que estás invirtiendo poco en marketing y podrías crecer más rápido. Si encuentras una época del año en la que esto sucede, deberías aumentar tu presupuesto de marketing y publicidad durante ese tiempo.
Para obtener la respuesta a esta pregunta, necesitarás dos cosas. Primero, deberás categorizar a tus clientes por el mes en que se convirtieron en clientes. Luego, deberás conocer tus gastos totales de marketing y ventas para esos meses.
En el ejemplo anterior, esta empresa descubrió que su relación LTV:CAC era más alta en abril y más baja en enero y febrero. Con ese conocimiento, pueden gastar de manera más eficiente en marketing y publicidad.
¿Qué comportamientos conducen a una mayor retención?
La razón por la que querrás responder a esta pregunta es simple. Al encontrar la respuesta, podrás fomentar esos comportamientos y reducir la pérdida de clientes.
Para esta pregunta, necesitarás datos de muchas fuentes. Es posible que necesites datos de tu plataforma de servicio al cliente, plataforma de marketing por correo electrónico, herramienta de análisis de sitios web y CRM.
Tomemos como ejemplo una aplicación de música. Descubrieron que cuando los usuarios marcaban como favoritas tres o más canciones, tenían muchas más probabilidades de quedarse a largo plazo.
Si trabajaras para esa aplicación de música y descubrieras esa estadística, querrías investigar y probar formas de lograr que más usuarios marquen como favoritas tres canciones.
El análisis estadístico de inteligencia de cliente es una herramienta poderosa para comprender a tus clientes y tomar decisiones comerciales más informadas. Al recopilar y analizar datos de clientes, puedes responder preguntas clave sobre tus clientes y su comportamiento. Esto te ayudará a optimizar tus estrategias de marketing, ventas, desarrollo de productos y retención de clientes. Si quieres llevar tu empresa al siguiente nivel, es fundamental invertir en la analítica de clientes y construir una sólida pila de análisis de clientes.
Consultas habituales
¿Cuál es el propósito de la analítica de clientes?
El propósito de la analítica de clientes es obtener información valiosa sobre los clientes y su comportamiento para tomar decisiones comerciales más informadas. Esto incluye decisiones relacionadas con el marketing, desarrollo de productos, ventas y retención de clientes.
¿Funciona la analítica de clientes en todas las industrias?
Sí, la analítica de clientes puede aplicarse a cualquier industria. Cada empresa tiene clientes y puede beneficiarse al comprender mejor sus comportamientos y necesidades.
¿Qué implica la analítica de clientes?
La analítica de clientes implica recopilar y analizar datos sobre los clientes para obtener información sobre su comportamiento y necesidades. Esto implica utilizar herramientas de recopilación de datos, organizar y almacenar datos de manera efectiva, y analizar los datos para obtener información valiosa.
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