¿Cómo sacar el máximo partido a los datos de sus clientes?

La eficacia con la que comprende los deseos, necesidades y motivaciones de sus clientes determina el éxito y la rentabilidad de su empresa. Cada decisión que tome en su empresa debe basarse en la experiencia del cliente que usted ofrece. Una estrategia de datos de clientes bien pensada y bien implementada es fundamental para ello.

Los datos de clientes le permiten obtener una comprensión más profunda de sus clientes. Este conocimiento le permite ofrecer a los clientes productos y/o servicios adaptados a sus necesidades, dando lugar a una corporación centrada en el cliente.

Por ello, es fundamental que comprenda qué datos de clientes desea adquirir, por qué desea recopilarlos y qué hará con ellos.

Veamos cuatro de las formas más prácticas de recopilar información de los clientes:

1. Uso de la analítica web

La analítica web puede proporcionar una gran cantidad de información importante. Los datos de adquisición, las páginas de destino, el tiempo en la página, las páginas de salida y otros tipos de datos pueden obtenerse mediante este método. Puede realizar un seguimiento de cómo las personas utilizan su sitio web recopilando datos analíticos de consumidores. Esto es importante porque le permite observar qué sitios o interacciones generan éxito, como una venta, y cuáles provocan la pérdida de clientes. Después, puede implementar medidas informadas para ayudarles a sacar el máximo partido de su experiencia como clientes.

2. Uso de los comentarios de los clientes

Las encuestas, entrevistas y formularios de comentarios son ejemplos de formas de obtener retroalimentación. El Net Promoter Score, el Customer Effort Score y el Customer Satisfaction Score son ejemplos de medidas de encuesta de este tipo.

La ventaja de estas encuestas es que puede estructurarlas de manera que pueda recopilar información tanto cualitativa como cuantitativa, enriqueciendo los perfiles de sus clientes. También puede delimitar los aspectos de su negocio sobre los que desea aprender más.

3. Redes sociales y datos abiertos

En las redes sociales se puede encontrar una gran cantidad de información sobre los clientes. Estas se pueden dividir en términos generales en dos categorías:

• Las interacciones en línea de sus clientes con usted. Estos son los tipos de información que puede obtener al rastrear métricas de participación como comentarios, compartidos y «me gusta». Estas métricas también pueden revelar cómo sus clientes perciben su marca.
• 2. Cómo se comportan sus clientes en general en internet. Puede aprender mucho sobre sus clientes observando los tipos de contenido y empresas con los que interactúan en línea. Monitorear esta información le permitirá comprender mejor a su cliente y conocer sus personalidades, intereses y lo que despierta su interés.

4. Atención al cliente

Las interacciones de sus clientes con su equipo de atención al cliente pueden revelar mucho sobre su nivel de satisfacción con su experiencia como clientes. El seguimiento de los datos de su servicio de atención al cliente incluirá las quejas y consultas realizadas por sus clientes, así como las fechas y la frecuencia con que las realizaron.

Con base en estos datos, puede identificar patrones y puntos de dolor comunes que se pueden abordar para mejorar la experiencia del cliente.

Cómo analizar los datos recopilados

Los datos que recopila de sus clientes contienen información que puede utilizarse para tomar mejores decisiones empresariales y mejorar el recorrido de la experiencia del cliente. Sin embargo, esa información no es muy utilizable en su forma bruta y no estructurada. Aquí es donde entra en juego el análisis de datos de clientes.

Debido a los distintos tipos de datos de clientes disponibles y a las numerosas formas en que pueden recopilarse, tiene el potencial de recibir cantidades masivas de datos. Además, estos enormes conjuntos de datos llegarán en tiempo real. Procesar estos datos manualmente es poco práctico y dará lugar a un análisis subjetivo e ineficiente.

La IA es la técnica más eficaz para procesar enormes cantidades de datos de clientes, en particular el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. El aprendizaje automático es preciso, objetivo y rápido, tres características fundamentales cuando se trabaja con datos que pueden beneficiar a su organización.

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