Customer analytics, una nueva tendencia

¿Puede usted decir que en realidad conoce a su cliente?,¿su customer journey? ¿sus reacciones en redes sociales frente a su empresa?,¿cómo se comporta en los puntos físicos y digitales de su compañía? Si la respuesta es afirmativa es porque seguramente ya usa customer analytics.  Lo más importante es entender que customer analytics es un proceso permanente, no un objeto, o un estado.Más en detalle, para algunos es el uso de la información para entender la composición, necesidades y nivel de satisfacción de los clientes.

Además, se refiere al uso de tecnologías para segmentar a los compradores en grupos basados en su comportamiento, determinando tendencias y desarrollando estrategias de mercadeo y ventas.

Otros lo definen, a nivel general, como los procesos y tecnologías que dan a las organizaciones los customer insights necesarios para entregar ofertas relevantes, a tiempo, o que incluso se adelantan a los deseos de los clientes.

Fuente:BusinessWire

El punto común de las definiciones, existen varias más, es el uso de la información generado por los clientes a través de la tecnología para tomar mejores decisiones anticipándose a sus necesidades y obteniendo información relevante sobre sus patrones de comportamiento. 

Por estos motivos, la analítica de clientes está creciendo en forma global. En cifras, el mercado generado por el customer analytics se espera que pase de 10.500 millones de dólares, en 2020, a más de 24.500 para 2025 presentando una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 18.2% en dicho periodo de tiempo. 

Dentro de las causas de dicho aumento se destacan la llegada de nuevas tecnologías que potencian estos análisis como son la inteligencia artificial, la automatización de procesos y el machine learning, entre otros. 

Incluso se ha encontrado que la analítica de clientes muestra incrementos hasta del 131% en ventas y mejoras hasta del 132% en los retornos de inversión frente a los competidores que no aplican estas metodologías. 

En esencia, los beneficios del customer analytics también se pueden expresar en: 

• Campañas dirigidas que reducen los costos al ir a objetivos bien definidos.
• Precios competitivos de acuerdo a las expectativas de los clientes y el promedio del mercado.
• Personalización que permite a los clientes elegir las combinaciones que más se ajustan a sus necesidades.
• Reducción de desechos al tener un mejor manejo de inventario anticipándose a las demandas de los clientes.
• Entregas más rápidas al conocer que productos se venden más en qué lugares y zonas.
• Mayor rentabilidad al reducir costos, establecer precios más competitivos y optimizar el sistema de distribución.
• Mayor lealtad al adelantarse a los deseos del consumidor.

¿Como implementar un sistema de customer analytics?

Antes de implementar las soluciones tecnológicas debemos saber qué queremos obtener, qué herramientas o fuentes de información tenemos en la actualidad y a quién queremos llegar, de allí podemos empezar a formar una hoja de ruta de la analítica de clientes.

Comenzando por los clientes es necesario establecer un mapa, una hoja de ruta que nos muestre todos los puntos de interacción del cliente con la marca desde el momento del descubrimiento del producto hasta la recompra. 

En este escenario es recomendable hacerse preguntas como: ¿Cuáles son los canales de compra favoritos? ¿medios de pago? ¿Por qué medio se entera de las promociones y productos que más compran?, etc.

A partir de allí se hace necesario cotejar toda la información, organizarla y analizarla partiendo de todos los puntos de recolección de datos yendo desde los CRM, estadísticas de la tienda en línea, blogs, publicidad, aplicaciones móviles, datos obtenidos en puntos de venta, redes sociales, entre otros. 

Por último, dependiendo de qué queremos saber, se realizarán diferentes tipos de metodologías para crear modelos descriptivos, diagnósticos y/o predictivos a partir de la información recolectada.

Fuente SienceSoft

Por supuesto, en la época del Big Data es natural encontrar todo tipo de información dispersa, pero para al análisis de los clientes existen cuatro tipos de datos que son particularmente relevantes:

-Datos transaccionales.

-Datos sobre el uso de productos/servicios.

-Datos de comportamiento web.

-Datos originados sobre textos. 

Los transaccionales son, por ejemplo, los obtenidos en grandes superficies que nos ayudan a construir perfiles de cada cliente. Los de uso de servicios son como lo de Netflix que, tras cada show visto, ayudan a determinar categorías de clientes y que productos podrían gustarle (con ayuda de las AI). 

Por otra parte, la información obtenida de la parte web nos permite conocer de qué sitios vienen los clientes, cuánto duran en cada página, que promoción les impacta más y cuál comparten, un ejemplo lo da Amazon o, en Latinoamérica, MercadoLibre. 

Por último, está la información que sale de los textos de los mismos clientes, por ejemplo, la que sale en redes sociales como Facebook o Twitter, que es vital para conocer la imagen de una marca y sus productos.

Algunas opciones de software

Aunque como mencionamos antes, la customer analytics más que una tecnología o  producto es el resultado de un proceso, existen algunos fabricantes que se han esforzado por ayudar con esta metodología.

En sí, el software especializado en analítica del consumidor puede ser definido como el software que tiene la capacidad de procesar información, a partir del comportamiento de los consumidores, para ayudar a tomar mejores decisiones. 

La customer analytics también es llamada por otros como customer intelligence y busca el uso de indicadores medibles para administrar mejor las relaciones con los consumidores.

Existen numerosas variables que tener en cuenta a la hora de adquirir un software de analítica de consumidor que van desde la facilidad de uso, la integración con la infraestructura existente, la escalabilidad de la solución, su poder analítico y su personalización. Cubriendo estas bases ya contaremos con una plataforma para empezar a medir y segmentar a nuestras audiencias(clientes).  

Siete opciones en este campo son:

PRODUCTO	DESCRIPCIÓN
Custora	Es una plataforma de analítica que se destaca por sus capacidades de analítica y es especialmente buena para detectar cuando los clientes están en riesgo de perderse.
Exponea	Una de sus grandes fortalezas es el módulo de campañas permitiendo a los clientes reaccionar rápidamente a partir de los insights detectados y presentados en tableros y gráficos.
InsightSquared	Permite la visión en tiempo real de las estadísticas en módulos preconfigurados y es especialmente fuerte en la parte de desempeño sobre ventas.
Zoined	Con tableros preconfigurados, esta solución está especialmente diseñada para la venta al por menor, la moda, la venta de alimentos, las cafeterías y los restaurantes.
Planhat	Con fortaleza en su parte predictiva esta solución busca reducir la deserción de los clientes a través de un indicador de “salud” de cada cliente.
RW3	Es una plataforma de inteligencia de negocios(BI) que permite generar reportes sobre los clientes para la toma rápida de decisiones.
ClickFox	Es una solución que se enorgullece de obtener información sobre los clientes desde cualquier fuente gracias algoritmos propietarios.

Para terminar, es importante resaltar que la analítica de consumidores ha dejado de ser una novedad para convertirse en una necesidad. En mercados tan competidos donde los diferenciales y valores agregados son tan tenues que es normal hablar de empates negativos, entre marcas y productos, el nuevo diferencial es la forma en que se relaciona con los clientes.

La analítica de consumidores brilla en todo este proceso desde sus mismos logros tanto a corto plazo (conocer al cliente),  mediano (incrementar ventas) y largo plazo(fidelizar), la customer analytics es una tendencia creciente porque tanto como  conocer nuestros productos el conocimiento de los clientes es vital para sobrevivir como empresa.

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