Analítica de datos para entender al cliente

Analítica de datos para entender al cliente

El análisis de conducta del cliente, es importante para entender cómo los usuarios interactúan con una marca, ahora puede hacerse de forma más objetiva y real, usando técnicas de gestión de Big Data.

La analítica de comportamiento de clientes es el proceso de recopilación y análisis de los datos que, junto con herramientas tecnológicas como la Big Data, machine learninggeomarketing, ayudan a obtener una perspectiva a largo plazo sobre el valor medio de compra, la vida útil de los clientes y la interacción de los usuarios con una marca, permitiendo a las empresas incorporar estrategias comerciales con base en datos que faciliten la toma de decisiones y la maximización de los ingresos.

También lea:¿Cómo ayuda el análisis predictivo en las cadenas de suministro?

Este tipo de análisis ya es utilizado por plataformas de streaming como Netflix y Spotify, que se esfuerzan constantemente por conocer mejor los gustos y preferencias de los usuarios para personalizar y mejorar su experiencia.

¿Cómo lo hacen?

Las herramientas registran datos sobre el comportamiento los clientes, sus hábitos de compra, sus productos favoritos, etc.; de este modo, predicen qué productos pueden interesar a los clientes y cuándo pueden querer volver a adquirir otro.

" Con un análisis de geomarketing basado en data geoespacial, es posible ubicar las concentración de clientes dentro de un establecimiento e identificar patrones de conducta"

Equipado con estos datos, se establecen patrones de conducta de compra que sean típicos de un público objetivo, elaborando informes unificados que responden preguntas como: 

  • ¿Cuál es el momento de compra más habitual? 
  • ¿Cuáles son los principales obstáculos a la hora de completar un pedido? 
  • ¿Qué aspectos de la funcionalidad y el diseño fueron malinterpretados por el usuario? 
  • ¿En qué áreas debería centrarse para aportar una mejora tangible a sus clientes?

Le puede interesar:"¿Cómo aumentar el tiempo de permanencia de los clientes?"

La retroalimentación de un producto en tiempo real con ayuda de machine learning, permite adaptar los servicios a las preferencias de cada cliente a medida que lo utiliza.

¿Cómo ayuda la implementación de estas herramientas? 

  • Comprenden los hábitos y la motivación de los clientes proporcionando una perspectiva única de tiendas online y físicas, creando indicadores de cómo los clientes ven un negocio. 
  • Identifican y prevén problemas con los clientes, como el fallo de diseño de producto, tiendas o servicios, pudiendo así, maximizar las conversiones de compra.  
  • Maximizan las campañas de marketing permitiendo modelar clientes potenciales y dirigir a ellos una publicidad efectiva, basado en patrones sobre el comportamiento de las transacciones de compra, las ubicaciones y los productos favoritos, optimizando los costos. 
  • Segmenta al público objetivo en grupos según sus características, incluyendo la ubicación, el género, la edad, el estatus, la educación y la ocupación, determinando el historial promedio de búsqueda, la frecuencia de compra, el valor, la urgencia y las experiencias de compra de los clientes. 
  • Permite crear un análisis de la competencia que consiste en analizar productos, estrategias y rendimiento de los competidores y con ello mejorar los propios productos y servicios y obtener la ventaja competitiva.

En PREDIK Data Driven, construimos soluciones personalizadas para la investigación de clientes que se basan en la big data, el aprendizaje automático y el geomarketing, ayudando a nuestros clientes a recopilar información y convertirla en información procesable para la toma de decisiones.