16 jun 2021

Cómo comprender mejor a los clientes a través del análisis cualitativo de sus datos

La inteligencia artificial está impulsando la eficiencia de herramientas que ofrecen un mejor conocimiento de las preferencias de los consumidores. La disciplina y la comparación entre distintos datos ofrecen información diferencial a cualquier empresa.

El análisis de comportamiento de clientes (más conocido por su denominación en inglés, Customer Behaviour Analytics) es una disciplina que, desde hace años, forma parte del trabajo prioritario de muchos departamentos de Marketing, con el objetivo principal de intentar conseguir una comprensión mayor y más holística de los consumidores. Este entendimiento sobre los usuarios es, cada vez más, un elemento diferencial para las entidades, habida cuenta de que los procesos de producción y el uso de la tecnología tienden a homogeneizarse a largo plazo entre los competidores, por lo que son este tipo de elementos intangibles los que componen la batería de hitos que explican el éxito de una marca o de unos determinados productos sobre otros cuando, en esencia, son básicamente iguales en muchos aspectos.

En el caso específico de los negocios digitales, este conocimiento es, si cabe, más relevante, dado que los usuarios son, por definición, menos fieles y porque la influencia de los canales es más importante, en un entorno en donde los clientes tienen a su disposición multitud de herramientas para decantarse por la elección de un bien o de un servicio, como los comparadores gratuitos o las opiniones de otros consumidores. Por todo ello, cualquier mecanismo para que los decisores de una compañía puedan disponer de más información y, sobre todo, de mayor calidad, sobre sus potenciales usuarios es fundamental para su éxito en el futuro.

Conocimiento externo e interno

El gran avance en la eficacia del Customer Behavioural Analytics ha caminado en paralelo a la mayor integración de la inteligencia artificial en los procesos de toma de decisiones de las empresas. La implementación de softwares y herramientas digitales con un menor coste económico y con una velocidad de procesamiento más rápida ha favorecido un análisis cuantitativo y cualitativo de los clientes más preciso en relación a su interacción directa o indirecta con la compañía.

Gracias a ello, hoy es posible para cualquier pyme poder segmentar sus grupos de usuarios, reales y potenciales, de acuerdo a su franja de edad, a sus preferencias o a sus características y hábitos de consumo, de modo que se puedan establecer comparaciones en los diferentes momentos del customer journey map. De cada uno de estos procesos de evaluación, los directivos ya pueden obtener información diferencial en relación al modo en el que las distintas variables que atañen a la organización influyen en mayor o menor grado entre sus clientes.

En una segunda derivada, un estudio de los datos más particularizado aporta, también, conocimiento de valor sobre las razones que han motivado su toma de decisiones, la jerarquía de importancia que ha dado sobre los distintos inputs que ha ido recibiendo y en relación a los valores de marca y al grado de fidelidad que ha desarrollado sobre la empresa y los productos que se ofrecen en el mercado. Si se obtiene, por ejemplo, un número relevante de consumidores que no ha logrado atribuir valores positivos sobre la compañía, es evidente que hay hitos dentro de la estrategia operativa hacia el exterior que no se están realizando correctamente.

Desde la óptica interna de la organización, el Customer Behavioural Analytics permite identificar con una mayor precisión las tendencias sociales así como los factores determinantes que incitan la elección de compra final por parte de los consumidores. Analizado de forma global, permitirá a los directivos decidir qué se debe cambiar dentro de la empresa para responder mejor a cada situación cambiante del mercado, lo que obligará a realizar, con carácter periódico, una redistribución de las tareas y responsabilidades de cada departamento (o, incluso, de cada empleado) para adaptar la oferta de servicios a las necesidades reales que han manifestado sus clientes.

Estrategia centrada en el cliente

Navegar empresarialmente con éxito en el mercado actual es una experiencia con grandes dosis de incertidumbre que exige una agilidad para adaptarse de modo permanente a unas exigencias cada vez mayores de los consumidores. Herramientas como el Customer Behavioural Analytics permiten pulir la información y convertirla en datos útiles sobre el modo en el que los usuarios de un e-commerce interactúan en él, cuánto tiempo dedican a cada página o los horarios en el que lo hacen y qué es lo primero que consultan.

Unido a otros elementos más cuantitativos, como el volumen de usuarios mensuales únicos, el número de impresiones o la cantidad de clicks que se han logrado, proporciona a las empresas una interfaz visual muy clara de hacia dónde destinar sus esfuerzos comerciales para segmentar a los clientes y orientar sus esfuerzos a ‘capitalizar’ y monetizar sus intereses e  incrementar, así, su cuenta de resultados.

De este modo, es posible, por ejemplo, ofrecer a cada usuario un trato más personalizado, una mejor experiencia de cliente y campañas orientadas a nuevas tendencias y preferencias que realmente le interesen. Además, desde un punto de vista operativo, para cualquier organización aporta un abanico de importantes ventajas, como conseguir anticiparse a las necesidades del consumidor, poder innovar más rápidamente y con máximas posibilidades de éxito, y reducir campañas comerciales masivas sin ninguna personalización y en las que el ratio de éxito es muy pequeño.

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