Una empresa que no conoce, o no invierte, en nuevas tecnologías es una empresa incapaz de seguir compitiendo en igualdad de condiciones en el mercado en el que está dispuesta a participar.
Con una evolución palpable de las nuevas tecnologías día tras día, son varias las herramientas que surgen como alternativas para llevar a las marcas y organizaciones a evolucionar y crecer, en su mayoría basadas en información.
El uso de la tecnología introducida en la vida cotidiana es algo que impregna la vida de todos los que vivimos en la sociedad actual, y el uso de quienes utilizan internet, y todas las herramientas existentes en él, ha ido creciendo exponencialmente.
La interacción en línea es una experiencia en la que dejamos atrás una cantidad considerable de información sobre nosotros mismos y lo que consumimos, o incluso lo que queremos consumir. Esta información puede y está siendo utilizada por las empresas para maximizar y mejorar los medios para conocer mejor a los consumidores, así como los mecanismos que pueden implementar para lograr y maximizar las ventas digitales.
El uso de la tecnología introducida en la vida cotidiana es algo que impregna la vida de todos los que vivimos en la sociedad actual. Entre las herramientas, o técnicas, que han ido surgiendo en medio de esto, se encuentra Customer Analytics, que se puede traducir como “Análisis de Clientes”, y es una variable analítica dentro del concepto de Big Data.
Big Data es cualquier tipo de dato, estructurado o no, que puede ser analizado en diferentes niveles de granularidad, permitiendo identificar insights que pueden ser utilizados por las empresas. Customer Analytics, de forma simplificada, es una solución dentro del espectro Big Data, que tiene como objetivo utilizar estos datos para identificar el comportamiento del cliente y ayudar en la toma de decisiones.
Para obtener más información sobre esta solución, su importancia para las empresas y qué herramientas se utilizan dentro de ella, hemos separado los principales temas de análisis y comprensión aquí.
¿Qué es el análisis de clientes?
En resumen, Customer Analytics puede explicarse como un uso sistemático de datos, recopilados en diferentes espacios, sobre el comportamiento del consumidor.
Con ello, es posible realizar análisis predictivos capaces de anticipar las necesidades de estos clientes, además de los clientes potenciales, lo que lleva a las empresas a idear insights que ayuden en la toma de decisiones de negocio.
Para crear Customer Analytics se necesita una gran cantidad de información, toda la cual se puede encontrar tanto en entornos digitales como físicos, en diferentes tipos de contacto, acercamiento y experiencias entre cliente y empresa.
Para ello, existen una serie de técnicas y herramientas que ya se están utilizando para llevar a cabo el “análisis del cliente”, pero que están lejos de estar finalizadas o han encontrado una forma única de hacerlo.
El trabajo desarrollado para llevar a cabo este análisis puede, ya menudo utiliza, una serie de herramientas, complejas y de diferentes empresas, con diferentes objetivos, pero todas conformando una solución emergente en el mercado.
Entre la información más común que se puede sistematizar para el uso de estas herramientas emergentes se encuentran: datos demográficos, comportamiento de uso de internet, historial de compras, historial de búsqueda, contactos con empresas, intereses y comportamiento en redes sociales.
Organizando estos datos, y analizándolos, es posible conocer mejor a tus clientes, crear una segmentación más precisa de ellos y nutrir herramientas que trabajen con inteligencia artificial y aprendizaje para poder predecir cómo será el comportamiento del consumidor.
Los beneficios de usar Customer Analytics
El aumento exponencial en el uso de las herramientas de Customer Analytics, así como la apuesta de los especialistas para que surjan y evolucionen cada vez más, proviene de su capacidad para ofrecer, a través de datos y análisis, soluciones que logren entender cuáles son las necesidades de los clientes. son los clientes, pero sobre todo su comportamiento.
También puede comprender sus niveles de satisfacción e insatisfacción con la marca y luego habilitar programas, aplicaciones y otras formas de inteligencia artificial para analizar a estos consumidores y predecir cómo actuarán a continuación.
Esto permite a las empresas aumentar notablemente sus tasas de retención de clientes, crear estrategias con mejores resultados de marketing dirigidos, mejorar las ventas y las interacciones entre consumidores y marcas, y también crear una experiencia entre ambos que los diferencie de la competencia.
La importancia detrás de Customer Analytics radica en que: cuanto más profundamente conozcas a tus clientes, más amplias y mejores serán tus posibilidades de ventas y retención.
Además, uno de los mayores secretos para evolucionar y crecer en el mercado competitivo que se instala cada vez más en la actualidad es hacer de un individuo no solo un comprador, sino un cliente fiel que se convertirá en un defensor de la marca.
Son estos consumidores quienes, además de consumir sus productos y servicios, también ayudarán a difundir sus beneficios entre amigos, familiares y conocidos. También están aquellas empresas que venden más que un producto o servicio, sino un estilo de vida, al que quienes lo consumen se convierten en clientes fieles y símbolos que acaban llevando la marca a su círculo social.
El crecimiento de las empresas enfocadas en Customer Analytics
En los últimos años han surgido, o se han transformado, varias y diversificadas empresas en la búsqueda de desarrollar y ofrecer al mercado soluciones emergentes que tienen como objetivo utilizar, crear o desarrollar herramientas capaces de recopilar, organizar o analizar la información que dejamos segmentada por el espacio digital y físico.
Si bien existen varios proveedores con diferentes competencias, todos son esenciales en su forma, y logran, con sus resultados, crear mecanismos que permitan diferentes acciones. Algunos de ellos son: automatización de marketing, mapeo del viaje del cliente, automatización de la fuerza de ventas, identificación de problemas de la plataforma, predicción del comportamiento y personalización de la experiencia.
A pesar de ser un segmento considerablemente nuevo en el mercado, ya existen algunas organizaciones que vienen destacándose en el área, capaces de construir un portafolio desarrollado a través de los resultados obtenidos a través del poder creciente de la inteligencia artificial.
Estos proveedores con soluciones emergentes están apostando por herramientas tecnológicas, que trabajan con machine learning y que permiten comprender las acciones y necesidades de los consumidores y, en consecuencia, una respuesta en tiempo real de las marcas.
¿Cuáles son las características de las empresas enfocadas en el análisis de clientes digitales?
Actualmente, existen tres modelos de empresas enfocadas en Customer Analytics, según los formatos estipulados por los especialistas, siendo todos a la vez competidores, pero también complementarios.
El primero de ellos son los proveedores emergentes de soluciones de análisis de clientes, que también son el caso donde puede encontrar más empresas operando.
Estas organizaciones se enfocan en las capacidades que están surgiendo en el mercado pero que también son complejas, y principalmente aprovechan las herramientas de inteligencia continua, el análisis del viaje del cliente y el análisis aumentado para una experiencia personalizada del cliente.
Las empresas que operan dentro de este formato fueron pioneras en estas herramientas, por lo que han estado operando en el mercado el tiempo suficiente para poder construir sus técnicas y han pasado la fase de inicio.
El segundo formato son los proveedores de aplicaciones empresariales inteligentes, generalmente grandes empresas que están implementando tecnologías innovadoras y emergentes, después de que ellos mismos hayan analizado más de cerca esta área.
Grandes conglomerados que, cuando surgieron en Silicon Valley, se convirtieron en un referente en el desarrollo de software informático, en la actualidad también han comenzado a invertir en tecnologías y soluciones que utilizan Customer Analytics.
Estas empresas a menudo trabajan a través de herramientas como: análisis de sentimiento avanzado, visión por computadora, análisis predictivo y procesamiento de lenguaje natural.
El objetivo de estas organizaciones es poder competir con los otros dos formatos, mediante la inversión en la explotación de herramientas como aplicaciones inteligentes.
Estas aplicaciones utilizan inteligencia artificial, incorporada o integrada en las aplicaciones empresariales, para respaldar o reemplazar las actividades humanas a través de la automatización inteligente, lo que permite obtener información basada en datos y recomendaciones guiadas que apuntan a mejorar la productividad y la toma de decisiones de las marcas.
El último ítem, en cambio, trata de las empresas denominadas “Born AI Providers”, que no son más que nuevas empresas que ya nacen teniendo la inteligencia artificial en su base, integrándola en todos sus mecanismos y en todas las formas en que trabajan.
Si bien el número de empresas en este segmento aún es pequeño, son las que tienen mayor posibilidad de crecimiento en el corto plazo, especialmente porque traen opciones que a menudo aún no han sido desarrolladas por ninguna otra organización en el mercado.
Experiencia digital: ¿cómo mapear y dirigir este diferencial en el análisis del cliente?
Cuando se trata de Customer Analytics, una de las herramientas más utilizadas dentro de ella, y una de las más importantes para las empresas en varios de sus sectores, es el mapeo del viaje del cliente.
Para llevar a cabo esta identificación, recopilación, agrupación y análisis de datos existen algunas soluciones que se pueden utilizar. La entrega de resultados promovida por nuestro proceso consultivo integrado en esta solución va mucho más allá del simple mapeo del viaje del cliente, aunque esta es la función principal, para realizar dicha entrega entran en juego la inteligencia artificial y la capacidad de aprender una máquina.
Estas dos tecnologías principales pueden, por ejemplo, percibir los patrones de comportamiento de los clientes, los errores cometidos por el servicio humano o que puedan surgir en las plataformas digitales, y las razones del abandono en medio del proceso comercial.
La solución recopila, organiza y crea métricas sobre los datos de cada cliente, ya sea fiel, pasajero, potencial o incluso si ha abandonado la compra, permitiéndonos comprender los motivos y características de todos aquellos que entraron en contacto con la marca.
Incluso puede proporcionar una experiencia visual automática y en línea, donde la empresa puede identificar problemas técnicos en su sitio web, aplicación y tendencias a lo largo del tiempo.
A través de la recopilación y análisis de datos, y utilizando Inteligencia Artificial y Machine Learning (aprendizaje automático), es posible identificar patrones y así comprender cuáles son los comportamientos normales de los clientes, para luego notificar cuando ocurre una anomalía.
Para ello captura datos en tiempo real, los pone a disposición de forma que cualquiera pueda entenderlos, permitiendo incluso que el usuario cree fuñiles de investigación y análisis, pudiendo utilizar categorías como: sesiones según dispositivo, sistema operativo, geográfica ubicación, movimientos, clics del mouse, datos demográficos, fuentes de tráfico, comportamientos en la página y más.
Todo esto permite a la empresa conocer a sus clientes, incluidos los clientes potenciales o que han dejado de hacer negocios, desarrollar estrategias que le permitan obtener mejores resultados, adaptar y mejorar la experiencia, entre muchas otras acciones.
