Resumen
Al recopilar datos sobre la interacción de los clientes con la marca, tanto en puntos físicos como digitales, se obtiene una gran cantidad de información sobre sus patrones y hábitos de consumo. El marketing basado en datos usa esos conocimientos para optimizar las campañas: sigue los comportamientos antes, durante y después de una compra, y detecta patrones para mejorar cómo se presenta el mensaje. Sin embargo, menos del 40% de las organizaciones aprovecha esos datos de forma efectiva. En esta nota te contamos cómo hacerlo.
Al recopilar datos sobre la interacción de los clientes con la propia marca, tanto en puntos físicos como digitales, se obtiene una gran cantidad de información sobre sus patrones y hábitos de consumo. El marketing basado en datos utiliza estos conocimientos para optimizar las campañas. Realiza un seguimiento de los comportamientos antes, durante y después de una compra, y luego utiliza los patrones que surgen para determinar los hábitos de los consumidores y mejorar la forma en que se les presenta el mensaje.
Las cuatro categorías de datos
En estos tiempos de omnicanalidad, los datos que recopilan las empresas se pueden dividir en cuatro categorías:
- Información personal de los clientes.
- Datos de participación: cómo los consumidores interactúan con el sitio web de una empresa, apps móviles, mensajes de texto, páginas de redes sociales, correos electrónicos, anuncios pagados y rutas de servicio al cliente.
- Datos de comportamiento del consumidor: detalles transaccionales como historiales de compras, información de uso del producto y otros datos cualitativos.
- Datos actitudinales: métricas sobre la satisfacción del consumidor, criterios de compra, conveniencia del producto y más.
Estos datos se pueden recopilar preguntando directamente a los clientes, rastreando indirectamente a los consumidores y agregando otras fuentes de datos de clientes a las propias.
Los datos sobre el consumidor se pueden obtener en distintas fuentes: a partir de su actividad en el sitio web de la empresa, en páginas de redes sociales, a través de llamadas telefónicas de clientes y chats en vivo y en los registros de servicio al cliente, entre otros. Y a medida que los algoritmos de aprendizaje automático y otras formas de inteligencia artificial proliferan y mejoran, el análisis de datos se convierte en un campo más poderoso para dividir el mar de datos en fragmentos manejables de información procesable. De esta forma se pueden detectar patrones y anticipar tendencias.
Comportamiento del consumidor
Con la transformación digital, la división entre interacciones físicas y en línea se difuminó. En la sociedad de consumo actual los clientes desean ser "mimados" con contenido personalizado, sin importar dónde y cómo interactúen con un negocio, ya que se están acostumbrando a una experiencia de cliente (CX) omnicanal fluida. Por ello hoy resulta esencial mapear los viajes de los usuarios y personalizar las propuestas. Cada interacción entre la empresa y sus clientes, sin importar cuán pequeña sea, debe estar informada por las anteriores.
Menos del 40% de las organizaciones recopilan o utilizan datos de orientación primaria de manera efectiva para guiar la personalización del cliente. Las que no lo hacen desaprovechan una oportunidad, ya que hoy es posible rastrear más información que nunca.
Esto significa que se puede saber más sobre sus comportamientos y es posible anticipar cómo responder. Si se recopila la información correcta se hace factible "enviar el mensaje correcto a la persona adecuada en la plataforma indicada y en el momento más conveniente".
Para conocer los hábitos de consumo es preciso evaluar cómo, cuándo y dónde compran los clientes. Hay que identificar los pasos clave en el proceso de pre-compra para determinar hacia dónde los hacen avanzar los mensajes de marketing, así como las áreas en las que quedan "colgados" o pierden el interés por completo, por caso.
Cuanto más se comprenda a los clientes, más eficazmente se podrá llegar a ellos. Y por ejemplo se podrán crear contenidos que generen conciencia o recomendarles productos o servicios alineados con sus preferencias y valores.
Experiencia de usuario
Las organizaciones pueden usar el conocimiento que obtienen a partir de los datos para mejorar la experiencia del cliente (comprenderlo mejor y satisfacer sus demandas) y para perfeccionar su estrategia de marketing (al conocer cómo interactúan los consumidores con las campañas, se las puede optimizar).
Las empresas exitosas recopilan y sintetizan datos de marketing para crear experiencias de cliente atractivas. Aprovechan las plataformas de datos del cliente y las plataformas de experiencia digital para crear perfiles personalizados, impulsando a los clientes potenciales a un viaje continuo con sus marcas. También analizan los procesos de toma de decisiones de los clientes con el fin de diferenciar sus servicios y productos.
Los perfiles de los clientes deben tratarse siempre como "documentos vivos", ya que la gente cambia y las preferencias, actitudes, valores, necesidades e interacciones preferidas del cliente también lo harán. De esta manera se podrá seguir trabajando de manera continua en la construcción de una mejor relación con el usuario o consumidor.
Qué gana tu operación
Analizar los datos de clientes de forma omnicanal tiene un impacto directo en los resultados:
✅ Personalización real:
Contenido y ofertas alineados con las preferencias y valores de cada cliente.
✅ Campañas más eficaces:
Se optimiza el mensaje según cómo interactúan los consumidores con cada canal.
✅ Tendencias anticipadas:
Los patrones de comportamiento permiten prever qué va a pasar antes que la competencia.
✅ Mejor relación:
Perfiles vivos que se actualizan y construyen una relación continua con el cliente.
Análisis de datos de clientes con Quilsoft
Para poder efectuar un análisis de datos de clientes omnicanal exitoso las empresas deben contar con herramientas adecuadas. Desde Quilsoft acercamos nuestro sistema de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) que ayuda a lograr los objetivos de negocio en el marco de una estrategia omnicanal. Entre otras acciones permite segmentar a los clientes, obtener la información necesaria al momento en que se presenta la oportunidad comercial, monitorear el embudo de ventas en tiempo real, obtener previsiones de venta y planificar acciones futuras. Y además permite monitorear las fuentes de leads y ayuda a convertir estos últimos en ventas.
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Preguntas Frecuentes
¿Qué tipos de datos de clientes se pueden recopilar?
Cuatro categorías: información personal, datos de participación (interacción con web, apps, redes y anuncios), datos de comportamiento (historial de compras, uso del producto) y datos actitudinales (satisfacción, criterios de compra).
¿De dónde se obtienen esos datos?
Preguntando directamente a los clientes, rastreando indirectamente a los consumidores y agregando otras fuentes a las propias. Las fuentes incluyen la actividad en el sitio web, redes sociales, llamadas telefónicas, chats en vivo y registros de servicio al cliente.
¿Por qué es clave la omnicanalidad para conocer los hábitos de consumo?
Porque la división entre interacciones físicas y en línea se difuminó: los clientes esperan una experiencia fluida sin importar el canal. Mapear los viajes de usuario y personalizar cada interacción permite anticipar comportamientos y mejorar la propuesta.
¿Cómo ayuda un CRM a aprovechar estos datos?
Permite segmentar clientes, obtener la información en el momento de la oportunidad comercial, monitorear el embudo de ventas en tiempo real, obtener previsiones y planificar acciones futuras, además de monitorear las fuentes de leads y convertirlos en ventas.
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