Big Data

Tres claves para mejorar la experiencia de cliente con Big Data

La forma de vender ha cambiado. Los usuarios ya no se adaptan a las empresas, es al contrario y, como parte de ese cambio, la experiencia de cliente es fundamental. Así te puede ayudar el Big Data.

Por Redacción España, el 01/03/2021

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Una de las virtudes más importantes del Big Data es que permite obtener información muy valiosa sobre los clientes de una empresa. Con todos los datos que se recaban, almacenan y procesan, elaboramos perfiles ultrasegmentados. El microtargeting o microfocalización nos da poder: conocer mejor a nuestros clientes nos permite saber cuáles son sus preferencias, necesidades y anhelos.

Si aplicamos correctamente esa información, podremos mejorar sustancialmente su relación con nuestra marca. Te explicamos las claves para aplicar ese conocimiento y mejorar la experiencia de cliente con Big Data.

La importancia de cuidar al cliente

Fortalecer la relación entre las marcas y sus clientes es fundamental no solo para mantenerlos, también para llegar a más personas. El boca a boca tradicional se ha magnificado con las nuevas tecnologías. Ya no solo recomendamos productos o servicios a nuestro círculo cercano. En el mundo digital globalizado, el alcance de esas recomendaciones se multiplica exponencialmente.

Por supuesto, es un arma de doble filo. Igual que un usuario puede predicar bondades de tu marca, también puede dar malas opiniones y eso, a la larga, destroza tu reputación digital y puede ser nefasto para la compañía. Para evitarlo: céntrate en crear buenos productos o servicios y cuida a tus clientes. Haz que su relación con tu marca sea más que satisfactoria.

Los clientes quieren que las empresas a las que compran les traten bien, les tengan en cuenta. Un servicio rápido, con unos buenos canales de atención, un personal educado y amigable que dé soluciones, tanto en el terreno offline como en el online. Eso es lo que se busca.

Es más, una encuesta elaborada por la consultora PwC asegura que el 32% de los consumidores dejaría de comprar los productos de una compañía a raíz de una única mala experiencia. Al mismo tiempo, un 86% de los consumidores asegura que pagaría más caro un producto o servicio si ello implica que la atención al cliente es mejor.

Al final, esto es magnificar y tecnologizar un concepto que es de toda la vida: eliges las tiendas en las que haces la compra en tu barrio porque te gustan los productos, pero también porque la charcutera, el quesero, la panadera… son encantadores y te dan cháchara.

Por la misma regla de tres, si en un bar los camareros han sido desagradables o maleducados, es difícil que vuelvas. Aunque tengan las mejores tapas de las ciudad, prefieres ir al de al lado, que quizás es un poco más mediocre pero te tratan de maravilla.

El Big Data da a las grandes compañías un feedback sobre qué está pasando: te ayuda aentender quiénes son tus clientes, qué quieren de ti, qué piensan de tu marca, cuáles son los puntos fuertes de tu compañía y qué cosas tienes que mejorar.  Y todo ello de forma automatizada. Con esa información, toca ponerse manos a la obra.

Personalización

La encuesta Rethinking Retail asegura que un 86% de los consumidores considera que la personalización tiene, como mínimo, un poco de influencia en los productos o servicios que compra. Pero claro, la personalización solo es posible cuando conoces a las personas que compran o podrían comprar tu marca, valga la redundancia.

Como decíamos, el Big Data nos da la oportunidad de extraer patrones a partir de los datos que tenemos y crear microsegmentaciones de públicos que permiten esa personalización. Esto se puede aplicar a los propios productos o servicios que ofrece la empresa (adecuándolos a las exigencias del mercado para incrementar las ventas) y también a la forma en la que mostramos esos productos o servicios al público.

Con los mensajes y los formatos adecuados, seremos capaces de atraer más y mejor la atención de los microtargets. La idea es crear un enfoque a medida para abordar a cada uno de esos microtargets, partiendo de la base de que la manera en la que vendemos ha cambiado y que ahora no son los usuarios los que se adaptan a las empresas, sino al contrario.

Adelantamiento

De la mano con el punto anterior, aprovechemos la información que extraemos del procesamiento y la analítica de datos para ir un paso por delante de nuestros clientes y clientes potenciales. El Big Data permite hacer análisis de cuatro tipos principales:

  • Análisis descriptivo: los datos históricos se emplean para encontrar patrones y mostrar una realidad en un momento determinado. Esto es, nos da una foto perfecta de la realidad de un negocio.
  • Análisis diagnóstico: cruza esa foto con datos contextuales para dar explicación a las cosas que ocurren en un negocio. Por ejemplo, si un cambio en un producto ha producido un incremento de ventas, la conexión entre ambos hechos la encontraremos con el análisis diagnóstico.
  • Análisis predictivo: con los datos que tenemos, extraemos patrones de comportamiento futuro. Es decir, hacemos predicciones certeras de hacia dónde va a evolucionar el mercado.
  • Análisis prescriptivo: emplea las conclusiones de los análisis previos para realizar recomendaciones sobre qué debe hacer una empresa para mejorar sus números.

La analítica se puede (y se debe) utilizar para mejorar la experiencia de cliente. Es este contexto, serán especialmente útiles la predictiva y la prescriptiva. Hablamos de emplear los datos que tenemos para adelantarnos a las demandas del público. Es decir, no quedarnos en lo que el target necesita hoy, sino dar un paso hacia delante y darle lo que va a necesitar mañana, en términos de producto, precios, mensajes, etcétera. Si realizamos eso correctamente, el resultado es un incremento sustancial en las ventas del negocio.

Mejoras logísticas

Imagina que eres un usuario que suele comprar zapatillas de una marca determinada. Con la llegada del buen tiempo, te suele apetecer comprar zapatillas de colores más vivos. Empieza a salir más el sol y ¡pam! Recibes un e-mail de la marca, con las novedades para la nueva temporada: "Fulanito, recibe el buen tiempo con estas zapatillas". Lo ha bordado.

La empresa ha utilizado la información que tiene sobre ti (entendámoslo, sobre el microtarget al que perteneces) para crear productos que te puedan gustar y darte la información de esas novedades en el momento adecuado, por el canal correcto y con los mensajes que más te pueden llamar la atención. Compras las zapatillas.

Sin embargo, las zapatillas tardan 20 días en llegar. Automáticamente, toda esa satisfactoria experiencia de compra se desmorona. Es una pena, pero es así. Debemos ver la relación de un usuario con la marca como una cadena que debe estar correctamente engrasada para no tirar por tierra el trabajo anterior.

La información que hemos extraído de la analítica también debe servirnos para realizar las mejoras logísticas pertinentes: ¿sabemos que vamos a vender más? Bien, tengamos las fábricas preparadas, el stock pertinente, los acuerdos con las empresas de envíos, etcétera. Empleemos el Big Data para estar preparados. De esta forma, cerraremos el círculo y la experiencia del usuario con la marca será íntegramente satisfactoria. 

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