5 formas en que el análisis de datos y texto mejora la retención de clientes

Las estrategias de retención de clientes impulsadas por datos influyen en última instancia en la forma en que su equipo se acercará a los clientes: se ha demostrado que genera ganancias. De hecho, “los equipos ejecutivos que hacen un uso extensivo del análisis de datos de clientes en todas las decisiones comerciales ven una mejora de ganancias del 126 % en comparación con las empresas que no lo hacen” (McKinsey, 2014).

Esto no es noticia. Entre los 334 ejecutivos encuestados por Bain, más de dos tercios dijeron que sus empresas están invirtiendo en datos y análisis. Y las expectativas son altas. El 40% espera ver rendimientos "significativamente positivos", y otro 8% predice resultados "transformativos" (Bain & Co, 2017).

Si bien la intención está ahí, según Forrester, "solo el 15 % de los líderes sénior en realidad usan los datos de los clientes de manera constante para informar las decisiones comerciales" ("La guía de los especialistas en marketing B2B para evaluar la madurez del cliente", Forrester, 2017). Entonces, ¿las empresas se dan cuenta de la necesidad de datos pero esperan que suceda algún tipo de magia para implementarlos?

“Influir en la lealtad del cliente […] no requiere magia, requiere datos, por lo general, datos que ya tiene pero que no está utilizando al máximo. Independientemente de la industria, la mayoría de las organizaciones generan montañas de datos. De hecho, muchos clientes me dicen que tienen tantos datos que su mayor problema es cómo administrar todos los datos que tienen”, dice Mike Flannagan, vicepresidente y gerente general de Cisco.

5 formas en que el análisis de datos y texto mejora la retención de clientes

1. Desarrolle una hoja de ruta de datos y apéguese a ella

Hasta el 30% de los ejecutivos del estudio de Bain & Co antes mencionado dijeron que carecen de una estrategia clara para incorporar datos y análisis en sus empresas. Los hallazgos de McKinsey muestran que adoptar un enfoque integrador, lo que significa ver el análisis como un impulsor estratégico del crecimiento en lugar de usarlo en un silo o solo como parte de TI, en última instancia conduce a lograr el resultado deseado (McKinsey, 2014).

Las empresas exitosas hacen dos cosas de manera diferente: Primero, hacen uso de los datos que tienen. En segundo lugar, implementan los cambios organizacionales una vez que entienden lo que les dicen los datos. Entonces, tiene los datos: asegúrese de usarlos y aplique los cambios necesarios en el negocio para que suceda rápidamente.

Un buen enfoque es desarrollar una hoja de ruta de datos y ceñirse a ella. Los pasos que se toman dentro de la organización pueden ser:

1. Asegúrese de que los KPI corporativos sean automatizados, escalables y repetibles.
2. Reúna a las partes interesadas clave y defina los 3 principales problemas comerciales que desea resolver.
3. Clasifique los problemas en problemas de datos versus sistemas (a menudo encontrará que el problema no es en absoluto con los "datos", sino con la forma en que las personas los usan o los administran).
4. Se requiere la priorización de tareas junto con la evaluación de la viabilidad técnica de su plan.
5. Para mantenerse al día, vuelva a evaluar el progreso cada 3 meses.
6. El factor humano: asegurar el cambio de comportamiento

Otro factor clave es contratar altos ejecutivos que adopten un enfoque práctico para el análisis de clientes. No solo necesitan comprender la importancia de los análisis, sino también tener las habilidades para analizarlos ellos mismos, así que úselo como punto de referencia cuando contrate.

Aunque el 70 % de las empresas cuentan con estrategias de datos, muchas no podrán ofrecer lo que se necesita debido a un solo factor: las personas. Puede tener las herramientas más avanzadas y excelentes científicos de datos; sin embargo, todos los esfuerzos fallan sin los cambios de comportamiento correctos que se necesitan internamente para tomar medidas en última instancia (Bain & Co 2017).

Es posible que los empleados no estén comprometidos con el uso de análisis de datos, que los equipos internos no se comuniquen entre sí o que las soluciones de datos adoptadas no sean fáciles de usar. Se necesita un cambio de comportamiento, un monitoreo continuo de los resultados, junto con un "enfoque de un solo equipo" para garantizar que el análisis avanzado dentro de una organización pueda sobrevivir y prosperar (Bain & Co, 2017). No hay sorpresas aquí, el cambio de comportamiento es la parte más difícil de cualquier plan de mejora del desempeño y por qué fallan hasta el 38% de los esfuerzos de cambio (Bain & Co, 2016).

2. Concéntrese solo en clientes potenciales de alta calidad

Es menos probable que los clientes abandonen si son similares a sus clientes objetivo principales. Si tiene acceso a datos sobre sus clientes y una lista de clientes potenciales, esta es una gran oportunidad para concentrarse solo en aquellos que tienen menos probabilidades de abandonar.

¿Cómo? Mediante la aplicación de algoritmos que comparan las características y características de sus clientes con las de sus clientes potenciales. Aquellos que tienen características similares (tamaño FTE, gasto anual, título del trabajo, tipo de industria) a sus clientes existentes son probablemente los que más querrán su producto, lo encontrarán valioso y, por lo tanto, se quedarán. Su segmentación ahora se vuelve crucial. Cada segmento de clientes le brinda características distintas que lo ayudan a identificar fácilmente a sus próximos clientes.

Por ejemplo, herramientas como HubSpot brindan este tipo de información de manera integrada, donde puedes ver características y patrones fácilmente.

3. Utilice métodos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos

Las empresas analizan los datos utilizando diferentes tipos de análisis, incluido el análisis predictivo, que se utiliza para observar las relaciones entre diferentes métricas.

Para crear estrategias sólidas de retención de clientes, podemos usar análisis predictivos para hacer predicciones sobre el futuro, observando datos históricos, para saber qué les puede gustar o disgustar a los clientes.

A menudo, puede sentirse abrumado por la cantidad de variables que debe administrar y analizar al mismo tiempo. Si bien es posible que tenga a mano un analista de datos altamente calificado, aún requiere mucho tiempo y trabajo examinar manual y rápidamente el gran volumen de datos para encontrar el modelo predictivo óptimo.

Para crear los mejores modelos predictivos de retención, confíe en el poder del aprendizaje automático para descubrir de forma rápida y precisa las razones subyacentes por las que los clientes abandonan o por los que son leales a su marca.

El aprendizaje automático utiliza matemáticas, estadísticas y probabilidad para encontrar conexiones entre variables que ayuden a optimizar resultados importantes como la retención. Estos modelos luego se aplican a nuevos datos de clientes para hacer predicciones.

Los algoritmos de aprendizaje automático son iterativos y aprenden de forma continua. Cuantos más datos ingieren, mejor se vuelven. En comparación con el desempeño humano, pueden brindar información rápidamente gracias a la capacidad de procesamiento actual.

Por ejemplo, puede usar análisis para identificar qué productos de venta adicional o cruzada serán los más relevantes en función de las compras anteriores o el historial de navegación de su cliente.

A menudo, las empresas no tienen empleados con habilidades analíticas (ciencia de datos) de alto nivel. Los proveedores externos pueden proporcionar una solución que automatice la integración y el análisis de datos.

4. Obtenga información basada en datos con análisis de texto

Para obtener información profunda basada en datos, no olvide analizar sus respuestas de texto libre a las preguntas abiertas de su encuesta. ¡Si no lo haces, es posible que te los pierdas!

Puede hacer esto con soluciones de análisis de texto. Con una herramienta de análisis de texto que utiliza el análisis de sentimientos, es fácil detectar los puntos débiles de los clientes.

Y, si recopila muchos datos, asegúrese de usarlos. Un estudio encontró que solo el 15% de los líderes sénior en realidad usan los datos de los clientes de manera consistente para informar las decisiones comerciales (Harvard Business Review).

En Thematic, hemos desarrollado un algoritmo de IA que automatiza el análisis de comentarios de texto libre en encuestas mediante aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural y, en esencia, simplificó la forma en que las empresas obtienen información de los datos de sus clientes.

5. Segmentar para centrarse en retener a los clientes adecuados

El uso de análisis de datos para segmentar a las personas en diferentes grupos significa que puede identificar cómo cada segmento interactúa con su marca y producto. Esto le permite observar cada subgrupo y obtener información, seguido de la adopción de diferentes estrategias de comunicación y servicio para aumentar la retención de sus clientes más buscados.

Analice datos como la demografía de sus clientes, el estilo de vida, los productos comprados por cada categoría y tipo de cliente, la frecuencia de compra y el valor de compra. De esta manera, descubrirá qué tipo de clientes generan la mayor cantidad de ingresos. Algunos cuestan demasiado para generar ingresos, por lo que sabrá si desea centrar sus esfuerzos en ellos.

Comprender la diferencia entre estos tipos de clientes puede, en algunos casos, hacer o deshacer un negocio, especialmente si recién está comenzando. Conocer el valor del cliente es crucial para poder tomar decisiones críticas. Puede segmentar por valor histórico, valor de por vida, valor durante el próximo año o el valor promedio del cliente por segmento. Usando la segmentación correcta, podrá crear ofertas de recomendación de productos altamente específicas. Segmente a sus clientes para ofrecer descuentos relevantes para diferentes canales (en la tienda, en línea, móvil). Mézclalo un poco, no todos los clientes tienen que recibir la misma oferta.

Otra forma útil de usar la segmentación es controlar la sensibilidad temporal y la estacionalidad de sus códigos promocionales. Al monitorear los datos de ventas, puede ver si estos códigos se canjean más a menudo por la mañana o por la tarde o quizás inmediatamente después de una comunicación de ventas. Cuanto más sepa sobre a qué responde un grupo demográfico, más podrá concentrarse en tomar las medidas correctas.

Los 3 mejores consejos para el análisis

Reúna múltiples puntos de datos para poder hacer recomendaciones relevantes.

Sea pragmático y evite hacer suposiciones a partir de un solo dato. El hecho de que alguien que vive en California compre botas de invierno no significa que quiera ser bombardeado con sugerencias de productos similares. ¡Tal vez los compraron para su hermana que vive en Chicago!

Aproveche la prueba social donde pueda.

Si sus clientes no responden a ciertos productos, tal vez todo lo que necesitan es un pequeño recordatorio de que otros similares a ellos los están usando y están contentos con ellos. Obtenga testimonios positivos de encuestas y comentarios en las redes sociales para sus comunicaciones de marketing y su sitio web.

Recuerde: lo que cuenta es la capacidad de traducir rápidamente datos perspicaces en acciones concretas.

Es un hecho: mejores datos significan mejores resultados. Si no tiene buenos datos ahora, puede probar su camino hacia mejores datos. Con solo mejorar su recopilación de datos internos, a menudo puede obtener mejores datos. En otros casos, es posible que deba comprar mejores datos. Los buenos datos no son estáticos, son un proceso continuo de observación, actuación y aprendizaje.

Finalmente, el reto del gran volumen de datos que tienen las grandes empresas, es también la oportunidad. Reunir datos históricos estructurados y no estructurados en silos organizacionales y combinarlos con datos clave sobre la interacción continua con el cliente brinda una oportunidad convincente para influir en la experiencia del cliente en tiempo real.

Este artículo fue publicado aquí primero.