El análisis de clientes es un proceso mediante el cual los datos del comportamiento del cliente se utilizan para ayudar a tomar decisiones comerciales clave mediante la segmentación del mercado y el análisis predictivo . Las empresas utilizan esta información para marketing directo , selección de sitios y gestión de relaciones con los clientes . El marketing ofrece servicios para satisfacer a los clientes. Con eso en mente, el sistema productivo se considera desde su inicio a nivel de producción, hasta el final del ciclo en el consumidor. El análisis de clientes juega un papel importante en la predicción del comportamiento del cliente. [1]
Usos
- Venta minorista
- Aunque hasta hace poco más del 90% de los minoristas tenían una visibilidad limitada de sus clientes, [2] con inversiones crecientes en programas de lealtad, soluciones de seguimiento de clientes e investigación de mercado, esta industria comenzó a aumentar el uso de análisis de clientes en decisiones que van desde productos, promociones, precios y gestión de distribución. [ cita requerida ] El uso más obvio de la analítica de clientes en el comercio minorista hoy en día es el desarrollo de comunicaciones y ofertas personalizadas y / o diferentes programas de marketing por segmento. [ cita requerida ] Las razones adicionales establecidas por Bain & Co. incluyen: priorizar los esfuerzos de desarrollo de productos, diseñar estrategias de distribución y determinar el precio del producto. [3] Los datos demográficos, de estilo de vida, preferencias, lealtad, comportamiento, valor del comprador y puntos de datos de comportamiento predictivo son clave para el éxito de la analítica de clientes. [ cita requerida ]
- Gestión de ventas
- Las empresas pueden utilizar datos sobre los clientes para reestructurar la gestión minorista. Esta reestructuración que utiliza datos a menudo ocurre en la programación dinámica y las evaluaciones de los trabajadores. A través de la programación dinámica, las empresas optimizan la dotación de personal mediante un software de programación predictiva basado en el tráfico de clientes predictivo. Los horarios de los trabajadores se pueden ajustar en respuesta a pronósticos actualizados con poca antelación. El análisis de clientes permite a las empresas minoristas evaluar a los trabajadores comparando las ventas diarias con el tráfico diario en una tienda. El uso de datos analíticos de clientes que afectan a la gestión de los trabajadores minoristas en un fenómeno conocido como vigilancia refractiva. El modelo de vigilancia refractiva describe cómo la recopilación de información sobre un grupo puede afectar y permitir el control de un grupo completamente diferente.
- Críticas de uso
- A medida que las tecnologías minoristas se vuelven más impulsadas por los datos, el uso de análisis de clientes ha generado críticas específicamente sobre cómo afectan al trabajador minorista. Los algoritmos de dotación de personal basados en datos pueden dar lugar a horarios de trabajo irregulares porque pueden cambiar con poca antelación para adaptarse al tráfico previsto. La evaluación de las ventas basada en datos también puede ser engañosa, ya que los contadores de tráfico diarios no distinguen con precisión entre los clientes y el personal y no pueden contabilizar con precisión las pausas de los trabajadores. [4]
- Finanzas
- Los bancos, las compañías de seguros y los fondos de pensiones utilizan el análisis de clientes para comprender el valor de vida del cliente, identificando clientes por debajo de cero que se estima que son alrededor del 30% de la base de clientes, aumentando las ventas cruzadas, gestionando la deserción de clientes y migrando clientes a canales de costos de una manera específica.
- Comunidad
- Los municipios utilizan análisis de clientes en un esfuerzo por atraer a los minoristas a sus ciudades. Utilizando variables psicográficas , las comunidades se pueden segmentar en función de atributos como personalidad, valores, intereses y estilo de vida. Con esta información, las comunidades pueden acercarse a los minoristas que coinciden con el perfil de su comunidad.
- Gestión de relaciones con el cliente
- La gestión analítica de relaciones con el cliente , comúnmente abreviada como CRM, permite la medición y la predicción de los datos del cliente para proporcionar una vista de 360 ° del cliente.
Predecir el comportamiento del cliente
La previsión de hábitos de compra y preferencias de estilo de vida es un proceso de extracción y análisis de datos. Esta información consta de muchos aspectos, como compras con tarjeta de crédito , suscripciones a revistas , membresía de tarjetas de lealtad , encuestas y registro de votantes . Con estas categorías, se pueden crear perfiles de consumidores para los clientes más rentables de cualquier organización. Cuando muchos de estos clientes potenciales se agregan en una sola área, indica una ubicación fértil para ubicar la empresa. Utilizando un análisis de tiempo de conducción, también es posible predecir qué tan lejos conducirá un cliente determinado a una ubicación en particular [ cita requerida ] . Combinando estas fuentes de información, se puede asignar un valor en dólares a cada hogar dentro de un área comercial detallando la probabilidad de que el hogar valga la pena para una empresa. A través del análisis de clientes, las empresas pueden tomar decisiones basadas en hechos y datos objetivos. [ cita requerida ]
Procesamiento de datos
Hay dos tipos de categorías de minería de datos . Los modelos predictivos utilizan interacciones previas con los clientes para predecir eventos futuros, mientras que las técnicas de segmentación se utilizan para colocar a los clientes con comportamientos y atributos similares en grupos distintos. Esta agrupación puede ayudar a los especialistas en marketing a optimizar la gestión de campañas y los procesos de orientación. [ cita requerida ]
Usos minoristas
En el sector minorista, las empresas pueden mantener registros detallados de cada transacción realizada, lo que les permite comprender mejor el comportamiento del cliente en la tienda. La minería de datos se puede aplicar de forma práctica mediante la realización de análisis de canastas, previsión de ventas, marketing de bases de datos y planificación y asignación de merchandising. El análisis de la canasta puede mostrar qué artículos se compran comúnmente juntos. La previsión de ventas muestra patrones basados en el tiempo que pueden predecir cuándo es más probable que un cliente compre un tipo específico de artículo. El marketing de base de datos utiliza el perfil del cliente para promociones efectivas. La planificación y asignación de la comercialización utiliza datos para permitir que los minoristas examinen los patrones de las tiendas en ubicaciones que son demográficamente similares para mejorar la planificación y la asignación, así como para crear diseños de tiendas. [5]
Ver también
Referencias
- ^ Kioumarsi et al., 2009
- ^ "El futuro de las cadenas de suministro minoristas" . www.mckinsey.com . Consultado el 22 de noviembre de 2018 .
- ^ Bain & Co. [ aclaración necesaria ]
- ^ Levy, Barocas, Karen, Solon (2018). "Vigilancia refractiva: seguimiento de clientes para gestionar trabajadores". Revista Internacional de Comunicación . 12 : 2-10.
- ^ Rygielski, Chris; Wang, Jyun-Cheng; Yen, David C. (1 de noviembre de 2002). "Técnicas de minería de datos para la gestión de la relación con el cliente". Tecnología en la sociedad . 24 (4): 483–502. doi : 10.1016 / S0160-791X (02) 00038-6 . ISSN 0160-791X .
Otras lecturas
- Kioumarsi, H., Khorshidi, KJ, Yahaya, ZS, Van Cutsem, I., Zarafat, M., Rahman, WA (2009). Satisfacción del cliente: el caso de las preferencias de calidad de consumo de carne fresca y el estándar de grado de rendimiento del USDA. Conferencia de la Revista Internacional de Artes y Ciencias (IJAS).