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 a través de 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]
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 agrupan en una sola área, indica una ubicación fértil para ubicar la empresa. Utilizando un análisis del tiempo de conducción, también es posible predecir qué tan lejos conducirá un cliente determinado hasta 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 ]
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 ubicar 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 ]
En el comercio minorista, las empresas pueden mantener registros detallados de cada transacción realizada, lo que les permite comprender mejor el comportamiento de los clientes en la tienda. La minería de datos se puede aplicar de manera 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]