Tres usos de la analítica de datos para fidelizar clientes

El Customer Analytics, el Análisis RFM y las Campañas personalizadas son los tres usos de la analítica de datos que tienen que tener en cuenta las empresas para fidelizar a los clientes, según un informe elaborado por Redegal.

Customer Analytics Análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary) y las Campañas personalizadas, tres usos de analítica.

Un 74% de las empresas españolas aumentaron su inversión en análisis de datos en 2023. En esta dirección, el buen uso de la analítica de datos sea clave para que las empresas conozcan a los clientes que quieren captar teniendo en cuenta su última compra, su frecuencia de compra o el dinero que gastan. Estos datos permiten conseguir una buena estrategia de marketing debido a que cuanto más específicos y concretos sean esos datos de los clientes, más probabilidades de éxito. 

Entre las herramientas sobresale la Binnade Data, compañía que permite almacenar datos en un mismo lugar y que estos datos sean accesibles a todos los equipos de las empresas de manera segura. Todo esto con una misma finalidad: Fidelizar a los clientes. En esta línea, Redegal tiene tres usos de la analítica de datos.

1) Customer Analytics

El análisis de datos permite a las empresas adquirir información detallada de manera descriptiva, de diagnóstico, predictiva y prescriptiva del cliente con el fin de mantener y alcanzar otras a través del análisis de datos históricos o comportamiento del consumidor. También, por medio de la detección de patrones comunes para potenciar aspectos o frenar riesgos y conseguir datos que ayuden a predecir qué va a realizar el consumidor o cómo se puede mantener. Así, Binnacle Data almacena y representa en un mismo dashboard datos procedentes de múltiples bases de datos entre los que se encuentran los históricos de Google y Facebook para poder tomar decisiones: ¿de dónde proviene el tráfico?, ¿cuál es el producto o servicio más vendido?, ¿qué buscan los clientes?, ¿qué acción de marketing y comunicación es la más efectiva?

2) Análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary)

Esta técnica se basa en la segmentación de clientes y análisis de su comportamiento en función de las posibilidades de que un cliente esté más predispuesto a repetir que otro, el número de interacciones o la cantidad monetaria invertida en las acciones. Con ello, se consigue detectar los grupos de público más fuertes o en riesgo, redirigir las estrategias o potenciar la efectividad. Más aún, otro de sus beneficios es la capacidad de detectar al consumidor fiel que tiene a la marca como una lovemark y recompensarlo con acciones que consiguen incrementar su visión positiva sobre la marca y convertirlo en un prescriptor o embajador gratuito, junto con fomentar su unión con la marca a través de las primeras marcas y acabar situando la empresa en el Top Of Mind.

3) Campañas personalizadas

Binnacle Data detecta en todo momento el customer journey del consumidor desde el primer momento que entra en contacto con la marca y producto o servicio hasta que efectúa la compra detectando cuál es la parte del embudo de conversión más crítica y con mayor influencia en la toma de decisiones en función de las características sociodemográficas, culturales, políticas y económicas. Gracias a ello, los clientes tienen una visión más completa del consumidor y de todos los factores que influyen en la comunicación y venta de las marcas: medios, canales, temporada, productos, servicios, etc.

El objetivo final de estas tres técnicas consiste en aumentar los ingresos de la empresa principalmente a través de un incremento del gasto por cada cliente, aprovechando e incrementando la recurrencia. Pero no solo eso, tienen otros objetivos como segmentar a los clientes para conocer su comportamiento y facilitar la interpretación de los datos que se obtienen; conocer la tasa de abandono para intentar lanzar campañas destinadas a retenerlos; mejorar la tasa de respuesta consiguiendo aumentar la interacción de los usuarios con las campañas, así como, aumentar la tasa de conversión.

En definitiva, Gervasio Varela, responsable de innovación y producto de Redegal, afirma: “El uso de herramientas de analítica como Binnacle Data permite a las empresas analizar los datos y registrarlos de manera ordenada y visual, con tan solo un vistazo pueden identificar los valores más importantes como el comportamiento del cliente, las ventas, el catálogo e inventario, el envío y logística o la publicidad y SEO. Estos datos son esenciales para conseguir fidelizar a los clientes porque permiten a estas empresas detectar los datos y momentos clave que son de especial interés para el cliente final y que tienen gran importancia en la construcción de una lovemark. Sobre todo teniendo en cuenta que hoy en día, el aspecto emocional es una influencia en la toma de decisiones de los consumidores”.