El escenario actual está altamente digitalizado y es cada vez más competitivo. En este entorno, la retención de clientes se ha convertido en una prioridad para las organizaciones. Además, se ha demostrado que mantener un cliente existente es hasta siete veces menos costoso que adquirir uno nuevo. Por tanto, es vital que una empresa elabore estrategias para retener clientes basada en datos sólidos y eficientes con el fin de conocer el comportamiento de compra del cliente y orientar la estrategia a optimizar la retención.
Si quieres descubrir algunas de las estrategias basadas en análisis de datos para retener a los clientes de manera efectiva, ¡Este es tu artículo!
4 estrategias basadas en el análisis de datos para retener a los clientes
Análisis de Segmentación de Clientes
Este enfoque permite a las organizaciones agrupar a sus clientes en diferentes segmentos basados en características comunes, como comportamientos de compra, preferencias, ubicación geográfica, entre otros. Al segmentar a sus clientes, las empresas pueden personalizar sus ofertas y comunicaciones para satisfacer las necesidades de cada grupo.
La segmentación de clientes se puede realizar de múltiples maneras, pero en caso de que no sepas por dónde empezar, te traemos 2 opciones para analizar el comportamiento de tus clientes:
Segmentación RFM: análisis enfocado en la frecuencia de compra y gasto para posicionar a los clientes y establecer la estrategia de gestión adecuada, priorizando a los de mayor valor. Además, se identifican los clientes con menos actividad y se llevan a cabo campañas precisas para cada uno según su consumo, realizando comunicaciones más personalizadas y eficaces.
Ciclo de vida del cliente: a través de este análisis se consigue un conocimiento y anticipación de los movimientos del ciclo de los clientes para conseguir una excelente experiencia con la marca y aumentar su nivel de satisfacción. Además, permite dirigir las acciones comerciales con mayor criterio, contenido y anticipación a las necesidades de los clientes.
Segmentación tridimensional de clientes (metodología propia)
En Cognodata contamos con una segmentación propia en la que definimos 3 ejes fundamentales para perfilar los segmentos y poder ofrecer campañas más dirigidas a las necesidades y preferencias del cliente.
- Analizamos al cliente en 3 ejes
A través del desarrollo de un algoritmo de puntuación por similitudes clasificamos a los clientes de la siguiente manera:
- Tipo de hogar: se determina la situación de los clientes en relación con el gasto y la frecuencia en la marca. Este análisis se puede realizar a través de encuestas.
- Potencial (cuota de bolsillo): en este eje se estudia cómo se distribuye el gasto y la frecuencia de los clientes para poder calcular su potencial. De esta manera, se establecen reglas de corte para analizar el consumo de cada share of wallet (SOW) de cada nivel de ingreso y se estima el SOW general de todos los clientes.
- Basket analysis (nivel de ingresos): para determinar el nivel de ingresos se utiliza el índice del nivel socioeconómico del país sede del cliente. Se crea un catálogo de diferencias en los precios de cada producto frente al producto más económico de cada subcategoría. Tras esto, se analiza la cesta de la compra y se identifica el índice de gasto de los clientes.
- Análisis de oportunidades según cliente, producto y canal
En base al análisis anterior, se analizan las oportunidades por acción para definir, posteriormente, la estrategia a seguir por cada cliente, producto y canal. Por ejemplo:
- Tiendas principales: al realizar estrategias en tiendas donde ciertos segmentos son muy relevantes, puede aumentar un 5% el consumo de esos segmentos.
- Gustos y preferencias: al realizar estrategias en base a los gustos de los clientes, se conseguirá aumentar un porcentaje los clientes para cada segmento en función de cómo estamos respeto al mercado.
- Top 10 productos: realizar estrategias con productos más destacados para cada segmento, podrá incrementar un 10% el consumo de esos productos entre los clientes del mismo grupo.
Análisis Predictivo
El análisis predictivo utiliza datos, algoritmos y técnicas de machine learning para predecir comportamientos y tendencias futuras basándose en datos históricos.
El análisis predictivo, tras estudiar el perfil del cliente, es capaz de revelar qué quiere, cuándo lo quiere, cómo lo quiere y de qué forma es más fácil llegar a él para convertir. Los algoritmos trabajan para identificar los clientes satisfechos y los insatisfechos, permitiendo crear campañas de marketing estratégico adaptadas a cada necesidad.
Por eso, este tipo de análisis puede ser útil para anticipar las necesidades de los clientes y ofrecer soluciones proactivas, lo cual mejorará la satisfacción del cliente y fortalecerá la relación a largo plazo con la marca.
Análisis de Sentimiento
El análisis de datos de sentimientos permite comprender cómo se sienten los clientes acerca de una marca, producto o servicio. Permite utilizar esa información para mejorar la experiencia del cliente y fomentar la lealtad. Además, ayuda a identificar problemas o preocupaciones que lleva a los clientes a abandonar la marca
El primer paso en el análisis de datos de sentimientos es recopilar datos relevantes. Esto puede incluir comentarios de los clientes en redes sociales, reseñas en línea, encuestas de satisfacción y otros canales de comunicación.
Es importante utilizar técnicas de minería de texto y procesamiento del lenguaje natural para extraer información significativa de estos datos no estructurados; de manera que pueda entender las emociones y opiniones de los clientes en las redes sociales, correos electrónicos, reseñas de productos y otros canales.
Las estrategias de análisis de datos para la retención de clientes deben ser una parte integral de la estrategia de marketing de cualquier empresa. A medida que el mundo se vuelve cada vez más digital, las empresas que no adoptan estas técnicas se arriesgan a quedarse atrás. Al adoptar un enfoque basado en datos para la retención de clientes, las empresas pueden asegurarse de estar a la vanguardia de la competencia y de continuar prosperando en el cambiante panorama empresarial.
¿Quieres saber más?
En Cognodata contamos con más de 20 años de experiencia en la gestión estratégica de clientes aplicando técnicas de machine learning e inteligencia artificial. No dudes en contactar con nosotros si quieres que te mostremos una demo con alguno de nuestros casos de uso en el sector retail.