Cómo valorar los datos del cliente

Cómo valorar los datos del cliente

A medida que las técnicas de marketing digital han ganado aceptación y madurado en los últimos años, el ímpetu para recopilar y utilizar

datos se ha acelerado rápidamente.

En la experiencia del cliente y el espacio de comunicación, los “datos” se han convertido en la norma para todo lo digital, incluidos la información de contacto, el historial de transacciones, la información de comportamiento e incluso el contenido, como imágenes o video. Esto inevitablemente ha llevado a la especulación sobre el valor de estos datos.

El valor de los datos no proviene de la recopilación y el almacenamiento. Por el contrario, se desprende del proceso de análisis, el desarrollo de conocimientos profundos y la adopción de medidas basadas en esas ideas. Se produce cuando las marcas ofrecen mejores resultados para la fuente de los datos: el cliente, a través de un compromiso mejorado u la oferta de mejores bienes y/o servicios.

En un entorno en el que cada vez es más difícil hacer que las personas interactúen con los mensajes de marketing, este proceso puede generar un valor considerable para las marcas. Los datos de los clientes utilizados de esta manera pueden ayudar a que los esfuerzos de comercialización sean más atractivos, eficientes y personalizados, y por lo tanto, valiosos.

En términos generales, existen tres tipos de modelos que los especialistas en marketing pueden emplear para utilizar datos, optimizar mejor el gasto de marketing e impulsar la innovación centrada en el marketing.

Estos son:

Mejorar la segmentación mediante el uso de algoritmos de reconocimiento de patrones.
Hacer predicciones precisas a través de modelos de tendencias.
Filtrar la información mostrada al cliente para hacer recomendaciones.
Segmentación
La segmentación de clientes, conocida por los profesionales de los datos como la agrupación en clústeres, se vuelve mucho más sofisticada cuando los algoritmos se utilizan para analizar los conjuntos de datos de los clientes. Los seres humanos solo pueden procesar cierto número de variables relacionadas con la segmentación del cliente. El software no está sujeto a esa restricción. Esto es particularmente importante cuando una empresa está tratando de calcular el valor real de un cliente específico.

Además, los especialistas en marketing pueden romper fácilmente los modelos de segmentación tradicionales, que generalmente se basan en una pequeña cantidad de puntos de datos demográficos básicos. El objetivo es buscar modelos de segmentación mucho más significativos. Estos incluyen segmentos basados ??en productos (algoritmos que descubren el tipo de productos y agrupaciones de productos, de los cuales las personas compran y los que no compran), segmentos basados ??en marcas (algoritmos que descubren el tipo de marcas y agrupaciones de marcas, las personas gustan y gustan) y segmentos de comportamiento (el tipo de comportamientos que muestran las personas, como frecuencia de compra, tiempo de permanencia en el sitio, alto o bajo compromiso con el contenido de marketing y el grado en que se ven afectados por descuentos).

Modelado de propensión
Los modelos de propensión le permiten predecir el comportamiento futuro de un cliente individual o segmento de clientes. Suponiendo que capture los datos correctos, es posible usar algoritmos que comparen un cliente con muchos otros para predecir cuánto es probable que el cliente gaste en cierta marca o producto durante su “vida útil”. Por ejemplo, aunque un cliente puede realizar una compra inicial más cara, puede que no sea tan valioso como otro cliente que realiza compras más frecuentes pero más pequeñas. En este caso, tendría sentido enfocar el gasto de marketing de adquisición en el cliente con un valor de ciclo de vida más alto.

También es posible predecir la propensión de un cliente a interactuar. Comprender cuán probable es que un determinado cliente haga clic en sus esfuerzos de marketing de contenidos o en las comunicaciones por correo electrónico puede generar significativas ganancias en eficiencia.

Otro modelo valioso, mide la propensión a comprar. Esto le indica qué clientes están listos para realizar una compra, lo que le permite dirigirse a estos clientes con el tipo correcto de oferta. Este tipo de modelo también destaca a los clientes que no están listos para comprar, de modo que las marcas puedan enfocarse en ellos con una oferta más agresiva.

Recomendaciones
Amazon hizo a las “recomendaciones automatizadas” famosas con sus “personas que compraron este producto también compraron …”. Gracias a los algoritmos de recomendación, ahora es posible ir más allá de la simple venta ascendente y proporcionar un servicio digital que realmente ayude a los clientes a descubrir nuevos productos y servicios que les podrían gustar.

Las recomendaciones de venta cruzada pueden convertirse en una de las más útiles para los consumidores. En lugar de tratar de vender una versión más grande del mismo producto, puede sugerir qué tipo de productos se compran con él, agrupando así un conjunto de productos. Esto funciona bien para la ropa, pero puede funcionar igual de bien para la industria del entretenimiento (‘pre-compre sus refrigerios con su boleto de la película para obtener el servicio express), etc.

Las recomendaciones de “Siguiente venta” tienen en cuenta un conjunto más amplio de datos para sugerir el siguiente artículo que un cliente puede desear comprar. Esto funciona mejor cuando se presenta como un servicio de valor agregado. Por ejemplo, si una empresa de bicicletas sabía que un cliente acababa de actualizar su bicicleta, entonces podría ofrecer una gama de herramientas y accesorios para ayudar a ese cliente a obtener más uso de su compra.

Usando los tipos de modelos descritos anteriormente, las empresas pueden, y están, empezando a darse cuenta del verdadero valor de los datos que están recopilando. A medida que comienzan a comprender qué ideas pueden generar los datos, comenzarán a descubrir aún más valor.

En definitiva, así es como debe pensarse la ecuación de valor. No es almacenar datos que son valiosos, sino el acto de hacer algo basado en la utilización de los datos que crean valor.

Se puede pronosticar algo de ese valor, pero en la mayoría de los casos, los saltos más grandes solo se descubrirán una vez que se comience con el análisis real.


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