La revolución online llegó para quedarse. Los usuarios esperan que sus compras se completen al 100% desde una pantalla, y que los productos o servicios lleguen hasta la puerta de su casa. Para lograr este objetivo ofrecen información de todo tipo en la nube.
En medio de este contexto surge una pregunta para empresarios y emprendedores: ¿cómo uso la información que recibo para aumentar mis ventas? La respuesta es contundente: es necesario analizar cada uno de los datos que el cliente facilita durante el proceso de compra para identificar patrones y luego ofrecer los productos de acuerdo a los hábitos de consumo, asegura Angie Jiménez, VP de Operaciones en Extendo.
Sin embargo, la mayoría de las empresas desconocen cómo aprovechar los datos que reciben, muchos no se detienen a analizar los datos y los desperdician.
No desperdiciemos los datos
Con un ejemplo, podremos entender cómo aprovecharlos. Veamos: Una boutique identifica que los días que la temperatura están fríos, la venta de bufandas se triplica ¿Cómo aprovechar esa información? Lo que se debe hacer es cruzar la información con el InstitutoMetereológico para recibir una alerta cuando la temperatura disminuya. Posteriormente, programar que todas las publicaciones relacionadas con bufandas se multipliquen en redes, o lanzar por WhatsApp una promoción determinada para sus clientes. Este proceso puede ser completamente manual o puede ser facilitado por la tecnología mediante machine learning.
Los datos de clientes se pueden obtener desde diversas plataformas, entre ellas Facebook, Google, YouTube, Instagram, Google App, Mailchimp, Youtube, Yahoo, Tik Tok, Twitter, WhatsApp y Google My Business, entre otros. Idealmente estas fuentes de datos se cruzan con los datos de la propia empresa: sistemas de facturación, CRM y tarjetas o programas de cliente frecuente para poder ver aún mejor y más completo panorama de los datos que tenemos de un mismo cliente.
Análisis de datos
La información depende mucho de la naturaleza del negocio, pero en general las empresas cuentan con detalles relevantes como nombre, edad, lugar de residencia, datos de compra: día, hora, periodicidad, color, talla, frecuencia de compra, etc. Para analizar esos datos, podemos hablar de seis tipos de análisis para aprovechar al máximo la información:
- Qué pasó. Ver y entender los datos que se generaron en el pasado.
- Descubrimiento. Con los datos que vi ¿qué está pasando hoy? ¿Cómo debo reaccionar hoy?
- Cómo actuar. Hacer un análisis que me permita identificar una hipótesis y posibles escenarios: ¿qué veo en el pasado que me ayude a decidir en este momento?
- Modelos predictivos. De todo lo que he hecho y ya aprendí, ahora puedo lanzar proyecciones, por ejemplo, establecer una nueva meta de ventas con base en el crecimiento del último año.
- Modelos Prescriptivo. Con el objetivo de mejorar mi relación con el cliente: ¿cómo puedo anticiparme a ciertos problemas o a necesidades de información previamente detectadas? Por ejemplo, identificar que es más efectivo detallar el precio de mi producto desde el principio.
- Modelo Cognitivo: En este punto el emprendedor puede dejar que “la máquina” lo haga todo: que por ejemplo identifique un patrón de compra y así modifique las campañas de promoción de cierto producto.
El área digital tiene la ventaja de permitir medir cada punto de contacto con el cliente y esa información puede ser utilizada para potenciar el negocio e ir aumentando el nivel de madurez de las empresas, ya que cada vez los datos van a regir más las reglas de este ecosistema.
Lo más importante es revisar en detalle la información que están ofreciendo los clientes y definir una estrategia de uso de datos. Sabemos lo que cuesta obtener un cliente, y los datos bien gestionados permitirán maximizar el valor de ese cliente, desde la primera adquisición hasta la lealtad.
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