Per desenvolupar una bona estratègia de màrqueting cal incloure-hi la tecnologia més puntera. T'expliquem com.
Vivim a l'era dels consumidors i compradors. La seva rellevància a les organitzacions duu a fer triomfar aquelles que els entenen millor i saben relacionar-s'hi.
Per poder conèixer bé els nostres clients i clients potencials és vital que desenvolupem una estratègia que incorpori la tecnologia més puntera. D'aquesta manera, els nostres esforços i inversions en màrqueting seran menors i els resultats seran millors.
En primer lloc, hem de conèixer els clients que ja tenim. Podem utilitzar tècniques de segmentació, que dividiran els clients en grups segons característiques o comportaments que tinguin en comú. La segmentació ens permetrà aconseguir una visió comprensiva dels clients actuals, i també es pot fer servir per categoritzar els clients potencials.
Per dur a terme aquesta segmentació hi ha algoritmes de machine learning, com els algoritmes de clustering i classificació. Els algoritmes de clustering trobaran els grups naturals de clients dins la nostra base, mentre que els de classificació ens ajudaran a determinar el comportament i preferències dels nostres clients potencials.
Quan creem la nostra estratègia de clients és important tenir en compte el cicle de vida. El cicle de vida són les etapes per les quals passa el client des que entra en contacte amb la nostra empresa i aprèn, interacciona i compra.
El cicle de vida dels clients té 3 fases principals:
Adquisició
En la fase d'adquisició, màrqueting ha de dur a terme un esforç més gran que en la resta de les fases. S'han de dur a terme tasques de prospecció i creació de bases de dades, així com creació de continguts que permetin que els clients potencials entrin en contacte amb la nostra marca per primera vegada i puguem començar a nodrir la nostra relació amb ells.
A més, en l'adquisició de clients entra en joc el lead scoring, que serveix per avaluar i puntuar els clients potencials segons el valor de negoci que se'ls atribueix. Si s'identifiquen els clients potencials aviat, les empreses poden millorar l'índex d'adquisició i fer-los servir per crear models d'adquisició que activin els prospectes inactius.
Dins d'aquesta fase hi ha una mètrica anomenada lifetime value, també coneguda com a valor del cicle de vida, que és una predicció del valor generat per un client durant el seu pas pel cicle de vida. El valor del cicle de vida és una de les mètriques més rellevants en l'analítica de dades.
Interacció
Un cop coneixem els nostres clients i clients potencials, hem de buscar maneres de crear una experiència personalitzada per a ells, de manera que la seva interacció amb la marca sigui tan agradable com sigui possible.
Per aconseguir-ho podem dur a terme tests A/B per detectar què funciona i què no i així poder concretar cada vegada més la nostra estratègia i garantir que és efectiva. A més, en aquesta fase podem utilitzar les tècniques de cross-sell i up-sell, que permeten el valor de les adquisicions i, per tant, de la facturació.
Durant aquesta etapa és molt important dur a terme anàlisis dels resultats per poder prendre decisions informades que ens permetin oferir continguts millors i aconseguir una bona relació marca-consumidor.
Retenció
A la fase de delit o retenció, l'empresa ha de concentrar els seus esforços en evitar la pèrdua de clients, perquè el cost de guanyar-ne de nous és molt més gran que el de retenir-los.
Hi ha churn models o models que analitzen la cancel·lació els clients que permeten detectar quins són els motius pels quals un client deixa de fer servir el nostre producte o servei o passa a consumir a la competència. Gràcies a ells podem prendre decisions preventives, com oferir descomptes o promocions per retenir el client.
Aquests models acostumen a fer servir arbres de decisió o random forests, que ofereixen una probabilitat de cancel·lació, a més de mostrar quins són els motius més rellevants pels quals els clients deixen de comprar la nostra marca.
Hi ha altres models que ofereixen informació més específica, com el tipus de client que té més possibilitats de cancel·lar o el segment en què hem de concentrar més esforços.
Què fem a Bismart?
Bismart ofereix serveis d'estratègia i cicle de vida de clients. Som experts en data management i comptem amb experts en intel·ligència artificial. Els nostres algoritmes de machine learning permeten conèixer al detall els clients actuals i potencials, així com prevenir la cancel·lació i oferir la millor experiència en la relació amb la marca.
Al món actual, la competència és ferotge i només les empreses que utilitzin tots els seus asos podran diferenciar-se de les altres a l'hora d'oferir una experiència personalitzada que permeti retenir els seus clients i fidelitzar-los a la marca. Per això, és important conèixer quins són els beneficis que pot aportar-nos la tecnologia, no només en l'àmbit de l'anàlisi, sinó al camp de la intel·ligència artificial.
