Vivimos en la era de los consumidores y compradores. Su relevancia en las organizaciones lleva a hacer triunfar a aquellas que mejor los entienden y saben relacionarse con ellos.
Para poder conocer bien a nuestros clientes y clientes potenciales es vital que desarrollemos una estrategia que incorpore la tecnología más puntera. De esta forma, nuestros esfuerzos e inversiones en marketing serán menores y los resultados serán mejores.
En primer lugar, debemos conocer a los clientes que ya tenemos. Podemos utilizar técnicas de segmentación, que dividirán a los clientes en grupos según características o comportamientos que tengan en común. La segmentación nos permitirá conseguir una visión comprensiva de los clientes actuales, y también puede usarse para categorizar a los clientes potenciales.
Para realizar esta segmentación existen algoritmos de machine learning, como los algoritmos de clustering y clasificación. Los algoritmos de clustering encontrarán los grupos naturales de clientes dentro de nuestra base, mientras que los de clasificación nos ayudarán a determinar el comportamiento y preferencias de nuestros clientes potenciales.
Algo a tener en cuenta cuando creamos nuestra estrategia de clientes es el ciclo de vida. El ciclo de vida son las etapas por las que pasa el cliente desde que entra en contacto con nuestra empresa y aprende, interacciona y compra.
El ciclo de vida de los clientes tiene 3 fases principales:
En la fase de adquisición, marketing debe llevar a cabo un esfuerzo mayor que en el resto de las fases. Se deben llevar a cabo tareas de prospección y creación de bases de datos, así como creación de contenidos que permitan que los clientes potenciales entren en contacto con nuestra marca por primera vez y podamos empezar a nutrir nuestra relación con ellos.
Además, en la adquisición de clientes entra en juego el lead scoring, que sirve para evaluar y puntuar los clientes potenciales según el valor de negocio que se les atribuye. Si se identifican los clientes potenciales temprano, las empresas pueden mejorar su índice de adquisición, así como usarlos para crear modelos de adquisición para activar prospectos que están inactivos.
Dentro de esta fase hay una métrica llamada lifetime value, también llamada valor del ciclo de vida, que es una predicción del valor generado por un cliente durante su paso por el ciclo de vida. El valor del ciclo de vida es una de las métricas más relevantes en la analítica de clientes.
Una vez conocemos a nuestros clientes y clientes potenciales, debemos buscar formas de crear una experiencia personalizada para ellos, de forma que su interacción con la marca sea lo más agradable posible.
Para ello podemos llevar a cabo tests A/B para detectar qué funciona y qué no y así poder concretizar cada vez más nuestra estrategia y garantizar que es efectiva. Además, en esta fase podemos utilizar las técnicas de cross-sell y up-sell, que permiten aumentar el valor de las adquisiciones y, por tanto, de la facturación.
Durante esta fase es muy importante realizar análisis de los resultados para poder tomar decisiones informadas que nos permitan ofrecer mejores contenidos y conseguir una buena relación marca-consumidor.
En la fase de deleite o retención, la empresa debe concentrar sus esfuerzos en evitar la pérdida de clientes, ya que el coste de ganar nuevos clientes es mucho mayor que el de retenerlos.
Existen churn models o modelos que analizan la cancelación de clientes que permiten detectar cuáles son los motivos por los que un cliente deja de usar nuestro producto o servicio o se pasa a la competencia. Gracias a ellos podemos tomar decisiones preventivas, como ofrecer descuentos o promociones para retener al cliente.
Estos modelos acostumbran a usar árboles de decisión o random forests, que ofrecen una probabilidad de cancelación, además de mostrar cuáles son los motivos más relevantes por los que los clientes dejan de comprar nuestra marca.
Hay otros modelos que ofrecen información más específica, como el tipo de cliente que tiene más probabilidades de cancelar o el segmento en el que debemos concentrar más esfuerzos.
Bismart ofrece servicios de estrategia y ciclo de vida de clientes. Somos expertos en data management y contamos con expertos en inteligencia artificial. Nuestros algoritmos de machine learning permiten conocer al detalle a los clientes actuales y potenciales, así como prevenir la cancelación y ofrecer la mejor experiencia en la relación con la marca.
En el mundo actual, la competencia es feroz y solo las empresas que utilicen todos sus ases podrán diferenciarse de las demás a la hora de ofrecer una experiencia personalizada que permita retener a sus clientes y fidelizarlos a la marca. Por ello, es importante conocer cuáles son los beneficios que puede aportarnos la tecnología, no solo en el ámbito del análisis, sino en el campo de la inteligencia artificial.
Si deseas conocer al detalle nuestra oferta de estrategia y ciclo de vida de clientes, ponte en contacto con nosotros.