Análisis de clientes

El análisis de clientes es el proceso de utilizar datos del comportamiento del cliente para respaldar decisiones comerciales clave mediante la segmentación del mercado y el análisis predictivo . Esta información es utilizada por las empresas para el marketing directo , la selección de ubicaciones y la gestión de las relaciones con los clientes . El análisis de clientes desempeña un papel importante en la predicción del comportamiento del cliente. ^{[ 1 ]}

Minorista

Hasta hace poco , más del 90 % de los minoristas tenían una visibilidad limitada de sus clientes, ^{[ 2 ]} pero las crecientes inversiones en programas de fidelización, soluciones de seguimiento de clientes e investigación de mercado han ampliado el uso de la analítica de clientes en decisiones que abarcan desde productos, promociones y precios hasta la gestión de la distribución. Uno de los usos más visibles de la analítica de clientes en el comercio minorista actual es el desarrollo de comunicaciones y ofertas personalizadas y/o diferentes programas de marketing por segmento. Otras razones establecidas por Bain & Co. incluyen: priorizar los esfuerzos de desarrollo de productos, diseñar estrategias de distribución y determinar el precio de los productos. ^{[ 3 ]} Los datos demográficos, de estilo de vida, de preferencias, de fidelización, de comportamiento, del valor del comprador y de comportamiento predictivo son clave para el éxito de la analítica de clientes.

Gestión minorista

Las empresas pueden utilizar datos sobre los clientes para reestructurar la gestión de sus tiendas. Esta reestructuración, basada en datos, suele darse en la planificación dinámica de horarios y la evaluación del personal. Mediante la planificación dinámica, las empresas optimizan la dotación de personal a través de software predictivo basado en la previsión del flujo de clientes. Los horarios de los trabajadores pueden ajustarse con poca antelación en respuesta a las previsiones actualizadas. El análisis de clientes permite a las empresas minoristas evaluar a los empleados comparando las ventas diarias con el flujo diario de clientes en la tienda. El uso de datos de análisis de clientes influye en la gestión del personal en un fenómeno conocido como vigilancia refractaria , lo que significa que la recopilación de información sobre un grupo puede afectar y permitir el control de otro grupo completamente diferente.

Críticas al uso

A medida que las tecnologías de venta minorista se basan cada vez más en datos, el uso de análisis de clientes ha generado críticas, especialmente en lo que respecta a cómo afectan a los trabajadores del sector. Los algoritmos de gestión de personal basados ​​en datos pueden provocar horarios de trabajo irregulares, ya que pueden modificarse con poca antelación para adaptarse al flujo de clientes previsto. La evaluación de las ventas basada en datos también puede resultar engañosa, puesto que los contadores de tráfico diarios no distinguen con precisión entre clientes y empleados, ni pueden contabilizar correctamente los descansos de los trabajadores. ^{[ 4 ]}

Finanzas

Los bancos, las compañías de seguros y los fondos de pensiones utilizan el análisis de datos de clientes para comprender el valor del cliente a lo largo de su vida útil , identificar a los clientes con un coste inferior a cero (es decir, un segmento de la base de clientes que cuesta más de lo que vale), que se estima que representan alrededor del 30 % de la base de clientes, aumentar las ventas cruzadas , gestionar la pérdida de clientes y migrar a los clientes a canales de menor coste de forma selectiva.

Comunidad

Los municipios utilizan el análisis de datos de clientes para atraer a minoristas a sus ciudades. Mediante variables psicográficas , las comunidades pueden segmentarse según atributos como la personalidad, los valores, los intereses y el estilo de vida. Con esta información, las comunidades pueden contactar a minoristas que se ajusten a su perfil.

Gestión de las relaciones con los clientes

La gestión analítica de las relaciones con los clientes (CRM) permite medir y predecir a partir de los datos de los clientes para proporcionar una visión de 360° del cliente.

La predicción de hábitos de compra y preferencias de estilo de vida es un proceso de análisis y minería de datos. Esta información abarca diversos aspectos, como compras con tarjeta de crédito , suscripciones a revistas , membresías de programas de fidelización , encuestas y registro de votantes . Mediante estas categorías, se pueden crear perfiles de consumidores para los clientes más rentables de cualquier organización. Cuando muchos de estos clientes potenciales se concentran en una misma zona, se identifica una ubicación estratégica para el negocio. El análisis del tiempo de desplazamiento permite predecir la distancia que un cliente determinado recorrerá hasta un lugar específico . Al combinar estas fuentes de información, se puede asignar un valor monetario a cada hogar dentro de un área comercial, detallando la probabilidad de que dicho hogar sea rentable para una empresa. Gracias al análisis de clientes, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos objetivos y objetivos.

• Kioumarsi, H., Khorshidi, KJ, Yahaya, ZS, Van Cutsem, I., Zarafat, M., Rahman, WA (2009). Satisfacción del cliente: El caso de las preferencias de calidad al consumir carne fresca y el estándar de clasificación de rendimiento del USDA. Conferencia de la Revista Internacional de Artes y Ciencias (IJAS).

• Iniciativa de análisis de clientes de Wharton