Análisis de clientes

El análisis de clientes es un proceso mediante el cual se utilizan datos del comportamiento de los clientes para ayudar a tomar decisiones comerciales clave a través de la segmentación del mercado y el análisis predictivo . Las empresas utilizan esta información para el marketing directo , la selección de sitios y la gestión de las relaciones con los clientes . El marketing proporciona servicios para satisfacer a los clientes. Con eso en mente, el sistema productivo se considera desde su inicio en el nivel de producción hasta el final del ciclo en el consumidor. El análisis de clientes juega un papel importante en la predicción del comportamiento del cliente. ^[1]

Usos

Minorista: Aunque hasta hace poco más del 90% de los minoristas tenían una visibilidad limitada de sus clientes, ^[2] con el aumento de las inversiones en programas de fidelización, soluciones de seguimiento de clientes e investigación de mercado, esta industria comenzó a aumentar el uso de análisis de clientes en decisiones que abarcan desde la gestión de productos, promociones, precios y distribución. ^{[ cita requerida ]} El uso más obvio 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. ^{[ cita requerida ]} Las razones adicionales expuestas por Bain & Co. incluyen: priorizar los esfuerzos de desarrollo de productos, diseñar estrategias de distribución y determinar el precio de los productos. ^[3] Los puntos de datos demográficos, de estilo de vida, de preferencias, de lealtad, de comportamiento, de valor del comprador y de comportamiento predictivo son clave para el éxito de la analítica de clientes. ^{[ cita requerida ]}

Gestión de tiendas minoristas: Las empresas pueden utilizar los datos sobre los clientes para reestructurar la gestión minorista. Esta reestructuración mediante el uso de datos suele producirse en la programación dinámica y las evaluaciones de los trabajadores. Mediante la programación dinámica, las empresas optimizan la dotación de personal mediante un software de programación predictiva basado en el tráfico predictivo de clientes. Los horarios de los trabajadores se pueden ajustar en respuesta a previsiones actualizadas con poca antelación. El análisis de clientes permite a las empresas minoristas evaluar a los trabajadores comparando las ventas diarias con el tráfico diario en una tienda. El uso de datos de análisis de clientes afecta a la gestión de los trabajadores minoristas en un fenómeno conocido como vigilancia refractiva. El modelo de vigilancia refractiva describe cómo la recopilación de información sobre un grupo puede afectar y permitir el control de un grupo completamente diferente.

Críticas de uso: A medida que las tecnologías de venta minorista se vuelven más basadas en datos, el uso de análisis de clientes ha generado críticas, específicamente en la forma en que afectan al trabajador minorista. Los algoritmos de dotación de personal basados en datos pueden generar horarios de trabajo irregulares porque pueden cambiar con poca antelación para adaptarse al tráfico previsto. La evaluación de las ventas basada en datos también puede ser engañosa, ya que los contadores de tráfico diario no distinguen con precisión entre clientes y personal y no pueden contabilizar con precisión los descansos de los trabajadores. ^[4]

Finanzas: Los bancos, las compañías de seguros y los fondos de pensiones utilizan el análisis de clientes para comprender el valor de vida del cliente , identificar clientes por debajo de cero que se estima que representan alrededor del 30% de la base de clientes, aumentar las ventas cruzadas, gestionar la pérdida de clientes y migrar clientes a canales de menor costo de manera específica.
Comunidad: Los municipios utilizan el análisis de clientes en un esfuerzo por atraer a los minoristas a sus ciudades. Mediante el uso de variables psicográficas , las comunidades pueden segmentarse en función de atributos como personalidad, valores, intereses y estilo de vida. Con esta información, las comunidades pueden acercarse a los minoristas que coincidan con el perfil de su comunidad.
Gestión de la relación con el cliente: La gestión analítica de las relaciones con los clientes , comúnmente abreviada como CRM, permite medir y predecir los datos de los clientes para ofrecer una visión integral del cliente.

Predecir el comportamiento del cliente

La previsión de hábitos de compra y preferencias de estilo de vida es un proceso de extracción y análisis de datos. Esta información consta de muchos aspectos, como compras con tarjeta de crédito , suscripciones a revistas , membresías de tarjetas de fidelidad , encuestas y registro de votantes . Mediante el uso de estas categorías, se pueden crear perfiles de consumidores para los clientes más rentables de cualquier organización. Cuando muchos de estos clientes potenciales se agrupan en una sola área, esto indica una ubicación fértil para la empresa. Mediante un análisis del tiempo de viaje, también es posible predecir qué tan lejos conducirá un cliente determinado hasta una ubicación en particular ^{[ cita requerida ]} . Combinando estas fuentes de información, se puede colocar un valor en dólares en cada hogar dentro de un área comercial que detalla la probabilidad de que ese hogar valga la pena para una empresa. A través del análisis de clientes, las empresas pueden tomar decisiones basadas en hechos y datos objetivos. ^{[ cita requerida ]}

Minería de datos

Existen dos tipos de categorías de minería de datos . Los modelos predictivos utilizan interacciones previas con clientes para predecir eventos futuros, mientras que las técnicas de segmentación se utilizan para ubicar a los clientes con comportamientos y atributos similares en grupos distintos. Esta agrupación puede ayudar a los especialistas en marketing a optimizar sus procesos de gestión de campañas y segmentación. ^{[ cita requerida ]}

Usos minoristas

En el comercio minorista, las empresas pueden mantener registros detallados de cada transacción realizada, lo que les permite comprender mejor el comportamiento del cliente en la tienda. La minería de datos se puede aplicar de manera práctica mediante la realización de análisis de cestas, pronósticos de ventas, marketing de bases de datos y planificación y asignación de comercialización. El análisis de cestas puede mostrar qué artículos se compran comúnmente juntos. El pronóstico de ventas muestra patrones basados en el tiempo que pueden predecir cuándo es más probable que un cliente compre un tipo específico de artículo. El marketing de bases de datos utiliza el perfil del cliente para promociones efectivas. La planificación y asignación de comercialización utiliza datos para permitir a los minoristas examinar los patrones de las tiendas en ubicaciones que son demográficamente similares para mejorar la planificación y la asignación, así como para crear diseños de tiendas. ^[5]

Véase también

Referencias

^ Kioumarsi y otros, 2009
^ "El futuro de las cadenas de suministro minoristas". www.mckinsey.com . Consultado el 22 de noviembre de 2018 .
^ Bain & Co. ^{[ aclaración necesaria ]}
^ Levy, Barocas, Karen, Solon (2018). "Vigilancia refractiva: monitoreo de clientes para gestionar a los trabajadores". Revista internacional de comunicación . 12 : 2–10.{{cite journal}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
^ Rygielski, Chris; Wang, Jyun-Cheng; Yen, David C. (1 de noviembre de 2002). "Técnicas de minería de datos para la gestión de relaciones con los clientes". Tecnología en la sociedad . 24 (4): 483–502. doi :10.1016/S0160-791X(02)00038-6. ISSN 0160-791X. S2CID 16056151.

Lectura adicional

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

Enlaces externos

Iniciativa de análisis de clientes de Wharton