Data Science
El poder del análisis de datos con un ERP: Maximiza el rendimiento de tu empresa
Nexolution
Conocer el comportamiento del consumidor y traducir esos datos en acciones concretas a la hora de ofrecer un servicio o producto, incrementa la rentabilidad de las compañías.
Las empresas ahora están apostando por ofrecerle al cliente lo que necesita, incluso antes de que éste se los pida. No es que sean magos o adivinos, la ayuda de tecnologías de Business Intelligence y Data Science hacen posible este proceso para las empresas.
El objetivo de un modelo predictivo de clientes es el de obtener datos relevantes del consumidor, como gustos o necesidades basados en su historial al comprar en establecimientos o en línea, así como su actividad en buscadores, ubicación geográfica y presencia en redes sociales. Con esta información las empresas pueden crear modelos de comportamiento de clientes que luego se utilizarán en la planeación de mejores y más directas estrategias de venta.
El objetivo es que los datos de los clientes no sólo informen del pasado, de lo que ya compraron o hicieron, también deben ayudar a predecir el futuro.
Al saber “qué podría pasar si…” las compañías logran hacer pronósticos más acertados sobre cuánto venderán, a qué público y en qué momento, permitiendo planear de forma focalizada estrategias de marketing y cumplir sus objetivos. También, cuando se habla de quejas, existe la posibilidad de mejorar la atención del servicio a clientes porque los responsables del área estarán mejor preparados para atender las irregularidades que tengan de frente.
¿Cómo funciona este tipo de inteligencia?
Se ha vuelto común que al estar navegando en Internet de repente aparece un anuncio relacionado con el contenido que se está viendo, o bien que cuando se acude a una tienda “casualmente” hay una oferta relacionada o que complementa lo que estamos a punto de adquirir. Estas acciones son realizadas tras analizar datos que los mismos clientes dejaron como huella en visitas anteriores.
En este caso las tecnologías de Business Intelligence y Data Science ayudan a recabar datos de lo que compran los consumidores, cuándo y con qué frecuencia para transformarlos en conocimiento que ayuda a las empresas a crear o innovar estrategias bien dirigidas para obtener mejores resultados e incrementar las ventas.
¿Cómo se obtiene la información?
Hay diferentes formas, pero los sistemas pueden estar programados para monitorear llamadas con los clientes e identificar palabras clave que ayuden a clasificarlos en segmentos; también es posible analizar los clicks que se hacen en las páginas web para determinar que ese usuario está interesado en cierto producto o servicio y, como respuesta, se le pueden dar más opciones de forma automática para que elija la que más le convenga.
Acumular el historial de las compras por cliente genera información de mucho valor, por ejemplo realizar predicciones en el comportamiento del consumidor que está buscando algo, pronosticar si es posible que acepte una oferta similar o si cancelará un servicio que no está siendo de su agrado.
Para tomar decisiones dentro de la empresa también hay beneficios como automatizar la integración de los datos de difertentes fuentes y enviar reportes y alertas diarias a los vendedores y, a nivel directivo, tener acceso a dashboards de ventas segmentados por fecha, sucursal, productos más vendidos, mejores clientes, etc.
Al usar Business Intelligence y Data Science para conocer al cliente y predecir su comportamiento se llega a incrementar hasta un 20% la efectividad de las campañas de venta, siempre que los datos se analicen de forma adecuada para poder enfocar y optimizar lo que se va a ofrecer, así como el dónde y cuándo, elevando las posibilidades de que el consumidor adquiera lo que se le propone.
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