Cómo analizar los datos de los clientes: 7 pasos para obtener información práctica
Prácticamente todas las empresas modernas se han esforzado mucho por comenzar a recopilar datos sobre sus clientes y operaciones. El problema, es que muchas organizaciones encuentran muchas dificultades a la hora de traducir esos datos en información práctica que se pueda utilizar para mejorar la experiencia del cliente y tomar decisiones empresariales más inteligentes. En esta publicación, presentamos siete consejos sobre cómo analizar los datos de los clientes y discutimos el papel de las Plataformas de Datos de Clientes (CDP) que respaldan la usabilidad, visibilidad y control.
Establecer un buen conjunto de objetivos iniciales puede enfocar tu trabajo y ayudar a definir los objetivos futuros. Algunos objetivos comunes para el análisis de datos de clientes incluyen:
Ten en cuenta que tener diferentes tipos de datos será más adecuados para poder responder a distintas preguntas. Por ejemplo, los datos transaccionales serán útiles para comprender qué productos se compran juntos, mientras que los datos de encuestas pueden revelar cómo se sienten los clientes acerca de tu marca.
Establece el marco para el análisis de datos que llevarás a cabo dentro de la Plataforma de Datos de Clientes (CDP) que estés utilizando. Analiza los puntos de contacto con el cliente qy crea la ruta de análisis dentro de su CDP.
La ruta de datos que establezcas te ayudará a comprender en qué interacciones y comportamientos de los clientes debes centrarte. Al comprender cómo interactúan los clientes con tu marca, puedes comenzar a mejorar la experiencia cliente.
Segmentar yu modelo para incluir:
Al comprender cómo interactúan los clientes con tu marca, puedes comenzar a mejorar la experiencia del cliente. Por ejemplo, es posible que observes que los usuarios que provienen de un sitio web específico tienen más probabilidades de comprar un determinado producto. Luego puedes enfocarte en cómo mejorar la experiencia del cliente en el sitio web para aumentar las ventas.
Organiza y limpia los datos inspeccionándolos primero en busca de errores y completando los valores faltantes. Esto es importante hacerlo antes de comenzar cualquier análisis, ya que los errores pueden distorsionar los resultados. Elimina y corrige cualquier error antes de continuar.
Además, asegúrate de proteger adecuadamente los datos y seguir las normas de cumplimiento relevantes. El cumplimiento es importante cuando se manejan datos de clientes porque garantiza que los datos se utilicen de manera legal y ética.
Next, you will utilize your CA continuación, utilizarás tu CDP para filtrar los datos en información práctica. El modelado de datos es el proceso de representar los datos en un formato que se pueda utilizar para el análisis. Este paso es importante porque te permite dar sentido a los datos y cómo se relacionan con tus objetivos.
Existen muchas formas diferentes de modelar datos, por lo que es importante elegir el enfoque correcto para tus necesidades específicas. Algunos métodos comunes incluyen:
Una vez que se hayan modelado los datos, es importante validar los resultados asegurándose de la consistencia y el cumplimiento de los estándares de formato. Esto ayuda a garantizar que las conclusiones que extrae de los datos sean precisas.
Una vez que tengas todo en su lugar, puedes realizar varios análisis de los datos. Decide qué tipo de análisis funciona mejor para tu caso de uso. Algunos ejemplos de tipo de análisis son:
Una vez que hayas decidido el tipo de análisis, puedes comenzar a buscar información práctica. Luego puedes centrarte en cómo mejorar la experiencia del cliente en ese sitio web para aumentar las ventas.
A menudo, los números hablan por sí solos; sin embargo, es importante presentar los datos de una manera que sea fácil de entender para las partes interesadas.
Una forma de hacer esto es presentar los datos de forma visual, como con gráficos y diagramas. Esto ayudará a comprender más fácilmente los datos de diferentes formas. Otra forma, es crear una historia alrededor de ellos.
Al presentar los datos de una forma de fácil comprensión para las partes interesadas, puedes obtener su apoyo para tus planes de mejora de la experiencia del cliente. Utiliza los datos para proponer ideas o estrategias y resalta las ideas que te ayudarán a alcanzar los objetivos marcados.
Ahora que tienes una ruta de análisis establecida, optimízala. Esto puede traducirse en automatizar tareas o cambiar la forma en que se recopilan los datos. Por ejemplo, es posible que quieras considerar la recopilación de datos en tiempo real si estás realizando análisis predictivo.
Una vez que hayas optimizado el proceso, es importante actualizar los datos regularmente. Esto garantizará que la información que se obtiene esté actualizada y sea precisa. Al actualizar de forma regular los datos, afianzas que tus planes de mejora de la experiencia del cliente se centran en la información más actual.
Recuerda repetir este proceso habitualmente. Al analizar continuamente los datos de los clientes, puedes adaptar tus planes según sea necesario y asegurarte de que siempre están centrados en mejorar la experiencia del cliente.
Considera expandirte a diferentes conjuntos de datos para obtener nuevas ideas. Por ejemplo, puede considerar analizar los datos de las redes sociales para ver cómo los clientes hablan de tu marca. Esto se puede hacer a través de la escucha social. También puedes tener en cuenta encuestas y comentarios de los clientes para comprender cómo se sienten acerca de tu marca.
Al ampliar los tipos de datos que se están analizando, puedes obtener una visión más completa de la experiencia del cliente. Esto te permitirá tomar decisiones más fundamentadas a la hora de plantear cómo mejorarla.
Hay muchos beneficios en el análisis de datos de clientes, incluida una mejor experiencia del cliente, fidelidad a la marca y aumento de las ventas. Sin embargo, realizar este análisis puede llevar tiempo y ser difícil, por lo que es importante contar con las herramientas adecuadas. This is where a high-quality Customer Data Platform (CAquí es donde entra en juego una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) de alta calidad.
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Establecer objetivos
Establecer un buen conjunto de objetivos iniciales puede enfocar tu trabajo y ayudar a definir los objetivos futuros. Algunos objetivos comunes para el análisis de datos de clientes incluyen:
- Aumentar la retención de clientes
- Identificar oportunidades de ventas cruzadas y ventas adicionales
- Mejorar la efectividad de las campañas de marketing
- Probar mensajes y recopilar la opinión de los clientes
Ten en cuenta que tener diferentes tipos de datos será más adecuados para poder responder a distintas preguntas. Por ejemplo, los datos transaccionales serán útiles para comprender qué productos se compran juntos, mientras que los datos de encuestas pueden revelar cómo se sienten los clientes acerca de tu marca.
Identificar la ruta de datos dentro de tu CDP
Establece el marco para el análisis de datos que llevarás a cabo dentro de la Plataforma de Datos de Clientes (CDP) que estés utilizando. Analiza los puntos de contacto con el cliente qy crea la ruta de análisis dentro de su CDP.
La ruta de datos que establezcas te ayudará a comprender en qué interacciones y comportamientos de los clientes debes centrarte. Al comprender cómo interactúan los clientes con tu marca, puedes comenzar a mejorar la experiencia cliente.
Segmentar yu modelo para incluir:
- Cómo interactúan los clientes entre sí
- Cómo interactúan con la marca
- Cómo puedes mejorar la experiencia del cliente
Al comprender cómo interactúan los clientes con tu marca, puedes comenzar a mejorar la experiencia del cliente. Por ejemplo, es posible que observes que los usuarios que provienen de un sitio web específico tienen más probabilidades de comprar un determinado producto. Luego puedes enfocarte en cómo mejorar la experiencia del cliente en el sitio web para aumentar las ventas.
Organizar y limpiar los datos
Organiza y limpia los datos inspeccionándolos primero en busca de errores y completando los valores faltantes. Esto es importante hacerlo antes de comenzar cualquier análisis, ya que los errores pueden distorsionar los resultados. Elimina y corrige cualquier error antes de continuar.
Además, asegúrate de proteger adecuadamente los datos y seguir las normas de cumplimiento relevantes. El cumplimiento es importante cuando se manejan datos de clientes porque garantiza que los datos se utilicen de manera legal y ética.
Modelar los datos
Next, you will utilize your CA continuación, utilizarás tu CDP para filtrar los datos en información práctica. El modelado de datos es el proceso de representar los datos en un formato que se pueda utilizar para el análisis. Este paso es importante porque te permite dar sentido a los datos y cómo se relacionan con tus objetivos.
Existen muchas formas diferentes de modelar datos, por lo que es importante elegir el enfoque correcto para tus necesidades específicas. Algunos métodos comunes incluyen:
- Clustering: este método agrupa puntos de datos que son similares entre sí. Esto se puede utilizar para segmentar clientes o comprender cómo los productos están relacionados entre sí.
- Regresión: este método se utiliza para identificar relaciones entre diferentes variables. Esto se puede utilizar para predecir el comportamiento del cliente o comprender el impacto de las campañas de marketing.
- Series temporales: este método se utiliza para identificar tendencias a lo largo del tiempo. Puede utilizarse para comprender cómo cambia el comportamiento del cliente a lo largo del tiempo o cómo los factores estacionales afectan a las ventas.
- Asociación: este método revela relaciones entre los puntos de datos.
Una vez que se hayan modelado los datos, es importante validar los resultados asegurándose de la consistencia y el cumplimiento de los estándares de formato. Esto ayuda a garantizar que las conclusiones que extrae de los datos sean precisas.
Analizar los datos
Una vez que tengas todo en su lugar, puedes realizar varios análisis de los datos. Decide qué tipo de análisis funciona mejor para tu caso de uso. Algunos ejemplos de tipo de análisis son:
- Análisis de grupos: primero se debe encontrar grupos de clientes similares y, posteriormente, analizar los mismos en busca de tendencias.
- Análisis de cohortes: con el análisis de cohortes, agrupa a los clientes en función de cuándo se unieron a tu marca. Esto te permite realizar un seguimiento del comportamiento de cada grupo a lo largo del tiempo.
- Análisis predictivo: este tipo de análisis indaga en el comportamiento pasado del cliente, para predecir su comportamiento futuro. Esto puede ser útil para identificar posibles cancelaciones u oportunidades de ventas adicionales y cruzadas.
- Análisis de regresión: esta es una técnica estadística que se puede utilizar para comprender cómo diferentes variables se relacionan entre sí.
Una vez que hayas decidido el tipo de análisis, puedes comenzar a buscar información práctica. Luego puedes centrarte en cómo mejorar la experiencia del cliente en ese sitio web para aumentar las ventas.
Presentar los datos a las partes interesadas
A menudo, los números hablan por sí solos; sin embargo, es importante presentar los datos de una manera que sea fácil de entender para las partes interesadas.
Una forma de hacer esto es presentar los datos de forma visual, como con gráficos y diagramas. Esto ayudará a comprender más fácilmente los datos de diferentes formas. Otra forma, es crear una historia alrededor de ellos.
Al presentar los datos de una forma de fácil comprensión para las partes interesadas, puedes obtener su apoyo para tus planes de mejora de la experiencia del cliente. Utiliza los datos para proponer ideas o estrategias y resalta las ideas que te ayudarán a alcanzar los objetivos marcados.
Optimizar, actualizar, repetir
Ahora que tienes una ruta de análisis establecida, optimízala. Esto puede traducirse en automatizar tareas o cambiar la forma en que se recopilan los datos. Por ejemplo, es posible que quieras considerar la recopilación de datos en tiempo real si estás realizando análisis predictivo.
Una vez que hayas optimizado el proceso, es importante actualizar los datos regularmente. Esto garantizará que la información que se obtiene esté actualizada y sea precisa. Al actualizar de forma regular los datos, afianzas que tus planes de mejora de la experiencia del cliente se centran en la información más actual.
Recuerda repetir este proceso habitualmente. Al analizar continuamente los datos de los clientes, puedes adaptar tus planes según sea necesario y asegurarte de que siempre están centrados en mejorar la experiencia del cliente.
Considera expandirte a diferentes conjuntos de datos para obtener nuevas ideas. Por ejemplo, puede considerar analizar los datos de las redes sociales para ver cómo los clientes hablan de tu marca. Esto se puede hacer a través de la escucha social. También puedes tener en cuenta encuestas y comentarios de los clientes para comprender cómo se sienten acerca de tu marca.
Al ampliar los tipos de datos que se están analizando, puedes obtener una visión más completa de la experiencia del cliente. Esto te permitirá tomar decisiones más fundamentadas a la hora de plantear cómo mejorarla.
Conclusiones
Hay muchos beneficios en el análisis de datos de clientes, incluida una mejor experiencia del cliente, fidelidad a la marca y aumento de las ventas. Sin embargo, realizar este análisis puede llevar tiempo y ser difícil, por lo que es importante contar con las herramientas adecuadas. This is where a high-quality Customer Data Platform (CAquí es donde entra en juego una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) de alta calidad.
CDP+ de Zeta Global es el núcleo de la Zeta Marketing Platform, que te brinda un mayor control sobre los datos para que puedas activar campañas con mayor velocidad y efectividad. Zeta CDP+ ofrece una vista única y práctica de los clientes y prospectos, enriquecida con una puntuación basada en la intención y actividades clave de estos. Esta información es extraída de la Nube de Datos de Zeta. Esta plataforma también está impulsada por una arquitectura que funciona con tecnología existente a través de una interfaz visual de baja codificación, brindando transparencia y un control total de los datos.
Cuando Polkomtel Sp. s o. o., un operador líder de telecomunicaciones en Polonia adoptó la plataforma Zeta Global para analizar los datos de los clientes en busca de información práctica, lograron un aumento del 200% en la tasa de cierre y un aumento del 300% en el volumen de transacciones. Si quieres aprender cómo tu organización puede lograr resultados similares, solicita una demostración hoy mismo.
