Desde hace algún tiempo se viene hablando de la importancia del big data. Pero muchas organizaciones, aunque recopilan y almacenan datos de sus usuarios, no les dan un buen uso, o no saben cómo hacerlo. En este artículo te explicaremos cómo tratar los datos de los clientes.

¿Qué son los datos de los clientes?

Los datos de clientes son cualquier tipo de información que indique quiénes son los clientes y cómo utilizan el producto o servicio. Las empresas recopilan datos de clientes para comprender mejor su base de usuarios y la experiencia del cliente con su empresa, con el objetivo de mejorar las iniciativas de marketing, producto o asistencia. Algunos llaman a esto "datos del ciclo de vida del cliente", "datos analíticos", "datos de comportamiento", "datos de marketing digital" o "datos de eventos". Como puede ver, se trata de un campo nuevo, ¡y nadie se ha decidido aún por un nombre! Cuando hablamos de datos de clientes nos referimos a información como: Juan ha visto un par de pantalones cortos estampados con lunares en su web de comercio electrónico, los ha añadido a su carrito y ha realizado la compra. Ana hizo clic en un anuncio tuyo en Facebook, visitó tu página de destino, introdujo sus datos y realizó una llamada de ventas con tu equipo. Aquí te compartimos algunas claves para que puedas aprovechar los datos recopilados, para ofrecer a tus clientes y usuarios experiencias memorables, gracias al procesamiento de sus datos:

Medir la adaptabilidad del producto al mercado

Usa grupos de retención para medir si los usuarios vuelven a tu producto semana tras semana. Si las tendencias de retención del compromiso son nulas, los usuarios abandonan el producto con el tiempo y el producto no se ajusta al mercado. Si las tendencias de retención se estabilizan en un valor positivo muchas semanas después de la inscripción, es probable que el producto se ajuste al mercado.

2. Comprender el embudo o funnel del negocio

Comprenda el recorrido del cliente controlando las métricas del embudo, en concreto la adquisición (por ejemplo, nuevas inscripciones semana tras semana), las tasas de participación (por ejemplo, espectadores de vídeo semana tras semana) y la monetización (por ejemplo, nuevas suscripciones semana tras semana). Ahora puedes centrarte en la parte más débil del embudo, ya sea la adquisición, la participación o la monetización.

3. Aumenta tu audiencia con campañas personalizadas

El mejor tipo de marketing se siente como si fuera 1:1. Mediante la recopilación de datos de clientes y la creación de campañas que coincidan con perfiles de clientes específicos, los profesionales del marketing pueden enviar correos electrónicos y mensajes súper personalizados a sus clientes a escala. Los correos electrónicos basados en el contexto de lo que un cliente ha hecho y no ha hecho en su producto se sienten mejor y convierten mejor que una estrategia de marketing por lotes y ráfagas.

4. Recopila las opiniones de los usuarios

Para asegurarte de que estás creando algo que la gente quiere, tienes que hablar con tus clientes. Las mejores empresas de productos mantienen una estrecha comunicación con sus clientes. Los datos de los clientes facilitan esta tarea, ya que se pueden dirigir fácilmente las encuestas y los chats a grupos concretos de usuarios. Es probable que tengas preguntas diferentes para los segmentos de usuarios avanzados, ocasionales e inactivos.

5. Proporcionar un servicio al cliente increíble

Este tipo de datos también es muy útil para los equipos de ventas y éxito durante las conversaciones 1:1. Si tu equipo sabe lo que un cliente ya está haciendo, lo que le falta y con qué está teniendo problemas, pueden proporcionar un mejor soporte y reducir las idas y venidas sobre la situación de un cliente.

¿Dónde se pueden utilizar los datos de los clientes?

En los últimos años, hemos asistido a una proliferación de herramientas diseñadas para ayudar a realizar una de estas tareas (y otras) extremadamente bien. Por ejemplo, Customer.io y Vero ofrecen una experiencia agradable para crear correos electrónicos automatizados basados en el comportamiento dentro de la aplicación. Optimizely es perfecto para crear rápidamente pruebas variadas con pocos requisitos técnicos previos. Intercom tarda unos minutos en configurarse y te ofrece una capacidad instantánea para comunicarte con tus clientes. En lugar de utilizar suites monstruosas como SAP y Oracle, muchas empresas ágiles se están pasando a una pila de este tipo de herramientas especializadas para aprovechar al máximo los datos de sus clientes. Empresas emergentes de rápido crecimiento como Mention, PagerDuty y One Month utilizan más de cinco herramientas para la optimización, el análisis, el marketing y mucho más. (Todos habéis visto el diagrama de la nube de marketing).

Desafíos del uso de datos de clientes

Sin embargo, con un acceso más fácil a la información de los clientes y las herramientas correspondientes, es probable que también te encuentres con algunos retos a la hora de manejarlos.

1. Demasiadas herramientas para elegir

Con tantos servicios útiles en el mercado, puede ser difícil averiguar cuál es el mejor para sus necesidades particulares o incluso con qué herramientas debería empezar. Con una plataforma de relaciones con los clientes (CRM) y una plataforma de datos de clientes (CDP) puede acceder y organizar enormes cantidades de datos, pero ¿cómo utilizarlos? Accel ha creado todo un sitio web para cartografiar este espacio, y Stacklist ha surgido para ayudar a las startups a encontrar las herramientas adecuadas.

2. Incoherencias en los datos

Cuando las empresas empiezan a utilizar muchas herramientas en distintos momentos y a partir de diferentes fuentes de datos, a menudo se saturan con demasiados datos y eventos duplicados con nombres diferentes. Por lo general, la gente hace un seguimiento de demasiados eventos, los nombra a todos de forma diferente y no es estricta sobre dónde dispara los eventos. Esto dificulta el uso de los datos en las herramientas finales.

3. Saber cuándo subir de nivel

La mayoría de las herramientas de análisis listas para usar le ayudarán a responder preguntas importantes sobre el rendimiento de su producto y su marketing. En las primeras fases, crear una base de datos relacional puede ser excesivo. Sin embargo, es difícil saber cuándo se necesita una configuración más flexible y personalizada y cómo prepararse para el crecimiento futuro. A menudo, cuando se necesita responder a esas preguntas difíciles, no se dispone de los datos.