La experiencia de cliente está relacionada con el potencial generador de valor de la organización. Según un estudio de Tempkin Group se confirma que “los líderes en entregar una experiencia de cliente satisfactoria tienen una ventaja de más de 16% sobre el resto de empresas. Una posición que se basa en hechos como contar con consumidores que realizan más compras, clientes más leales y usuarios que están más dispuestos a recomendar la marca".
Créditos fotográficos: Jirsak
Las siete razones principales por las que la satisfacción del cliente es tan importante para cualquier organización son:
- Indica las intenciones de volver a comprar de los consumidores.
- Refleja su lealtad.
- Es un punto de diferenciación con otros negocios.
- Reduce la rotación de clientes y evita que éstos vayan a la competencia.
- Aumenta el valor de la vida útil del cliente.
- Incrementa el número de recomendaciones y reduce el de quejas.
- Ahorra costes, los que se deriva de que es más barato retener clientes que adquirir nuevos.
Una vez conocida la relevancia de este aspecto para cualquier negocio, sólo falta hallar la forma de impulsar esta percepción. Para conseguirlo hay que trabajar por mejorar la experiencia y eso puede conseguirse gracias a los datos.
4 formas en que la minería de datos ayuda a mejorar la experiencia del cliente
Extraer el valor del dato es la clave para saber qué acciones tomar cuando se desea entregar una experiencia de cliente superior. La minería de datos es uno de los métodos capaz de poner a cualquier organización tras la pista del éxito.
En la práctica, data mining contribuye a:
1. Mejorar la experiencia del cliente al asegurarle la ruta más fácil para conseguir lo que desea. Una vez que se conoce, por ejemplo, lo que un usuario quiere ver en la web, el éxito reside en averiguar cómo ponerlo a su disposición con el menor esfuerzo posible. Llevando la teoría a la acción, esta táctica consistiría en analizar el movimiento de una persona en la web corporativa a lo largo de diferentes visitas, para poder limitar la cantidad de interacción necesaria para llegar al lugar deseado. En otras palabras, facilitar que se pueda alcanzar el destino previsto en menos clics. Vivimos en una era en que el ritmo es vertiginoso y la agilidad está muy valorada. La minería de datos puede proporcionar información sobre la demografía o los usuarios individuales, proporcionando esos datos que facilitarán el hacerle la vida más fácil.
2. Facilitar la integración de toda la información que se tiene acerca de cada consumidor y usuario. Hoy en día, la incesante corriente de datos fragmentados procedentes de una variedad de fuentes y en formatos diversos, complica las tareas de integrar y sintetizar esos datos en la organización. La gestión de un e-commerce es la que más se resiente cuando las empresas no han desarrollado suficientemente este tipo de capacidades. Conseguir el control de toda esa información y elegir el método apropiado para bucear en el conocimiento (minería de datos) es la mejor manera de impulsar la experiencia de cliente puesto que es la única vía para adquirir una visión 360 grados de sus comportamientos, tendencias y preferencias.
3. Explotar las posibilidades del social media. Los medios de comunicación social son una valiosa fuente de información del cliente. Allí, los individuos comparten recomendaciones, emiten opiniones y expresan su emoción sobre marcas y productos. Las redes sociales, cuando se trabajan con minería de datos, no sólo brindan información muy valiosa acerca de la percepción que el público tiene del propio negocio, sino que son una manera de conocer mejor a la competencia. A partir de las conclusiones que data mining permite extraer, es posible desarrollar un mejor compromiso con los clientes a nivel muy personal.
4. Optimizar resultados también offline. La minería de datos puede ayudar a mejorar la experiencia de cliente al impulsar el proceso de organización y distribución de los productos en la tienda, tanto si se trata de establecimientos tradicionales como si es un comercio electrónico. Un ejemplo revelador está en Amazon y sus sugerencias del tipo “los clientes que compraron este artículo también pusieron este otro producto en su cesta de la compra”.
De información en la base de datos a valor en la experiencia de cliente
La efectividad de las técnicas de minería de datos aplicadas con el objetivo de impulsar la experiencia de cliente varía de unas empresas a otras. Las organizaciones que cuentan con grandes bases de datos son las más beneficiadas.
En su caso, resultaría imposible conocer a cada cliente de forma individual. La cercanía se evapora entre bits de información y, pese al esfuerzo de gestión de datos, puede terminar separando al negocio de su target. La minería de datos les permite obtener información sobre sus clientes, datos valiosos que contribuyen a emprender acciones acertadas.
El data mining también puede emplearse para ganar en visión sobre los distintos segmentos de clientes. El análisis en masa de los datos de clientes es el paso previo a estrategias de éxito, como:
- Recompensas a clientes en base a su fidelidad orientadas a segmentos muy concretos: por ejemplo, los clientes de una línea de productos o los que tienen x años de antigüedad.
- Sugerencias de ventas: como las que Amazon muestra en su web a los usuarios que se hallan en pleno proceso de compra de alguno de sus artículos y que se suelen formular “quienes compraron este producto, también pusieron este otro en su cesta de la compra” o “quienes se interesaron por este artículo, también los hicieron por estos otros”.
- Descuentos específicos: en relación a una gama de productos, a un artículo en concreto o a cualquiera de estas opciones sujetando la oferta a un plazo de tiempo determinado.
El aumento de la lealtad de cliente o el incremento de la tasa de retención son sólo algunas de las consecuencia favorables de la minería de datos que, además de mejorar la experiencia de cliente también es determinante para las empresas que buscan llegar a nuevos segmentos. Sin embargo, data mining no basta para asegurarse de tomar las mejores decisiones. Las organizaciones también tienen que hacer un esfuerzo por identificar las fuentes de información más relevantes, velar por la calidad de los datos recogidos y llevar a cabo un buen gobierno de los datos.
