¿Qué se necesita para pasar del monólogo al diálogo con el cliente?

Publicado el 23/02/17 8:00

El mensaje adecuado, el canal más eficaz y el lugar idóneo para que se produzca el contacto. Se busca generar utilidad y atrás quedan las técnicas invasivas, la venta agresiva y los estilos de marketing que marcaron épocas anteriores.

Hoy todo está basado en los datos y su análisis.
Descarga la Guía sobre Social Media Analytics e inteligencia de cliente

Para construir una relación sólida con el consumidor que desemboque en inteligencia de cliente, a partir del vínculo creado y de la información recopilada a lo largo del tiempo, es necesario disponer de 7 capacidades:

  • Capacidades analíticas a nivel de usuario de negocio: permiten a los científicos de datos y analistas de negocio centrarse en aspectos de importancia más crítica y, al mismo tiempo, habilitan al personal de primera línea a profundizar en la analítica y mejorar sus capacidades de gestión de datos. Así, gracias a una interfaz más sencilla, intuitiva y accesible,  les facultan para aumentar la inteligencia sobre la persona que tienen delante, o al otro lado del teléfono, aumentando su eficiencia gracias al análisis integrado.

 

Mapas de actividad: a medida que evoluciona la experiencia de cliente, éste espera un servicio mejorado, personalizado y un determinado nivel de compromiso contextual a través de diversos canales, dispositivos y momentos.

  • Para el cliente no existe el mundo físico y el virtual y en relación con la marca, todo se valora bajo la misma óptica y, por eso, hay que ser capaz de unir datos digitales y tradicionales al mismo ritmo al que el cliente visita un establecimiento de la marca, comprueba las últimas ofertas en la web corporativa a través de su teléfono móvil o accede, ya en su casa, a la tablet o el portátil para proceder a formalizar la compra. Lograr la integración de todo el conocimiento que se alcanza a través de un recorrido así, permite arrojar luz sobre la fragmentación y la complejidad del entorno de negocio hoy día.

Construir una relación basada en la confianza con el cliente

 

  • Recopilación dinámica de datos: si se logra obtener automáticamente la información de la página se está consiguiendo ver en tiempo real lo que hace el cliente, lo que capta su atención, el orden en que lleva a cabo su navegación y el tiempo que invierte en cada sección o producto de la página. Se elimina el problema del etiquetado, que utilizaban las soluciones de análisis web tradicionales, y se aumenta la precisión. La única precaución a tomar tiene que ver con la seguridad y la necesidad de aplicar técnicas de encriptación de datos para proteger la información sensible.
  • Contextualización de los datos: tras ser recogidos se deben convertir en información susceptible de ser analizada y empleada en el reporting a nivel de contacto con el cliente. Además, los modelos de datos prediseñados permiten llevar a cabo análisis de los datos casi en tiempo real , por lo que se gana en eficiencia a nivel de usuario de negocio y a nivel de IT, que queda liberado de una importante carga.

 

  • Modelado predictivo, pronósticos y búsqueda de rutinas objetivo: el análisis predictivo permite a los comerciantes realizar previsiones en base a las métricas de rendimiento recopiladas. Este tipo de técnicas ayuda también a  identificar las causas subyacentes más importantes detrás de un resultado concreto o determinar cuáles son los niveles óptimos a alcanzar (en cifras) para cada objetivo de negocio. Lo más interesante es que, debido a que estas rutinas estadísticas y métodos de optimización avanzados son pre-compilados, no se requieren conocimientos específicos para gestionarlos.

 

  • Apertura del modelo de datos: la accesibilidad de este tipo de modelos centrados en el cliente promueve la exploración y análisis de datos adicionales, pudiendo emplearse con acierto para apoyar los esfuerzos de marketing. Es importante asegurar que los datos en línea están estructurados de forma lógica dentro de un contexto empresarial predefinido, para conseguir de esta forma una mejor integración con los datos de los clientes existentes. Cuando se logra este objetivo, el personal no técnico puede producir informes de mayor calidad y a más velocidad.

 


  • Captura de comportamiento anónimo: no sólo de los visitantes que entran en el grupo de clientes, sino que las actividades de todos los que acceden a la web corporativa (incluso los no identificados) se registran. Con el tiempo, una vez que se identifica un visitante, cualquier comportamiento previamente anónimo se asigna a esa persona de forma automática, proporcionando así una perspectiva mucho más completa y un perfil perfeccionado, que no sería posible obtener de ningún otro modo.

Social media analytics