Análisis de clientes

El análisis de clientes es el proceso de utilizar datos del comportamiento del cliente para respaldar decisiones comerciales clave mediante la segmentación del mercado y el análisis predictivo . Esta información es utilizada por las empresas para el marketing directo , la selección de ubicaciones y la gestión de las relaciones con los clientes . El análisis de clientes desempeña un papel importante en la predicción del comportamiento del cliente. ^{[ 1 ]}

Usos

Minorista: Hasta hace poco , más del 90 % de los minoristas tenían una visibilidad limitada de sus clientes, ^[²^] pero las crecientes inversiones en programas de fidelización, soluciones de seguimiento de clientes e investigación de mercado han ampliado el uso de la analítica de clientes en decisiones que abarcan desde productos, promociones y precios hasta la gestión de la distribución. Uno de los usos más visibles de la analítica de clientes en el comercio minorista actual es el desarrollo de comunicaciones y ofertas personalizadas y/o diferentes programas de marketing por segmento. Otras razones establecidas por Bain & Co. incluyen: priorizar los esfuerzos de desarrollo de productos, diseñar estrategias de distribución y determinar el precio de los productos. ^[³^] Los datos demográficos, de estilo de vida, de preferencias, de fidelización, de comportamiento, del valor del comprador y de comportamiento predictivo son clave para el éxito de la analítica de clientes.

Gestión minorista: Las empresas pueden utilizar datos sobre los clientes para reestructurar la gestión de sus tiendas. Esta reestructuración, basada en datos, suele darse en la planificación dinámica de horarios y la evaluación del personal. Mediante la planificación dinámica, las empresas optimizan la dotación de personal a través de software predictivo basado en la previsión del flujo de clientes. Los horarios de los trabajadores pueden ajustarse con poca antelación en respuesta a las previsiones actualizadas. El análisis de clientes permite a las empresas minoristas evaluar a los empleados comparando las ventas diarias con el flujo diario de clientes en la tienda. El uso de datos de análisis de clientes influye en la gestión del personal en un fenómeno conocido como vigilancia refractaria , lo que significa que la recopilación de información sobre un grupo puede afectar y permitir el control de otro grupo completamente diferente.

Críticas al uso: A medida que las tecnologías de venta minorista se basan cada vez más en datos, el uso de análisis de clientes ha generado críticas, especialmente en lo que respecta a cómo afectan a los trabajadores del sector. Los algoritmos de gestión de personal basados en datos pueden provocar horarios de trabajo irregulares, ya que pueden modificarse con poca antelación para adaptarse al flujo de clientes previsto. La evaluación de las ventas basada en datos también puede resultar engañosa, puesto que los contadores de tráfico diarios no distinguen con precisión entre clientes y empleados, ni pueden contabilizar correctamente los descansos de los trabajadores. ^{[ 4 ]}

Finanzas: Los bancos, las compañías de seguros y los fondos de pensiones utilizan el análisis de datos de clientes para comprender el valor del cliente a lo largo de su vida útil , identificar a los clientes con un coste inferior a cero (es decir, un segmento de la base de clientes que cuesta más de lo que vale), que se estima que representan alrededor del 30 % de la base de clientes, aumentar las ventas cruzadas , gestionar la pérdida de clientes y migrar a los clientes a canales de menor coste de forma selectiva.
Comunidad: Los municipios utilizan el análisis de datos de clientes para atraer a minoristas a sus ciudades. Mediante variables psicográficas , las comunidades pueden segmentarse según atributos como la personalidad, los valores, los intereses y el estilo de vida. Con esta información, las comunidades pueden contactar a minoristas que se ajusten a su perfil.
Gestión de las relaciones con los clientes: La gestión analítica de las relaciones con los clientes (CRM) permite medir y predecir a partir de los datos de los clientes para proporcionar una visión de 360° del cliente.

Predecir el comportamiento del cliente

La predicción de hábitos de compra y preferencias de estilo de vida es un proceso de análisis y minería de datos. Esta información abarca diversos aspectos, como compras con tarjeta de crédito , suscripciones a revistas , membresías de programas de fidelización , encuestas y registro de votantes . Mediante estas categorías, se pueden crear perfiles de consumidores para los clientes más rentables de cualquier organización. Cuando muchos de estos clientes potenciales se concentran en una misma zona, se identifica una ubicación estratégica para el negocio. El análisis del tiempo de desplazamiento permite predecir la distancia que un cliente determinado recorrerá hasta un lugar específico . Al combinar estas fuentes de información, se puede asignar un valor monetario a cada hogar dentro de un área comercial, detallando la probabilidad de que dicho hogar sea rentable para una empresa. Gracias al análisis de clientes, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos objetivos y objetivos.

minería de datos

Existen dos tipos de minería de datos . Los modelos predictivos utilizan las interacciones previas de los clientes para predecir eventos futuros, mientras que las técnicas de segmentación se emplean para agrupar a los clientes con comportamientos y atributos similares. Esta agrupación puede ayudar a los profesionales del marketing a optimizar la gestión de sus campañas y sus procesos de segmentación.

Usos minoristas

In retail, companies can keep detailed records of every transaction, allowing them to better understand customer behavior in-store. Data mining can be applied through basket analysis, sales forecasting, database marketing, and merchandising planning and allocation. Basket analysis can show which items are commonly bought together. Sales forecasting identifies time-based patterns that can predict when a customer is most likely to buy a specific kind of item. Demand-forecasting workflows are also used to improve planning for manufacturing and shipping during new product launches. Database marketing uses customer profiles for effective promotions. Merchandising planning and allocation use data to allow retailers to examine store patterns in demographically similar locations to improve planning and allocation, as well as create store layouts.^[5]

References

↑Kioumarsi et al., 2009
↑"The future of retail supply chains". www.mckinsey.com. Retrieved 22 November 2018.
↑Bain & Co.
↑Levy, Barocas, Karen, Solon (2018). "Refractive Surveillance: Monitoring Customers to Manage Workers". International Journal of Communication. 12: 2–10.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
↑Rygielski, Chris; Wang, Jyun-Cheng; Yen, David C. (2002-11-01). "Data mining techniques for customer relationship management". Technology in Society. 24 (4): 483–502. doi:10.1016/S0160-791X(02)00038-6. ISSN 0160-791X. S2CID 16056151.

External links

Wharton Customer Analytics Initiative

[1] Kioumarsi et al., 2009

[2] "The future of retail supply chains". www.mckinsey.com. Retrieved 22 November 2018.

[3] Bain & Co.

[4] Levy, Barocas, Karen, Solon (2018). "Refractive Surveillance: Monitoring Customers to Manage Workers". International Journal of Communication. 12: 2–10.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)

[5] Rygielski, Chris; Wang, Jyun-Cheng; Yen, David C. (2002-11-01). "Data mining techniques for customer relationship management". Technology in Society. 24 (4): 483–502. doi:10.1016/S0160-791X(02)00038-6. ISSN 0160-791X. S2CID 16056151.

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