Conseguir un cliente nuevo es 7 veces más caro que fidelizar a los clientes existentes. De hecho, retener a los clientes incrementa la inversión en un 5%. Es decir, un cliente satisfecho y fiel a la marca repetirá su compra. Para ello, existen numerosas estrategias de marketing, pero además, es crucial contar con soluciones como Customer Insights para alcanzar este objetivo.

Customer Insights aporta el conocimiento necesario para crear estrategias personalizadas y obtener la fidelización del cliente. Combina todos los datos y utiliza Inteligencia Artificial y Machine Learning para obtener una visión 360° del cliente. Tiene en cuenta tres puntos con los que maneja los datos de los clientes, desde su ingesta, pasando por su gestión y creación de perfiles únicos del cliente hasta el transporte de las listas de marketing a otros sistemas.

Primero, ingerir datos

El primer paso es recoger todos los datos. Customer Insights agrega estos datos a través de conectores que pueden estar predefinidos por el sistema o no. Puede ingerir datos de diversas fuentes como:

  • Ficheros
  • Bases de datos
  • Servicios en la nube
  • CDS (Common Data Service)

CDS es una propuesta de Microsoft que consiste en un repositorio de datos y nos ofrece una capa de metadatos semánticos. Es decir, nos indica qué significado tienen los datos y reconoce a los clientes únicos.

La ventaja de Customer Insights es que utiliza un interfaz de carga de datos basado en una evolución del interfaz de Excel. Este se usa también en las aplicaciones de Power BI, que se integra a la perfección con Customer Insights y hace un seguimiento más exhaustivo de las operaciones. Además, permite programar actualizaciones automáticas de la ingesta de todas las fuentes de datos y transmitirlo a su vez a la construcción de los perfiles.

Segundo, la lavadora de los datos

Una vez ingeridos los datos, Customer Insights, siguiendo los parámetros introducidos, los gestiona y agrupa unificándolos en perfiles únicos para cada cliente. En este perfil se encuentra la información sociodemográfica, comportamental y transaccional del cliente.

En este sentido, las ventajas que ofrece esta solución son numerosas:

  • Hace frente a las duplicaciones internas y externas de los datos, unificándolas según los parámetros que el cliente les dé o en base a unos parámetros establecidos.

  • Permite definir un mapa para vincular campos concretos con los perfiles que se encuentren en otros repositorios. Es decir, reúne la información de distintos repositorios y orígenes de datos para formar el perfil unificado de cliente.

  • Enriquece el perfil unificado gracias a información adicional como las interacciones del cliente con la marca, las campañas en las que ha participado, sus compras, sus respuestas a encuestas, etc.

El último paso, segmentación y análisis

El objetivo es que la información reunida en cada perfil del cliente se transforme en acciones relevantes de la empresa. De ahí que sea tan importante segmentar las audiencias y crear análisis. De esta forma, seremos capaces de aumentar las ventas y reducir los costes asociados a la comunicación con el cliente gracias a un alto índice de fidelización.

Definimos 3 tipos de parámetros:

  • Medidas del cliente: son multidimensionales y permiten cálculos avanzados que analizan un dato en distintas dimensiones. Pueden definir parámetros como la compra del cliente año a año o el comportamiento de dicho cliente en las tiendas y su frecuencia, etc.

  • Atributos del cliente: estos campos son más sencillos. Muestran la ficha del cliente con parámetros como el número de visitas del cliente a la página, a la tienda física, las compras online, etc. Esto ayuda sobre todo a los negocios físicos.

  • Medidas de negocio: se utilizan para hacer un análisis cuantitativo y agregado. En este sentido, los parámetros pueden referirse al volumen total de ventas, el total de ventas por tienda, etc.

Estas acciones permiten a la empresa conocer a sus clientes e impulsar acciones significativas y personalizadas que aumenten la fidelización del cliente.

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