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Sentirse especial y único es una sensación que a todos nos gusta. Esta misma mentalidad  tienen los clientes actualmente. Los clientes esperan que las marcas y las empresas con las que interactúan les hagan sentirse únicos, comprendiendo el contexto en que realizan las compras, así como sus necesidades e intereses como individuos.

El reto de las empresas es gestionar la enorme cantidad de datos asociados a cada cliente y escalarlos. Este proceso inicia integrando los puntos de contacto de los clientes; esto incluye los canales de interacción como Instagram, Twitter, LinkedIn, Facebook, chats, correos, líneas de servicio al cliente, visitas a tiendas y compras realizadas. Además, si esto se hace con dispositivos móviles, se añaden nuevos datos que enriquecen el perfil del cliente. Todos estos puntos de contacto y datos que generan se deben gestionar a escala individual para todos los clientes de la empresa, pero ¿cómo lograrlo?

La solución es utilizar un recurso que desde hace un tiempo se usa en mercadeo: emplear personajes creados por las plataformas analíticas avanzadas. Estos se denominan Buyer Persona: un arquetipo de cliente de un servicio o producto. Esta caracterización contiene datos sociodemográficos e información sobre aspectos como su comportamiento y la relación con la empresa que ofrece el producto.

Cuando una empresa es capaz de adoptar esta estrategia empleando  la información de las interacciones puede crear clasificaciones o Buyer Personas basándose en las mejores acciones futuras. Una empresa puede clasificarlos por gustos, por ofertas o por intereses. De esta forma, sabrá cómo impulsar las interacciones y optimizar el rendimiento de las operaciones.

Advanced Analytics permite utilizar diferentes fuentes de datos de los clientes para definir los Buyer Personas. Cuando se entiende el contexto de las acciones de los clientes, así como la forma de interactuar con la empresa, se pueden emplear algoritmos para predecir las acciones que se deben tomar para producir un resultado deseado. Este puede ser cross selling, upselling, programas de fidelización o el incremento de las visitas a las tiendas. Además, el análisis predictivo es útil para brindar ofertas personalizadas que mejoren la experiencia y permitan cumplir con los objetivos.

Cuando sus ofertas y las comunicaciones están reforzadas con visión más profunda de los clientes los mensajes serán más relevantes. El resultado son clientes más activos, más comprometidos y más satisfechos.

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