Proyectos de Customer Analytics: beneficios, barreras y cómo implementarlos

En la actualidad, observamos que muchas empresas tienen dudas a la hora de realizar un proyecto de análisis de datos. Surgen dudas y cuesta mucho, en un inicio, demostrar el valor y el impacto que los resultados y las acciones que se plantean producirán en la empresa. A continuación, respondemos varias preguntas ¿qué es un proyecto de Customer Analytics? ¿Qué barreras existen? ¿Qué beneficios aporta? ¿Cómo lo llevamos a cabo?

Las organizaciones están viviendo una profunda transformación, no sólo desde la perspectiva de los sistemas de información, la digitalización, tecnologías o de la necesidad de lidiar con las nuevas estructuras en red, sino también en la adopción de la idea que el dato está desempeñando un rol cada vez más determinante para la generación de ventajas competitivas.

Un cambio de dimensión mundial que afecta a toda la sociedad y, por consecuencia, al cliente. Este hecho conlleva fuertes inversiones para las empresas en infraestructura tecnológica y de procesos.

Una estrategia global centrada en el cliente debe conocer a ciencia cierta qué valor aporta la empresa al cliente y qué valor genera él a la compañía. La analítica de cliente no es únicamente una tarea de marketing, sino que resulta vital para el diseño de productos, desarrollo de servicios y otras áreas que se necesitan en la empresa.

Barreras en la implementación de un proyecto de Customer Analytics

Tanto en el momento de iniciar un proyecto de Customer Analytics como en el desarrollo de éste, pueden surgir diferentes dificultades. Un estudio titulado The State of Big Data Infrastructure: Benchmarking Global Big Data Users to Drive Future Performance, recoge las cinco mayores barreras a superar en la implementación de un proyecto de Customer Analytics en Big Data: infraestructura existente insuficiente (32%), complejidad de la organización (27%), preocupación por la seguridad y cumplimiento de normativas (26%), falta de presupuesto y/o recursos (25%), y falta de visibilidad de la información y los procesos (25%). Otras vicisitudes que podemos encontrarnos son:

– La organización no comprende el concepto de cliente.

– Insuficiente apoyo por parte de la Dirección en la iniciativa.

– Falta de liderazgo y gestión de proyecto.

– Dificultad en identificar y cuantificar el retorno de inversión y el valor generado para la organización y el cliente

– La calidad de datos en la organización es insuficiente para abordar un proceso de inteligencia de clientes.

– Dificultad para integrar los recursos existentes de Business Intelligence, Datawarehouse o las aplicaciones disponibles en la organización.

– Falta de personal cualificado o capacidad para formar al existente.

– Dificultad para relacionar e integrar el resultado de los análisis con los distintos procesos del negocio.

– Inmadurez de las organizaciones en integrar la presencia en redes sociales y los datos derivados con los datos disponibles de un cliente en los canales tradicionales.

– Parálisis en la toma de decisiones por un sobre análisis de los datos.

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Beneficios de un proyecto de Customer Analytics

Según Mckinsey Datamatics, en términos globales, los principales beneficios son:

Incremento del 126% en las opciones de mejorar a la competencia en cuanto a los beneficios.
Incremento del 131% en las opciones de mejorar a la competencia en las ventas.
Incremento del 132% en las opciones de mejorar a la competencia en el ROI.

Al margen de estos beneficios, existen otros que podríamos categorizar en tangibles e intangibles. Destacan los siguientes:

Tangibles:

– Incrementar el valor para la organización desplegando estrategias orientadas a incrementar el Customer Lifetime Value para cada cliente.

– Incrementar el valor para el cliente focalizado en incrementar su propuesta de valor y su satisfacción.

– Creación de nuevos productos basados en las preferencias de los clientes.

– Identificar los paquetes de productos que satisfacen las necesidades de los clientes.

– Incrementar la efectividad de las acciones de marketing generando más ingresos por acción.

– Mejor retención de clientes.

– Revisar las estrategias de precio.

– Reducir el tiempo y costes vinculados a la toma de decisiones

– Reducir el riesgo asociado al cliente al identificar perfiles por impago o fraude.

– Mejorar la productividad de la fuerza de venta a partir de la optimización de los programas de fidelización.

– Anticiparse a las necesidades del cliente.

Intangibles:

– Aportar conocimiento y herramientas a la dirección para la toma de decisiones sobre los clientes, el mercado y la competencia.

– Detectar cambios en el mercado y adquirir la habilidad para reaccionar a los mismos con rapidez, gracias al conocimiento.

– Capacitar a la organización para la creación de experiencias de cliente mucho mejores que reporten lealtad a la marca.

– Posibilitar la visión 360º del cliente al poder analizar los datos generados en todos los canales (online, offline).

Hay que evitar dedicar tiempo y recursos a investigar preguntas incorrectas. Una fase crítica es realizar las preguntas de negocio correctas.

Cómo llevar a cabo un proyecto de Customer Analytics

Fase Comprensión del negocio

Tener una visión cristalina del negocio y cuáles son los objetivos del mismo es vital. Hay que evitar dedicar tiempo y recursos a investigar preguntas incorrectas. Se elaborará un estudio de la situación actual del negocio respecto de los objetivos definidos. Analizaremos la disponibilidad de recursos, costes, tiempos y detectaremos riesgos. En cuanto a los criterios de éxito de los objetivos, estos pueden ser de tipo cualitativo, o de tipo cuantitativo, por ejemplo, el número de detecciones de abandono o la interacción de clientes ante una campaña publicitaria.

– Fijar el objetivo estratégico de negocio

– Hacer las preguntas de negocio correctas

– Focalizarnos en las preguntas de negocio y en los resultados que queremos conseguir

Fase Comprensión de los datos

Familiarizarse con los datos siempre es importante para explotar al máximo «todo lo que nos susurran», saber de dónde provienen, cuál es su estructura, en qué condiciones nos llegan, sus propiedades… Esta es una fase crítica para asegurar la calidad y ética de los datos. Se verificará la consistencia de los valores individuales de los campos, la cantidad y distribución de los valores nulos, los cuales pueden constituirse en ruido para el proceso. Así aseguraremos la completitud y corrección de los datos. Es importante en esta fase conocer el proceso del acrónimo ETL (Extracción Transformación y Carga) lo cuál explica muy bien los subprocesos asociados.

– Primero analizaremos el comportamiento de los clientes extrayendo en los siguientes datos:

CRM de la empresa o base de datos propia.
Datos offline: llamadas, visitas a tienda, compras realizadas en tiendas, Wifi Analytics…
Visitas, ventas realizadas, recurrencia, carrito medio, utilización de promociones…
Email Marketing. Horas y tasas de apertura de los correos, clics, compras asociadas…
Interacciones, zonas geográficas…
Accesos, interacciones…
Canales sociales. Datos de Facebook, Instagram, Twitter, etc.

– Segmentación de mercado

Se trata de agrupar segmentos afines de clientes que compartan patrones comunes, lo que nos permitirá diseñar campañas específicas para ellos. La mayor especificidad de los grupos, determinará mayo personalización en nuestras campañas de:

Fidelización. Sobre todo de nuestros clientes más rentables, aumentando también la frecuencia de compra.
Reactivación. De los clientes pasivos.
Empujando a la compra de productos que han adquirido otros usuarios del mismo segmento.
Para hacer crecer el ticket medio.

Fase de preparación de los datos

La finalidad de esta fase es disponer, tras la extracción de todos los datos, de aquellos sobre los que se aplicarán los modelos.

Fase de modelado

Se debe diseñar un método de evaluación de los modelos que permita determinar su «grado de bondad» que dependerán de las características de los datos. Existen varios modelos: de tabla, jerárquico, de red, esquema de estrella…

Evaluación del modelo

El objetivo de un proyecto de Customer Analytics no es crear los modelos, sino analizar los descubrimientos, decisivos para alcanzar los objetivos de negocio.

Se probará el modelo en entornos de prueba para certificar de que el posterior proceso se realiza satisfactoriamente y para asegurarnos que el modelo diseñado puede dar respuesta a los objetivos de negocio.

Determinación de fases futuras

La analítica predictiva utiliza datos históricos y actuales para predecir situaciones futuras. Sería el aspecto más avanzado del Customer Analytics, ya que implica algoritmos relativamente complejos para construir los modelos predictivos. Si se considera utilizar machine learning para automatizar, mediante distintos algoritmos, la identificación de patrones o tendencias que se “ocultan” en los datos, resultará muy importante no sólo la elección del algoritmo más adecuado, sino también el hecho de disponer de un gran volumen de datos de suficiente calidad

Los proyectos de Customer Analytics son proyectos complejos y todo un reto, pero que sin duda, reportarán resultados a corto, medio y largo plazo a la compañía. Además, son un primer paso para llevar a la empresa a otro nivel y seguir la senda de numerosas empresas de éxito que operan bajo un modelo data driven. Consúltanos si sientes curiosidad por los proyectos de este tipo o te encantaría poder implementar uno en tu empresa.