6 mejores formas de aprovechar los análisis automatizados para obtener información sobre los clientes

Última actualización sábado, 17 de febrero de 2024

Best ways of leveraging automated analytics to unearth customer insights

¿Qué página de productos o servicios está consultando su cliente en este momento? ¿Por qué el comprador anterior se ha ido y no ha vuelto a usted? ¿Qué es exactamente lo que mantiene enganchada a su audiencia y qué es lo que acaba con las conversiones de su sitio web?

No hay por qué preocuparse si todavía no puede responder a ninguna de estas preguntas. Este tipo de información sobre los clientes son "hallazgos arqueológicos" que debe desenterrar con la ayuda de análisis de datos automatizados. En esta guía le mostraremos cómo hacerlo.

Mientras lee esto, el 52% de las empresas B2C y el 25% de las B2B ya confían en los datos de los clientes para impulsar sus decisiones de marketing.

Así pues, vamos a equiparle con todo lo que necesita para transformar los datos de sus clientes en información práctica y crecimiento empresarial.

¿Qué es el análisis de datos de clientes?

El análisis de datos de clientes hace referencia a los métodos y tecnologías utilizados para recopilar, estructurar e interpretar la información de los clientes en tiempo real.

Puede tratarse de

  • Datos de tráfico web

  • Datos transaccionales

  • Información sobre el uso de productos/servicios

  • Patrones de comportamiento

  • Datos de comentarios, etc.

A partir de esta definición, se pueden distinguir las tres tareas principales de la analítica de clientes:

Tarea #1. Recopilar → capturar datos en bruto de diversas fuentes (sistema CRM, plataformas de medios sociales, correo electrónico, sitio web, etc.)

Tarea #2. Estructurar → clasificar los detalles de los clientes y organizarlos en trozos para su posterior interpretación.

Tarea nº 3. Interpretar → obtener información sobre el cliente y tomar decisiones fundamentadas.

La importancia de la analítica de datos para impulsar el éxito de los clientes

Si el siglo XIX fue el de la fiebre del oro, el XXI es el de la "fiebre de los datos". Literalmente, todas las empresas están a la caza de datos de clientes y de perspectivas valiosas a partir de ellos. El 84% de los responsables de atención al cliente considera que el análisis de datos es muy importante para sus objetivos empresariales.

Pero, ¿por qué tanto alboroto?

Porque nadie puede negar las increíbles ventajas de la analítica de datos de clientes. Descúbralos todos a continuación.

Trayectorias del cliente visualizadas

La analítica de datos en tiempo real le permite observar cada paso que dan sus clientes durante su recorrido de compra. De este modo, podrá analizar todas las capas del recorrido del cliente de la siguiente manera:

  • Etapas (conocimiento, consideración, conversión, compra y fidelización)

  • Pasos (navegar, hacer clic en la promoción, añadir al carrito, etc.)

  • Puntos de contacto (página de destino, chatbot, boletín informativo, etc.)

  • Departamentos (marketing, gestión de inventario, logística, atención al cliente, etc.)

Customer journey mapping with data analytics and customer insights - BrightVessel

Fuente: Brightvessel.com

Puedes identificar cada punto de dolor y eliminar los obstáculos trazando el recorrido del cliente de esta manera.

Tendencias identificadas en el comportamiento del cliente

Una de las ventajas más significativas de la analítica de datos es predecir el comportamiento del cliente basándose en los detalles recopilados. Gracias al análisis predictivo, puede ver cómo tienden a comportarse sus clientes y qué otras acciones anticipar de ellos.

Por ejemplo, una de las tendencias actuales en el comportamiento de los clientes es la creciente demanda de productos sostenibles: El 66% de los clientes dan prioridad a la sostenibilidad a la hora de comprar. Al darse cuenta de esta tendencia entre su público objetivo, puede mostrar productos sostenibles en la página principal de su sitio web de comercio electrónico para que sean más visibles para los visitantes o destacar los envases sostenibles como su principal prioridad.

Estrategias de marketing personalizadas

La personalización es la clave de la satisfacción del cliente porque es lo que los consumidores quieren de las marcas. De hecho, el 71% de los compradores espera que las empresas les proporcionen una experiencia personalizada, y el 76% se siente frustrado cuando no lo consigue.

Y ahí es cuando la analítica de datos cambia las reglas del juego. Le ayuda a descubrir todas las necesidades y demandas de los clientes para personalizar sus experiencias con campañas de marketing a medida. Es como sentir el pulso de su cliente y hacer que sus mensajes promocionales resuenen con él.

Mayor retención de clientes

¿Quién no soñaría con reducir la pérdida de clientes y conservarlos para siempre?

Está al alcance de la mano si utiliza el análisis de datos y la información sobre los clientes obtenida a partir de ellos.

De este modo, puede incluso convertir a sus clientes en fans para toda la vida. ¿Cómo? Seleccionando las estrategias de retención más eficaces para cada cliente en función de sus gustos y aversiones, rasgos de personalidad, valores, estilo de vida, etc. Por ejemplo, puede diversificar la lista de recompensas de su programa de fidelización y ofrecer las ventajas más deseables en función de los intereses de sus clientes.

Mejora del SEO

Tras obtener información sobre los clientes, puede mejorar considerablemente sus esfuerzos de SEO. El conocimiento de la intención del usuario y de la intención de búsqueda le ayuda a conseguir lo siguiente

  • Navegación más fluida por el sitio web

  • Página de inicio enriquecida con palabras clave

  • Entradas de blog de alta conversión

  • Descripciones de productos optimizadas

  • Orientación geográfica

En cuanto a esto último, abre las puertas al SEO local. Imagínese esto. El análisis de los datos de sus clientes muestra que no ha conseguido llegar a su público local. Su tráfico web está geográficamente disperso. A este ritmo, puede empezar a optimizar para búsquedas locales y conseguir tráfico y clientes potenciales específicos.

Aumento de las ventas y los ingresos

Gracias a la información extraída de los clientes, sus equipos de marketing y ventas podrán pulsar los botones adecuados e impulsar el crecimiento de su negocio. Sus profesionales de marketing sabrán qué es lo que funciona mejor para generar clientes potenciales más cualificados y convertirlos en compradores. Por su parte, sus vendedores podrán desarrollar un enfoque personalizado de la venta de productos o servicios para garantizar una excelente experiencia al cliente.

Además, hay un dato que merece la pena compartir. Las empresas que utilizan ampliamente el análisis de datos de clientes superan a su competencia en un 131% en ventas y un 126% en beneficios.

6 consejos sobre el uso del análisis automatizado de datos para obtener información sobre los clientes

A continuación, cubriremos las cosas más esenciales a tener en cuenta si desea sobresalir en el análisis de datos de clientes.

Recurra a herramientas de análisis de datos basadas en IA

El auge de la inteligencia artificial (IA) ha abierto nuevas oportunidades de negocio y ha cambiado radicalmente la forma en que las marcas gestionan los datos de sus clientes.

El análisis manual de datos requiere demasiado tiempo y esfuerzo. Por no hablar de los errores que, como humanos, somos propensos a cometer. Por el contrario, las herramientas de IA para el análisis de datos ofrecen soluciones más rápidas y rentables. Además, diseccionan la información de los clientes de forma más precisa y exhaustiva, proporcionando informes sin errores para la toma de decisiones basadas en datos.

He aquí una lista de herramientas basadas en IA para realizar análisis de datos de clientes de forma automática:

  • AccuRanker: para determinar la intención de búsqueda

  • UserIQ: para calcular la puntuación de salud del usuario y supervisar la actividad dentro de la aplicación.

  • ChurnZero: para generar informes de clientes e ideas para reducir la pérdida de clientes.

  • Hotjar: para visualizar el recorrido del comprador

  • MonkeyLearn: para realizar análisis de sentimientos

  • Treasure Data: para sincronizar los datos de todos los puntos de contacto en un perfil de cliente unificado.

Gracias a los algoritmos de análisis predictivo, la inteligencia artificial detecta fácilmente correlaciones y tendencias en el comportamiento de los clientes, a menudo imperceptibles para el ojo humano.

Garantizar la privacidad de los datos y la ciberseguridad

Según IBM, el 44% de las filtraciones de datos durante la pandemia filtraron información de los consumidores (nombres, contraseñas, correos electrónicos e incluso historiales médicos). Un estudio reciente muestra que el 95% de las organizaciones experimentaron al menos una violación de datos en 2023.

Cuando los riesgos de ciberseguridad son enormes, hay que tener mucho cuidado a la hora de recopilar información individual de los clientes para realizar análisis de datos posteriores.

Para empezar, es crucial seguir normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la Unión Europea o la Ley de Privacidad en Estados Unidos. También ayudaría aclarar las leyes locales de privacidad de datos establecidas en 13 estados de Estados Unidos.

Por otro, puede que necesite reconsiderar sus medidas de ciberseguridad para una mayor protección de los datos de los consumidores:

  • Desarrollar una política de privacidad transparente y obtener el consentimiento explícito de las personas antes de procesar su información.

  • Cifrar los datos sensibles

  • Utilice cortafuegos para servidores web y sistemas de detección de intrusos

  • Establezca la autenticación multifactor

  • Organice cursos de concienciación sobre ciberseguridad para los empleados

  • Diseñar un plan de respuesta ante ciberincidentes

Sólo el 5% de las empresas aplica todas las prácticas y políticas de seguridad y privacidad de los datos de los clientes.

¿Y su empresa?

Para empezar, debería revisar su política de privacidad y señalar todos los terceros que acceden a la información de sus clientes. Además, asegúrese de mostrar un mensaje de consentimiento de cookies GDPR en su sitio web con opciones claras para aceptar, rechazar o personalizar la configuración de las cookies.

Vea este mensaje de s360 como ejemplo.

Customer data analytics - s360

Fuente: s360digital.com

Adopte un enfoque multicanal para el análisis de datos

Debe obtener información de los clientes a través de diferentes canales para obtener una visión más holística de su audiencia y crear un plan de marketing digital sólido. Los tres principales son el sitio web, las redes sociales y el correo electrónico.

Sitio web

Con el análisis de datos del sitio web, se profundiza en los datos del usuario, como el tráfico general, las visitas a páginas únicas, las interacciones con el contenido, etc. Por ejemplo, puede recopilar información detallada sobre los usuarios a partir de un mapa de calor o una prueba A/B.

Supongamos que quiere atraer más clientes potenciales a su embudo de ventas, pero no entran. Puede que ni siquiera te des cuenta, pero los errores flagrantes en el diseño de CTA perjudican tus conversiones. Puedes implementar pruebas A/B y ver qué CTA son más potentes a la hora de atraer clientes potenciales.

Herramientas para el análisis de datos del sitio web: Google Analytics 4 (aka GA4) - para tráfico y engagement, AB Tasty - para tests A/B, Mouseflow - para heatmaps.

Redes sociales

El análisis de datos de redes sociales te proporcionará información detallada sobre la interacción de los clientes con tus publicaciones y anuncios.

De este modo, podrá comprender cómo captar a su audiencia de forma más eficaz y aprovechar las redes sociales para las ventas, basándose en los siguientes factores:

  • Me gusta

  • Comentarios

  • Vistas

  • Compartidos

  • Impresiones

  • Sentimiento (positivo, negativo o neutro)

Por ejemplo

El equipo de Leya AI utiliza activamente anuncios Meta (anteriormente, anuncios de Facebook). Sin embargo, el rendimiento del anuncio es diferente cada vez. Mira este anuncio en vídeo.

Multi-channel approach - Meta Ads by Leya AI

Fuente: Facebook.com

Y ahora, un anuncio de imagen que obtuvo muchos menos "me gusta", comentarios y comparticiones.

Customer data analytics -Meta Ads - Leya AI

Herramientas para el análisis de datos de redes sociales: Buffer, Hootsuite, Social Insider

Correo electrónico

El análisis de datos de correo electrónico se centra en las siguientes características de los correos electrónicos:

  • Capacidad de entrega

  • Tasa de apertura

  • Tasa de clics

  • Tiempo de lectura

  • Tasa de conversión

  • Tasa de cancelación de suscripción, etc.

Una vez que traduzcas estos datos en información procesable, podrás escribir correos electrónicos más sólidos que deleiten y conviertan a cada cliente.

Herramientas para el análisis de datos de correo electrónico: HubSpot, Klaviyo o SmartLead.ai

Implementar la segmentación de clientes

Imagina que has acumulado datos de clientes en un gran montón.

¿Y ahora qué?

Tu siguiente paso sería la segmentación de clientes.

Al segmentar a los clientes en distintos grupos o categorías en función de sus características compartidas, las marcas ven resultados más productivos en marketing.

¿Necesita cifras?

Aquí las tienes. Después de segmentar la audiencia B2B, Scorpion Healthcare aumentó las conversiones en un 56% en LinkedIn. Además, la segmentación de datos de clientes tiene un enorme potencial para el marketing por correo electrónico. Las tasas de apertura de los correos electrónicos segmentados suelen ser un 14,31% superiores a las de las campañas no segmentadas.

En primer lugar, debe dividir a los clientes en grupos y, a continuación, crear perfiles segmentados individuales basados en rasgos característicos como:

  • Necesidades: requisitos, preocupaciones, puntos de dolor

  • Comportamiento: hábitos de compra y patrones de conducta

  • Datos demográficos: sexo, etnia, edad, educación, ocupación.

  • Geografía: estado, región, clima, idioma, preferencias culturales

  • Psicográficos: intereses, valores vitales, código moral, temperamento, tipo de carácter.

  • Datos empresariales (para B2B): industria, tipo de negocio, tamaño de la empresa, volumen de ventas.

  • Datos tecnológicos (para B2B): dispositivos, aplicaciones, innovaciones.

Por ejemplo:

Kinsta, un proveedor de alojamiento WordPress, segmenta los clientes potenciales por factores firmográficos como el tamaño de la empresa, el número de trabajadores/sitio y otros, y diversifica las opciones de precios. Además, los clientes potenciales pueden discutir con el equipo de ventas un plan personalizado que se ajuste a sus requisitos específicos (segmentación basada en las necesidades).

customer segmentation - firmographic factors - Kinsta

Fuente: Kinsta.com

Herramientas para segmentar clientes: Heap, Glance, BlastPoint

Priorizar los datos de navegación y abandono de carritos

Si se priorizan y analizan estos datos en profundidad, se pueden diseñar estrategias eficaces de navegación y abandono de carritos para retener a los clientes en una tienda online.

Detengámonos en ellos en detalle y exploremos algunos ejemplos.

  • #### Sesiones de navegación abandonadas

Los datos de abandono de navegación se obtienen de las situaciones en las que los visitantes ven páginas web pero no compran nada y abandonan el sitio.

¿Lo sabía?

De cada 100 visitantes del sitio, 39 personas se desplazan por los productos/servicios, pero sólo cuatro realizan una compra.

He aquí un mensaje de correo electrónico de abandono de navegación para conseguir que el visitante vuelva al sitio web de Lightning Card Collection, que comienza con "Hemos visto que se ha marchado...".

Browse abandonment prevention email - Lightning Card Collection

Como alternativa, puede utilizar imanes de clientes potenciales irresistibles basados en el interés (segmentación psicográfica) para evitar que los usuarios abandonen. Aprenda del ejemplo de Hubstaff. Al leer el artículo de Hubstaff sobre la gestión de una plantilla remota, el visitante del blog ve una ventana emergente con una copia gratuita de la guía sobre gestión de equipos remotos.

Managing a remote workforce - Hubstaff

Fuente: Hubstaff.com

  • #### Carritos abandonados

Los datos de abandono de carritos proceden de los escenarios en los que los compradores añaden artículos a sus carritos pero luego los abandonan, sin pasar por caja.

La tasa media de abandono de carritos en el comercio electrónico es del 70,19%, lo que significa que sólo tres de cada diez clientes completan la compra después de añadir productos al carrito.

¿Qué ocurre si sus clientes abandonan constantemente sus carritos?

Atráigalos a volver a la tienda electrónica para finalizar la compra con un correo electrónico de recuperación de carrito como éste de King Arthur Baking.

Cart abandonment email - King Arthur Baking

Herramientas para analizar los carritos abandonados y crear correos electrónicos específicos: CartStack, OptinMonster, Barilliance

Crear un bucle de retroalimentación

¿Cómo va hasta ahora?

Esa es más o menos la frase que puedes copiar y guardar para preguntar a tu audiencia sobre su experiencia de usuario con tu producto/servicio.

Puedes comprender plenamente a tu público y sus expectativas recogiendo opiniones de los clientes de forma constante. Para ello, organice un bucle de feedback continuo con encuestas a los clientes como éstas:

  • Encuesta de conocimiento de la marca

  • Encuesta de opinión sobre el producto

  • Encuesta de segmentación

  • Encuesta de evaluación de eventos

  • Encuesta sobre la puntuación neta del promotor (NPS)

  • Encuesta de satisfacción del cliente (CSAT)

  • Encuesta de puntuación del esfuerzo del cliente (CES), etc.

Si tienes un negocio SaaS, puedes captar el feedback de los usuarios durante una prueba gratuita. Mira cómo lo hace Keyhole.

Feedback collection - Keyhole

Fuente: Keyhole.co

Otra opción es integrar formularios y encuestas en tu sitio web. Mira esta ventana emergente de LEGO.

Feedback form - LEGO

Fuente: Lego.com

Otra opción es enviarlas por correo electrónico y aumentar el índice de participación ofreciendo un premio o bonificación. Por ejemplo, Moosejaw ofrece una recompensa de 10 dólares por responder a la encuesta.

Feedback survey in email - Moosejaw

Herramientas para analizar las opiniones de los clientes: Survicate, Qualaroo, InMoment, Feedier

Domeñar la avalancha de datos de clientes con análisis automatizados

Las marcas que se centran en el análisis de las opiniones de los clientes siempre estarán un paso por delante de sus competidores porque es el navegador clave de las experiencias de compra positivas, la satisfacción y la fidelidad.

Este artículo le ha preparado con herramientas y estrategias probadas para tener bajo control los datos de los clientes y gestionar sus cantidades masivas, dinámicas y rápidamente cambiantes. Juegue de forma proactiva y consiga centrarse en el cliente con la automatización del análisis de datos.

Comience su prueba gratuita en AccuRanker para echar un vistazo a las búsquedas de sus clientes y desarrollar las estrategias adecuadas para superar a sus competidores.

Brooke Webber

Artículo de:

Brooke Webber

Redactor de contenidos

Brooke Webber es una apasionada redactora de contenidos a la que le encanta contar historias. Brooke tiene 5 años de experiencia en la elaboración de narrativas convincentes que resuenan con el público en todas las industrias. Adicta total al café. En su tiempo libre, se sumerge en la literatura.

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