La información es poder y ahora las empresas que tengan los datos son también las más valiosas. Pero no solo es importante tenerlos, sino que lo esencial es saber usarlos para el propio beneficio de las compañías. Por ello, no sorprende que cada vez más corporaciones estén invirtiendo en este sector, de hecho, un 74%[1] de las empresas españolas han aumentado su inversión en análisis de datos en el último año.
El análisis de datos permite a las empresas conocer aquellos clientes a los que es interesante captar teniendo en cuenta su última compra, su frecuencia de compra o el dinero que gastan, datos esenciales para conseguir una buena estrategia de marketing. Pero estos datos no sirven de nada si las empresas no disponen de herramientas que les ayuden a desglosar y organizar los datos de los clientes, y es que, cuanto más específicos y correctos sean estos datos, mayor es la probabilidad de éxito. Entre estas herramientas destaca Binnacle Data, la solución de analítica creada por Redegal, compañía full digital de alcance global, que permite almacenar todos los datos en un mismo lugar, cruza las principales fuentes de información para dar resultados completos y de calidad, haciendo que los datos sean accesibles a todos los equipos de la empresa de manera segura.
Este análisis de datos es crucial para cualquier estrategia de marketing y para fidelizar clientes. Por ello, desde Redegal han destacado tres usos de la análitica de datos para conseguir estos objetivos:
● Customer Analytics: El análisis de datos permite a las empresas adquirir información detallada de manera descriptiva, de diagnóstico, predictiva y prescriptiva del cliente con el fin de mantener y alcanzar otras a través del análisis de datos históricos o comportamiento del consumidor. También, por medio de la detección de patrones comunes para potenciar aspectos o frenar riesgos y conseguir datos que ayuden a predecir qué va a realizar el consumidor o cómo se puede mantener. Así, Binnacle Data almacena y representa en un mismo dashboard datos procedentes de múltiples bases de datos entre los que se encuentran los históricos de Google y Facebook para poder tomar decisiones: ¿de dónde proviene el tráfico?, ¿cuál es el producto o servicio más vendido?, ¿qué buscan los clientes?, ¿qué acción de marketing y comunicación es la más efectiva?
● Análisis RFM (Recency, Frequency, Monetary): Esta técnica se basa en la segmentación de clientes y análisis de su comportamiento en función de las posibilidades de que un cliente esté más predispuesto a repetir que otro, el número de interacciones o la cantidad monetaria invertida en las acciones. Con ello, se consigue detectar los grupos de público más fuertes o en riesgo, redirigir las estrategias o potenciar la efectividad. Más aún, otro de sus beneficios es la capacidad de detectar al consumidor fiel que tiene a la marca como una lovemark y recompensarlo con acciones que consiguen incrementar su visión positiva sobre la marca y convertirlo en un prescriptor o embajador gratuito, junto con fomentar su unión con la marca a través de las primeras marcas y acabar situando la empresa en el Top Of Mind.
● Campañas personalizadas: Binnacle Data detecta en todo momento el customer journey del consumidor desde el primer momento que entra en contacto con la marca y producto o servicio hasta que efectúa la compra detectando cuál es la parte del embudo de conversión más crítica y con mayor influencia en la toma de decisiones en función de las características sociodemográficas, culturales, políticas y económicas. Gracias a ello, los clientes tienen una visión más completa del consumidor y de todos los factores que influyen en la comunicación y venta de las marcas: medios, canales, temporada, productos, servicios, etc.
El objetivo final de estas tres técnicas es el de aumentar los ingresos de la empresa principalmente a través de un incremento del gasto por cada cliente, aprovechando e incrementando la recurrencia. Pero no solo eso, tienen otros objetivos como segmentar a los clientes para conocer su comportamiento y facilitar la interpretación de los datos que se obtienen; conocer la tasa de abandono para intentar lanzar campañas destinadas a retenerlos; mejorar la tasa de respuesta consiguiendo aumentar la interacción de los usuarios con las campañas, así como, aumentar la tasa de conversión.
[1] Datos del informe sobre Data&Analytics e IA, realizado por CloserStill Media y la consultora BARC
