Cualquiera que sea la industria en la que esté trabajando, ya sea en productos tecnológicos/digitales, venta minorista, fabricación o incluso servicios, siempre debe estar interesado en las métricas de los clientes.
Los intereses de los clientes son los factores clave que impulsan el crecimiento empresarial. Por lo tanto, conocer el comportamiento del cliente nos ayudará a comprender las necesidades del cliente (ya sea para un nuevo producto o mejora del servicio) y así poder asignar los recursos suficientes para apoyarlos.
Además de su análisis de datos exploratorios caso por caso, existen múltiples técnicas de análisis para ayudarlo a aprovechar al máximo los datos de sus clientes. En este artículo, les compartiremos algunas técnicas de análisis de clientes, qué esperar de ellas y cómo utilizarlas mejor.
Ciclo de vida del cliente
Antes de ejecutar cualquier proyecto de análisis, comprender el contexto es fundamental para saber qué se necesita y qué método se adapta mejor a su proyecto.
- Atraer: En esta fase, está aumentando la conciencia del cliente sobre el producto, lo que se puede hacer a través de cualquier esfuerzo de marketing. En esta etapa, a menudo tenemos menos (o incluso ninguna) información sobre el cliente y solo confiamos en la respuesta masiva o los informes de marketing.
- Adquirir: En esta fase, los clientes ya muestran interés en su producto, probablemente ingresando a su sitio web, página de redes sociales, descargando la aplicación / etc. El objetivo de los clientes en esta fase es registrarlos y completar su primera transacción con usted.
- Retención: En esta fase, los clientes ya están en su plataforma, probaron su producto y usted está encontrando formas para que sigan participando y realizando transacciones con regularidad en su plataforma.
- Crecer: Los clientes en esta fase han realizado transacciones regularmente en su plataforma, entienden el uso y cómo navegar dentro de la plataforma. El objetivo de los clientes en esta fase es lograr que realicen más transacciones con usted, lo que puede realizarse mediante ventas cruzadas o ventas adicionales de sus otros productos.
- Reactivar: Esta es la fase en la que el cliente ya se ha movido en uno de los pasos anteriores y le gustaría involucrarlo nuevamente con sus productos.
Análisis para la adquisición de clientes
Análisis de embudo
En el análisis de embudo, dividimos el recorrido de adquisición de clientes en varios pasos según su pedido, luego se mide la tasa de conversión/abandono en cada paso. Se llama embudo, ya que se puede visualizar fácilmente como un embudo, en el que la entrada es la cantidad de clientes que muestran interés en el producto, luego se filtra por varios pasos en el recorrido del pedido, lo que da como resultado la salida de clientes incorporados.
Al analizar la tasa de conversión/abandono en cada paso, podemos encontrar fácilmente el cuello de botella en el registro de su cliente o en el proceso de pedido. Por ejemplo: podemos ver una disminución en los clientes que completan la verificación de su teléfono. Se pueden realizar más análisis para validar la causa de esto (es decir, desglose por tipo de teléfono/operador, tasa de reintentos de OTP) y solucionar el problema.
Costo de adquisición del cliente + valor de por vida del cliente
Al evaluar el presupuesto de marketing (relacionado con la atracción de nuevos clientes), deberá comprender el costo actual de adquisición de clientes y el valor respectivo de los clientes adquiridos.
El costo de adquisición de clientes (CAC) se puede interpretar fácilmente como el valor monetario necesario para incorporar a este cliente. Esto se puede calcular sumando el presupuesto de marketing para la adquisición (es decir, de marketing digital, publicidad, asociación, etc.) dividido por el número total de clientes adquiridos de esos canales. Idealmente, el CAC debería ser menor que el valor de vida útil del cliente (CLV).
El concepto de CLV es el valor monetario que obtenemos del cliente durante su tiempo en la plataforma. Cuando hay muchas formas de calcular esto, la forma más sencilla es seleccionar una hora límite y calcular los ingresos recaudados de estos clientes durante ese período. Dependiendo de la naturaleza del producto, el tiempo de corte puede ser diferente.
El seguimiento y la comprensión de este valor CLV y CAC a lo largo del tiempo nos ayudará a determinar “qué tan saludable” es la adquisición de clientes . En esta era, varias empresas están gastando demasiado dinero en ciertos canales de adquisición y terminan sin conseguir clientes valiosos o leales en ese canal.
Análisis para la retención de clientes
Análisis de cohorte
El análisis de cohortes consiste simplemente en agrupar a los clientes en función de algunos atributos y realizar un seguimiento de su rendimiento a lo largo del tiempo. Se puede utilizar cualquier tipo de atributo, pero el común sería el tiempo de adquisición del cliente. La idea es tener el grupo de clientes en el eje Y y el tiempo de observación en el eje X.
Esta información se puede utilizar para determinar el momento de dar un empujón a los clientes y así garantizar que no salgan de nuestra plataforma.
Análisis de satisfacción del cliente (CSAT + NPS)
Uno de los factores clave que impulsan la retención de clientes es la satisfacción del cliente. Si los clientes están satisfechos con la forma en que su producto está resolviendo sus necesidades, es probable que sigan regresando a usted para esas necesidades.
Las métricas comunes que se utilizan para medir la satisfacción del cliente son Customer Satisfaction Score (CSAT) y Net Promoter Score (NPS). Son útiles para indicar la recepción general de nuestros productos desde la perspectiva de los clientes y, con un análisis adicional, también se pueden utilizar para identificar el margen de mejora del producto.
Customer Satisfaction Score (CSAT), la puntuación de satisfacción del cliente se puede generar a partir de una encuesta al cliente, con una pregunta como “¿qué tan satisfecho está con nuestro producto X en una escala de 1 a 5”. La recopilación de las respuestas se puede promediar para obtener el puntaje general de satisfacción del cliente.
Para enriquecer aún más los conocimientos, junto con esta pregunta también podemos tener preguntas adicionales sobre la satisfacción del cliente en aspectos específicos del producto. Por ejemplo, en un producto de comercio electrónico, puede haber 3 preguntas adicionales sobre la satisfacción del cliente en la experiencia de pedido previo (disponibilidad del comerciante, descubrimiento y búsqueda de productos), pedido (pago, opción de entrega) y pedido posterior (servicio al cliente, rendimiento de entrega). Estos datos adicionales por sí solos se pueden utilizar para evaluar cada componente del producto. Además, cuando se combina con las métricas de satisfacción general, podemos crear un modelo de datos para comprender el peso de estos aspectos que afectan la satisfacción general del cliente.
Net Promoter Score es una puntuación que se genera al preguntar a los clientes “¿qué probabilidad hay de que recomiende nuestro producto X en una escala de 0 a 10?”, Lo que indica su máxima satisfacción en cuanto a que están dispuestos a recomendar el producto. Los encuestados que dan un 9 o un 10 se denominan “promotores”. Este grupo de clientes está muy satisfecho con el producto. Por otro lado, los clientes que responden de 0 a 6 se denominan “Detractores”; es poco probable que recomienden un producto a otros.
El NPS varía entre -100% y + 100%. Cuanto más positivo sea el NPS, más clientes satisfechos tendrá una empresa. Se ha demostrado que el Net Promoter Score se correlaciona significativamente con el crecimiento de una empresa.
Análisis de sentimientos
El análisis de sentimientos es el proceso de analizar textos (frases/párrafos) para clasificar el tono emocional de esos textos, principalmente en positivo, negativo o neutral. El análisis de opiniones se usa comúnmente en datos de texto grandes, como reseñas de usuarios o publicaciones en redes sociales.
Este análisis nos ayudará a comprender nuestra percepción de marca/producto, especialmente publicar algún evento o lanzamiento de producto. Algunas herramientas de análisis de sentimiento también pueden proporcionar información sobre el sentimiento de nuestra marca en comparación con la industria. El análisis de opiniones se puede realizar utilizando varias técnicas de clasificación de Machine Learning, o también puede optar por algunos proveedores de escucha de redes sociales generen los informes por usted.
Análisis para el crecimiento de clientes
Segmentación RFM
RFM significa recencia, frecuencia y valor monetario. La recencia se puede estimar por los días transcurridos desde la última compra del cliente en la plataforma, la frecuencia es la cantidad de transacciones que se crean en la plataforma y valor monetario es el gasto monetario total o promedio del cliente en la plataforma.
En retrospectiva, diferencia a los clientes en función del compromiso (reciente y frecuente) y su comportamiento de compra (valor monetario alto frente a bajo). Hay varias formas de llegar a la puntuación de RFM, desde el corte porcentual, el corte de Pareto, hasta las agrupaciones habituales basadas en el conocimiento empresarial. El más común es el uso de agrupaciones basadas en percentiles, que se pueden realizar siguiendo estos pasos:
- Ordene a los clientes según esa métrica (antigüedad, frecuencia, monetaria por separado)
- Divida a los clientes en un número predefinido de grupos de igual tamaño (es decir, 4 grupos según los cuantiles)
- Asigne una etiqueta a cada grupo (es decir, alta frecuencia y monetaria alta como “no se puede perder”, baja antigüedad y monetaria baja como “a punto de abandonar”, etc.)
Tener estas segmentaciones visualizadas y actualizadas con regularidad puede ayudarnos a proporcionar campañas de marketing específicas basadas en el estado de cada cliente. Por ejemplo, para los segmentos “a punto de abandonar”, podemos darles un empujón en el boletín/notificaciones push, o incluso una promoción especial para mantenerlos comprometidos con la plataforma y eventualmente realizar más transacciones.
Otra segmentación conductual
Además de la segmentación de RFM, a continuación se muestran algunos de los criterios comunes de segmentación de clientes:
- Demográficos: Los datos demográficos se pueden recopilar a partir del formulario de registro del cliente, o incluso se pueden generar a partir del comportamiento del cliente. Puede ser género, ubicación, ocupación, ingresos (se pueden generar a partir de la transacción/gasto) o incluso el estado civil y parental.
- Estados del cliente: Puede comenzar simplemente definiendo clientes activos frente a inactivos en función de si hubo alguna transacción del cliente en los últimos X meses. Esto se puede agrupar aún más en categorías como recién incorporado, en etapa inicial, leal (para el estado activo), pérdida leve, pérdida total (para el estado inactivo).
- Comportamiento: Esta segmentación del comportamiento se puede realizar caso por caso en función de las necesidades comerciales. Por ejemplo, podemos clasificar la afinidad del cliente hacia la promoción, o la “voluntad de probar un nuevo producto / comerciante” (para un producto de mercado).
Tener estas segmentaciones probablemente ayudará a impulsar la estrategia de marketing, la eficiencia presupuestaria y comprenderá las necesidades del cliente para mejorar el producto.
Esto resume la descripción general de las técnicas de análisis de clientes que se pueden utilizar para revelar los conocimientos de sus clientes. Estas técnicas se pueden utilizar para comprender primero dónde se encuentra , cuáles son las métricas comerciales y el puntaje de percepción, y luego navegar sobre lo que debe mejorarse profundizando en los conocimientos por tiempo o categoría. Al final del día, comprender estas métricas y utilizar los conocimientos te ayudará a priorizar el desarrollo de productos y a asignar tu presupuesto de marketing de manera eficaz.
