Con la generación de una gran cantidad de datos por parte de los clientes, las empresas han comenzado a aprovecharlos para tomar decisiones basadas en datos para su organización.
Las empresas han cambiado el enfoque de centrarse en el producto a centrarse en el cliente. Con el avance de la tecnología para recopilar y procesar esta enorme cantidad de datos, se ha vuelto clave comprender a su cliente para comercializar sus productos, comprender lo que piensan los clientes del producto, comprender el comportamiento del usuario o mejorar la experiencia del cliente.
Este proceso de recopilar y analizar los datos de los clientes para comprenderlos se denomina análisis de clientes. Machine Learning es una de las herramientas clave que se utilizan en la analítica de clientes y en este artículo veremos 5 aplicaciones:
- Segmentación de clientes
- Análisis de los sentimientos
- Predicción de abandono de clientes
- Sistema de recomendación
- Servicio al Cliente
1. Segmentación de clientes
Cada cliente es único en sus características y comportamiento. Pero también hay presencia de ciertas similitudes que se pueden identificar en la gran cantidad de datos. Hay varios factores, como la demografía, la geografía, el comportamiento, la necesidad y el valor, por nombrar algunos, que nos ayudarían a segmentar a los clientes.
Estos segmentos ayudan a comprender patrones de comportamiento específicos de los clientes que, a su vez, nos ayudan en lo que buscan los diferentes segmentos de clientes, ejecutar campañas específicas y también mejorar la participación del cliente.
¿Cómo segmentamos a los clientes cuando tenemos millones de filas de datos? Por medio de estrategias de Machine Learning. Los algoritmos de agrupación en clústeres como K-Means ayudan a identificar grupos similares dentro de los datos. Luego, podemos comprender los diferentes grupos para enviar anuncios, promociones o recomendaciones específicas.
2. Análisis de sentimiento
¿Cómo saber qué están hablando sus clientes sobre su producto? Una forma de entender esto es a través del análisis de la opinión del cliente. Al recopilar opiniones de clientes en mercados, sitios web, llamadas de servicio al cliente o encuestas de comentarios de clientes, obtenemos una gran cantidad de datos de texto.
Podemos utilizar el procesamiento del lenguaje natural para identificar de qué aspectos del producto está hablando un cliente y si las opiniones son positivas, neutrales o negativas. La voz del cliente es muy importante, ya que comprender a su cliente de esta manera ayuda a modificar el producto o servicio, comprender qué hace feliz a su cliente o mejorar la percepción de la marca entre los competidores.
3. Predicción de la pérdida de clientes
Adquirir un nuevo cliente es 5 veces más caro que retener a un cliente existente. Por lo tanto, el objetivo principal de la predicción de la rotación de clientes es ayudar a retener a los clientes, lo que a su vez ayuda a aumentar los ingresos de la empresa.
Los datos de abandono de un cliente se recopilan mediante la inactividad del cliente durante un cierto período de tiempo o la cancelación del producto o servicio. Por lo tanto, podemos usar métodos de clasificación binaria, como la regresión logística, para predecir si un cliente podría abandonar o no. Si parece que un cliente tiene potencial para abandonar, podemos investigar más al cliente para ver a qué segmento pertenece y tomar las medidas necesarias para retener al cliente.
4. Sistema de recomendaciones
Los beneficios de los motores de recomendación apuntan a mejorar la personalización, los ingresos y la satisfacción del cliente. Esto no solo ayuda al cliente a descubrir nuevos productos, sino que también ayuda a la empresa a mejorar sus ingresos.
Algunos métodos para implementar dicho sistema son mediante la creación de filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y sistemas de recomendación híbridos que utilizan datos de comportamiento y compras de los clientes e identifican similitudes con otras compras de clientes.
5. Servicio al cliente
A lo largo del viaje de un cliente con una organización, producto o servicio, habrá varios puntos en los que un cliente necesita soporte. Podemos recopilar el tipo de llamadas de servicio, interacciones con chatbots, la cantidad de veces que un cliente ha visitado la página de soporte o las visitas realizadas a la tienda para soporte fuera de línea.
Podemos utilizar métodos de regresión para identificar patrones en estos factores para predecir cuándo podría ocurrir un problema o cómo reducir la cantidad de quejas de un cliente. Esto mejoraría la experiencia del cliente y también reduciría la rotación del cliente.
