Los beneficios de análisis de clientes
El principal beneficio de análisis de clientes es que las mejores decisiones se toman con los datos. Estas decisiones conducen a una serie de beneficios tangibles, tales como las siguientes:
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campañas simplificados: Puede orientar sus esfuerzos de marketing, por lo tanto reducir los costos.
Precio competitivo: Puede precio de sus productos de acuerdo a la demanda y por lo que los clientes esperan.
personalización: Los clientes pueden elegir entre una combinación de características o servicio que satisfaga sus necesidades.
Reducción de residuos: Gestionar mejor su inventario mediante la previsión de las demandas del cliente.
Una entrega más rápida: Saber qué productos se venderán cuándo y dónde se permite que los esfuerzos de fabricación para anticipar la demanda y evitar una pérdida de ventas.
Mayor rentabilidad: precios más competitivos, costos reducidos y mayores ventas son resultados de los esfuerzos de marketing específicas.
Clientes leales: La entrega de las características adecuadas al precio justo aumenta la satisfacción del cliente y lleva a los clientes fieles, que son esenciales para el crecimiento a largo plazo
Multidisciplinario
El ámbito de análisis de clientes cruza los departamentos, las habilidades y los roles tradicionales. Es multidisciplinario y por lo general implica el aporte de salida y la de:
Márketing: Esto abarca los de mensajería, la publicidad y la demografía de los clientes y segmentos.
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Tecnología de la Información (TI): El departamento de TI por lo general tiene acceso a las bases de datos de las transacciones del cliente y datos.
Ventas: el contacto de primera línea con los clientes, el conocimiento de los precios, los ingresos, las transacciones y los motivos de la pérdida de clientes se incluyen aquí.
Desarrollo de productos: Esto incluye las características del producto, funciones y facilidad de uso.
multimétrico
No hay una única métrica puede definir el análisis de clientes. Se requiere una combinación de ambos datos de comportamiento y de actitud. Entre los más comunes incluyen:
Ingresos: Bastante simple, esta es su primera línea y es probable que realiza un seguimiento de esto para su contador ya.
Actas: ¿Cuántas transacciones estás terminando en un marco de tiempo dado? Profundizando en los datos, las transacciones se vuelven importantes para encontrar patrones.
Los ingresos de por vida del cliente: El total de ingresos línea superior un cliente genera más de un poco de “vida”, que pueden ser días, meses o años.
de intenciones: ¿Sus clientes existentes comprar de nuevo?
La probabilidad de recomendar: Como es probable que los clientes recomendar su empresa y sus productos?
Uso del producto: ¿Qué características son sus clientes utilizan realmente?
visitas al sitio web: Son clientes potenciales encontrando su sitio web y hacer lo que se espera - la búsqueda de información o la compra de un producto?
Las tasas de retorno: ¿Cuántos productos se devuelven debido a la insatisfacción?
las tasas de abandono: Se ha iniciado un cliente de una transacción y luego salir antes de completar?
Medidas de conversión: Cuántos clientes potenciales se puede convertir en clientes reales?
Satisfacción: Son clientes satisfechos con su producto, la empresa y el servicio?
Facilidad de uso: ¿Los clientes tienen problemas para usar sus productos?
Facilidad de localización: ¿Los clientes pueden encontrar las características que están buscando en sus productos, o encontrar lo que están buscando en su sitio web?
multimethod
Ningún método define análisis de clientes. Algunos métodos comunes, la mayoría de los cuales se discuten en este libro, se incluyen:
análisis Surveys: Esto implica la recopilación, análisis y plantear preguntas de decisión directamente a sus clientes.
Segmentación de clientes: No todos los clientes tienen los mismos antecedentes, objetivos, o la compra de patterns- agrupar a sus clientes en patrones similares ayuda a identificar oportunidades para una mejor comercialización y desarrollo de productos.
mapeo de viaje de los clientes: La comprensión de los procesos clientes pasan por cuando participan en un servicio al descubierto los puntos débiles y oportunidades de mejora.
Análisis Transaccional: Esta examina la frecuencia de compra, la cantidad y el tipo de productos comprados juntos por patrones y predicciones.
Análisis factorial: Esta técnica estadística ayuda a identificar grupos de clientes similares y patrones de respuesta similares a partir de resultados de la encuesta.
Análisis de conglomerados: Al igual que en el análisis factorial, esta técnica estadística grupos de clientes juntos en grupos e identifica las mejores etiquetas para los clientes encontrar artículos en la navegación web.
Análisis de regresión: Esta técnica estadística identifica las variables clave que tienen el mayor impacto en la satisfacción del cliente y la lealtad del cliente.
Las redes neuronales / aprendizaje de la máquina: programas de software avanzadas pueden adaptarse a los patrones aprendidos de la minería de datos y predecir mejor las necesidades del cliente.