Cómo utilizar la analítica para entender mejor a tus clientes

La analítica de datos o Data Analytics es la manera que tienen las empresas para conocer hasta el último detalle de cómo evoluciona un sitio web y cómo se comportan sus usuarios y clientes, así como todos los procesos de funcionamiento de la compañía. De hecho, en la era de la transformación digital que vivimos a día de hoy, es más necesario que nunca saber cómo utilizar la analítica para entender mejor a tus clientes.

De hecho, el Customer Analytics o análisis de los clientes es la variante concreta que permite realizar un análisis de datos para comprender, atraer y mantener a los clientes. Las reseñas de opinión, los testimonios o los comentarios en la web y en otros canales son una de las formas de saber el sentimiento de marca y la opinión de tus clientes. Pero analizar y descifrar los datos dará visibilidad a lo que, en principio, parece que está oculto.

Esto es posible, a todos los niveles, con los diferentes tipos de análisis de clientes que existen, que son cuatro:

• Analítica descriptiva: permite comprender el comportamiento de los clientes y consumidores en aspectos como su historial de navegación.
• Analítica de diagnóstico: ayuda en la predicción de problemas o fallos descubriendo la lógica que hay detrás del comportamiento de los consumidores.
• Analítica predictiva: gracias al análisis de datos pasados y actuales, puedes predecir patrones de comportamiento futuros y así planificar mejor tus estrategias y anticiparte a nuevos problemas que puedan surgir, de manera que minimizas en costes.
• Analítica descriptiva: este tipo de análisis de datos de clientes permite dibujar un escenario de compra concreto y una experiencia de cliente personalizada.

Ventajas de la analítica de datos para entender a tus clientes

Vamos a detallar y explicar también algunas de las ventajas de la analítica de datos y el Customer Analytics para que puedas entender mejor a tus clientes. Y es imposible no mencionar la importancia de contar con un CRM o Gestor de Relaciones con el Cliente para centralizar toda la información y poder analizarla de forma correcta y ordenada.

• Puedes analizar cuáles son los productos o categorías con mejores resultados y aplicar las conclusiones del análisis al resto del sitio web
• Tienes la posibilidad de analizar la logística y el sistema de envíos de tu tienda para detectar errores y corregirlos para mejorar el proceso
• Tomar decisiones basadas en datos reales sobre qué funciona y qué no antes de realizar cambios, expansiones de negocio o cambios de estrategias

Usos del Customer Analytics para entender a tus clientes

Después de ver las ventajas del Customer Analytics o Customer Data Analytics, ¿cuáles son los usos concretos de la analítica para entender el comportamiento de tus clientes? Vamos a dar algunas claves y respuestas, aclarando los cuatro pasos que tienes que hacer en el proceso: recopilar los datos, clasificarlos de manera eficaz en función de tus objetivos, tener un sistema de almacenamiento y realizar un análisis de datos correcto.

Y también enumerando los siete tipos de análisis de clientes que hay: análisis de la experiencia del cliente, de la interacción con el cliente, de su participación, de su lealtad a la marca, de la retención, del tiempo de vida del cliente y el análisis de sus opiniones.

1.- Detección de fallos en el proceso de compra

La analítica de datos es un proceso de marketing que te ayuda a detectar fallos en los procesos de compra en tu tienda online, por citar un ejemplo relacionado con el ecommerce. De otra manera, a lo mejor no te das cuenta de que estás perdiendo leads y conversiones, es decir, ventas y beneficios económicos.

Gracias a herramientas como Google Analytics puedes conocer el Customer Journey o recorrido del cliente en tu web durante todo el proceso de compra. De forma que puedes analizar y solucionar problemas en landings de categorías o fichas de productos concretos en los que se producen los fallos y donde se corta el ciclo de compra de tus clientes.

¿Hay un CTA o botón de compra de un producto concreto que falla o tarda en cargar tanto que el cliente abandona tu sitio? ¿Se interrumpe el proceso final de pago porque la página tarda mucho en cargar y los clientes no pueden comprar tus productos, pero se cobran sin que haya finalizado la compra correctamente? ¿Tardan en cargar las páginas de tu web porque la velocidad de carga es lenta y tienes una alta tasa de rebote y abandono?

A estas y otras preguntas responde la analítica de datos aplicada al estudio del comportamiento del consumidor. Si los visitantes de tu web están poco tiempo en ella o navegan por la web, realizan todos los pasos del proceso de compra pero no lo finalizan, el Customer Analytics te dirá por qué y así podrás solucionarlo.

2.- Conocimiento de cómo interactúan los usuarios con tu sitio web

La analítica de datos también te permite saber cómo interactúan los internautas con tu sitio web, en qué páginas pasan más tiempo o cuáles son las que más ventas tienen, para potenciar esos contenidos y otros relacionados. Y descubriendo cuáles son los que menos ganancias te dan, realizar mejoras observando los datos de aquellos con mejores resultados.

En el siguiente punto, de hecho, vamos a ver una manera concreta para analizar los datos de un sitio web que permite conocer al detalle las interacciones de los usuarios en una web.

3.- Creación de mapas de calor en la web

Con el análisis de datos no solo conoces en qué landings pages tienes más tráfico web y generan más ingresos económicos, incluyendo cuáles son las principales fuentes –búsquedas en Google, visitas directas, desde redes sociales…-. También te da la opción de crear mapas de calor en tu web que, con colores más cálidos o fríos, te dejan conocer aspectos como:

• Mapas de calor de clics: recogen datos relativos a dónde hacen más clics: en CTAs, en banners, en las imágenes de los productos cuando hay varias para verlas todas o ampliarlas…
• Mapas de calor de scroll: ofrecen resultados y datos de en qué zonas de la web se detienen más tiempo y hasta dónde hacen scroll para descender en los contenidos desde la cabecera hasta el final de cada página
• Mapas de calor de movimiento: este tercer tipo de mapas da información concreta sobre los movimientos del ratón que hace el usuario en tu sitio web. A diferencia de los otros dos, este no es del todo fiable para conocer el comportamiento real del visitante de tu web porque puede haber muchas diferencias entre dónde mira el internauta y cómo mueve el ratón mientras navega por el sitio web

4- Social Media Listening: análisis de datos en RRSS

En cuarto lugar, hablamos del análisis de las opiniones de los consumidores en plataformas sociales por medio del Social Media Listening. Su función principal es la de permitir centralizar todos los comentarios que hacen de tu marca o empresa para así poder analizarlos y tener datos para comprender cuál es el sentimiento de marca. El análisis, por lo tanto, no es solo cuantitativo (cantidad de comentarios), sino cualitativo.

Actualmente, además, hay herramientas que permiten diferenciar el sentimiento en los propios comentarios, para poder clasificarlos en positivos, negativos o neutros. La Inteligencia Artificial juega aquí un papel fundamental para automatizar este proceso, con herramientas que detectan el tipo de sentimiento para que no tengas que leer y analizar tú o tu Social Media Manager todos y cada uno de los comentarios.

Con el análisis que se desprende de este uso concreto del análisis del cliente, puedes comprender mejor qué opina de tu marca para responder de la manera más apropiada ante una mala reputación por problemas en tu web, en los procesos de compra, retrasos en los envíos de los pedidos, trato por parte de tus trabajadores empleados en las tiendas y mucho más.

5.- Mejora de la experiencia del cliente

Como forma de englobar todos los usos anteriores de la analítica para entender mejor a tus compradores, podemos concluir afirmando que los datos permiten mejorar la experiencia del cliente en tu sitio web: allí donde haya un error o un problema, la gestión del Big Data te ayudará a detectarlo, analizarlo y corregirlo para que la Customer Experience sea lo excelente que quieres.

Si tienes las herramientas y conocimientos necesarios para detectar los fallos, puedes solucionarlos para satisfacer sus necesidades. Los datos son fundamentales para las empresas, pero aún más contar con expertos que te ayudan a clasificarlos, almacenarlos y analizarlos para tu toma de decisiones como empresario.

¿Quieres tener una estrategia de análisis de datos para entender mejor a tus clientes, ofrecerle mejores productos y experiencias, y maximizar las ventas de este modo? En primer lugar, valora lo beneficioso que sería para ti tener un Gestor de Relaciones con el Cliente o Customer Relationship Manager (CRM); y también confía en los servicios de agencias de marketing especialistas en análisis de datos y comportamiento del consumidor.