El análisis de clientes, o análisis de datos de clientes, consiste en utilizar los datos de los clientes para rastrear, analizar y tomar decisiones informadas sobre sus necesidades y expectativas. 

Los datos de los clientes pueden informar de todo lo que hace una empresa, desde cómo lleva a cabo las campañas de marketing hasta qué decisiones empresariales toma y cómo prioriza el desarrollo de productos. 

El análisis de clientes es un componente clave de la experiencia del cliente, o CX, el relato de las percepciones que resultan de todas las interacciones del cliente con una empresa. Las empresas pueden utilizar herramientas de análisis de clientes para mejorar la experiencia del cliente a través de mejores interacciones. Puede ayudar a las empresas a mejorar todos los aspectos de la CX, desde el recorrido del cliente hasta la adquisición y la fidelización del cliente para, en última instancia, mejorar los resultados de la empresa. 

La experiencia del cliente crea un vínculo emocional con una base de clientes y ayuda a las empresas a crear una ventaja competitiva a través de la captación de más clientes, el aumento de las ventas y una mayor fidelidad de los clientes.

Una empresa basada en datos de clientes puede tomar decisiones más informadas más rápido y responder a nuevas oportunidades y desafíos. Por lo tanto, las empresas deben aprender y analizar todo lo que puedan sobre sus clientes.

Las empresas pueden utilizar métricas como historiales de compras y datos de encuestas para comprender mejor los hábitos y percepciones de los clientes. Pueden realizar un seguimiento de los clientes a través de múltiples puntos de contacto y crear información que se puede ejecutar. Pueden estudiar cómo se sienten los clientes sobre sus productos y el sector y la economía en general. 

Los análisis de clientes también ayudan a comprender el retorno de la inversión de los esfuerzos de marketing y las decisiones de diseño de productos. Por ejemplo, el estudio de la información de los clientes puede desvelar datos demográficos relevantes, como qué segmentos de clientes compran más productos. A continuación, puede realizar una segmentación de clientes, donde puede personalizar los mensajes y gastar más presupuesto publicitario para llegar a esos clientes de alto valor.

El uso de la analítica para convertir y fidelizar a los clientes aumenta la rentabilidad e impulsa potencialmente el incremento de los ingresos gracias al boca a boca positivo. 

• Identificación
• Colección
• Organización
• Análisis
• Acción

Las empresas primero deben identificar qué datos de los clientes desean recopilar y cómo lo hacen. Algunos ejemplos de datos de clientes que las empresas deben tener en cuenta son los datos geográficos, transaccionales, feedback, de atención al cliente, etc.

Una vez que las empresas hayan finalizado los datos que quieren rastrear, tendrán que configurar los sistemas para capturarlos. Eso puede incluir formularios de registro, encuestas, herramientas de monitorización de sitios web y redes sociales, etc. Una empresa debe asegurarse de recopilar únicamente los datos que necesita y almacenarlos de forma que proteja a los clientes.

Muchas empresas disponen de una plataforma de datos de clientes (CDP) que puede ayudarles a organizar sus datos. Esto es especialmente importante si la empresa está extrayendo datos de múltiples fuentes. La empresa también necesita restringir el acceso a su plataforma de datos sólo a aquellos que lo necesiten, proporcionando potencialmente acceso de sólo lectura de forma que pueda ser revocado fácilmente.

A continuación, las empresas deben realizar análisis de datos de clientes, lo que pueden hacer con una combinación de IA y acciones humanas. Necesitan una plataforma que proporcione visualizaciones de datos para que sus equipos puedan entender mejor los datos. Además, el machine learning puede realizar muchos más cálculos por hora que los humanos, lo que proporciona información más profunda que los empleados pueden convertir en información procesable.

Ahora, la empresa necesita utilizar los datos y la información que ha recopilado para tomar las decisiones correctas. Pueden decidir si cambian su estrategia de marketing, los productos que fabrican y los sectores en los que operan, y cómo responden a los clientes, entre otras acciones.

Las organizaciones pueden tener en cuenta varios datos importantes a la hora de determinar el éxito de su estrategia global de experiencia del cliente. Hay cuatro categorías principales de análisis de inteligencia empresarial que también se refieren al análisis de clientes.

• Analítica descriptiva
• Análisis de diagnóstico
• Análisis predictivos
• Analítica prescriptiva

Los análisis descriptivos se refieren a puntos de datos históricos que una empresa puede revisar para comprender lo que sucedió. Cosas como los informes anuales, los informes de ventas y el feedback de los clientes pueden ayudar a las empresas a comprender cómo las decisiones de los clientes influyeron en los resultados. Este conjunto particular de análisis solo se ocupa de lo que sucedió, no de por qué o qué debería suceder a continuación.

Los análisis de diagnóstico se refieren a la realización de análisis de datos sobre información histórica para comprender mejor la causa raíz de algo. Por ejemplo, una empresa que experimentó un fuerte descenso en las renovaciones puede consultar los datos de uso para ver si los clientes han dejado de utilizar la solución. Si la puntuación neta del promotor (NPS) de una empresa disminuye, podría identificar un problema con el servicio de atención al cliente. Posiblemente, las llamadas de atención al cliente se prolongaron demasiado o no produjeron suficientes resultados favorables para los interlocutores.

El análisis predictivo utiliza datos históricos y actuales para impulsar el modelado predictivo que estima cómo pueden cambiar los comportamientos y preferencias de los clientes en el futuro. Por ejemplo, entender cómo un aumento de los precios afecta a los hábitos de los clientes. Podría predecir lo que podría pasar con las ventas si un producto incluye una nueva característica. Puede ayudar a comprender cómo los aumentos de precios afectan a la demanda. O, si los hábitos de los clientes cambian, qué debe hacer la empresa para satisfacer sus necesidades.

El análisis prescriptivo lleva el análisis predictivo un paso más allá. No se limita a predecir lo que ocurrirá, sino que ayuda a las organizaciones a comprender lo que deben hacer. Las funciones de análisis prescriptivo utilizan cada vez más el machine learning y otras herramientas de inteligencia artificial para analizar muchos puntos de datos diferentes y brindar recomendaciones. Si la empresa va a subir los precios, puede ofrecer sugerencias que le ayuden a minimizar la disminución de clientes que no quieren pagar el nuevo precio. Puede sugerir nuevos segmentos que puedan ayudar a llenar los vacíos de aquellos clientes que eran sensibles al precio.

Hay varios tipos de datos que las empresas deben rastrear en diferentes categorías.

• Datos demográficos
• Datos psicográficos
• Datos de compra
• Resultados de la encuesta

Las empresas pueden plantear a los clientes varias preguntas que les ayuden a comprender sus verdaderos sentimientos sobre sus productos. Por ejemplo, la puntuación de satisfacción del cliente (CSAT) pide a los usuarios que clasifique su satisfacción del uno al cinco, y calcula los que responden cuatro o cinco dividido por todas las respuestas. la puntuación neta de promotores (NPS) es un porcentaje que se calcula preguntando a la gente si recomendaría empresas o productos a sus redes. Por último, la puntuación del esfuerzo del cliente (CES) registra lo difícil que fue para un cliente conseguir lo que intentaba hacer.

Esto incluye dónde viven los clientes, a qué se dedican, su edad, género y otra información sobre ellos. Estos datos pueden ayudar a las empresas a asignar mejor su presupuesto de marketing a regiones y segmentos de clientes específicos.

Estos datos se refieren a cómo piensan y sienten los clientes en cuestiones como sus valores, su personalidad y su forma de ver el mundo. Los ejemplos de información psicográfica pueden incluir pasatiempos, personalidades y preferencias de consumo.

Las empresas pueden rastrear información de compra clave, como el seguimiento de las ventas durante un período de tiempo. Pueden calcular las tasas de abandono de clientes, que identifican cuántos clientes dejan o abandonan el sitio en un período de tiempo determinado. Pueden calcular el valor del ciclo de vida del cliente (CLV), que determina cuánto gastará un cliente en una empresa a lo largo del tiempo.

Las empresas pueden rastrear información de compra clave, como el seguimiento de las ventas durante un período de tiempo. Pueden calcular las tasas de abandono de clientes, que identifican cuántos clientes dejan o abandonan el sitio en un período de tiempo determinado. Pueden calcular el valor del ciclo de vida del cliente (CLV), que determina cuánto gastará un cliente en una empresa a lo largo del tiempo.

La recopilación de datos de clientes es una parte importante de cualquier práctica de análisis de clientes. Estas son algunas de las áreas en las que las empresas pueden acceder a información para tomar decisiones basadas en datos.

• Cookies
• Paneles de control de CRM
• Correo electrónico
• Redes sociales
• Encuestas
• Sitios web

Las cookies publicitarias rastrean la actividad en línea en la web abierta. Hay dos tipos: cookies propias y de terceros. Las cookies propias son datos que los sitios web obtienen directamente de los clientes, como direcciones de correo electrónico, ubicaciones y preferencias de compra. En cambio, las cookies de terceros rastrean la actividad del usuario en diferentes sitios web, pasando información semianonimizada entre las partes. Por ejemplo, una persona que se plantea comprar un anillo de boda en un sitio web, pero no completa la compra, podría ver un anuncio de ese mismo sitio web cuando navegue por CNN.com.

Las empresas pueden mantener registros de sus clientes e información pertinente en un CRM. Son especialmente valiosos para las empresas B2B, que suelen tener un grupo más reducido de clientes. Los CRM pueden realizar un seguimiento de los registros de comunicaciones, la información de ventas, la fecha en que se introdujeron en la base de datos y mucho más.

El correo electrónico suele ser un componente importante de la interacción con el cliente de una empresa. Muchos piden a los clientes que proporcionen su dirección de correo electrónico para obtener acceso a descuentos u ofertas únicas. Como resultado, muchas empresas envían dos o tres correos electrónicos a sus clientes por semana. Las empresas deben realizar un seguimiento de si los clientes abren esos correos electrónicos y hacen clic en los enlaces para medir el interés de los clientes.

Las empresas pueden realizar un seguimiento de las conversaciones sobre ellas mismas y sus productos en las redes sociales. También pueden controlar el sentimiento de los clientes, entendiendo lo que dicen de la marca y sus productos, aunque no escriban directamente a la empresa.

Las empresas pueden hacer preguntas específicas a clientes y clientes potenciales relevantes para sus productos y la perspectiva de su marca. Los clientes pueden dar feedback honestos sobre los puntos fuertes y débiles de la empresa y sus productos.

Las empresas pueden rastrear los datos de los sitios web para responder a varias preguntas urgentes. Pueden identificar si las visitas al sitio web aumentan o disminuyen. Pueden hacer un seguimiento del tiempo que los clientes pasan en el sitio web y las páginas que frecuentan. Por ejemplo, si la página de preguntas frecuentes es una de las más visitadas, es posible que la empresa tenga que explicar mejor cómo funcionan sus soluciones.

Hay varias características distintivas de una práctica moderna de análisis de clientes.

• Información basada en IA
• Integración con el desarrollo de productos
• Análisis en tiempo real

Las empresas pueden utilizar herramientas de IA, como el machine learning, para analizar datos de los clientes y producir información aún más completa. El machine learning puede procesar más puntos de datos con mayor rapidez para descubrir información clave. La IA generativa puede ayudar a los empleados a reflexionar en profundidad sobre cómo deben llevar a cabo el marketing y responder a las necesidades de los clientes.

Las empresas no solo deben recopilar análisis de clientes, sino también convertir esos conocimientos en próximos pasos procesables. Las empresas avanzadas utilizan la información de los clientes para realizar mejoras en sus productos y, potencialmente, lanzar otros nuevos para satisfacer la demanda.

Las empresas necesitan tomar más decisiones con mayor rapidez, de modo que puedan adaptar las estrategias sobre la marcha para satisfacer las cambiantes necesidades de los clientes. El proceso de recopilación de análisis en tiempo real o casi en tiempo real proporciona información valiosa que puede crear una ventaja competitiva. Por ejemplo, si las preferencias de los clientes cambian y prefieren gastar menos aunque la calidad sea inferior, puede que una marca tenga que bajar temporalmente los precios.

El análisis de clientes proporciona a las empresas varias ventajas, todas ellas relacionadas con el conocimiento de sus clientes. Les ayuda a atender mejor a sus clientes actuales y nuevos de varias maneras y a impulsar los objetivos empresariales. Pueden utilizarlo para evitar la pérdida de clientes, captar con más facilidad nuevos clientes y descubrir nuevas oportunidades de crecimiento. Todos los aspectos positivos del uso del análisis de clientes pueden ayudar a una empresa a reducir costes y, en última instancia, a aumentar la rentabilidad.

• Aumentar las ventas
• Minimizar la pérdida de clientes
• Reclutar nuevos clientes

Las empresas con análisis avanzados de clientes pueden identificar varias formas de mejorar las ventas, desde una mejor orientación, ciclos de ventas más eficientes e identificación de nuevas oportunidades de productos.

Las empresas que estudian el análisis de clientes pueden identificar formas de mantener a los clientes contentos. Podrían saber qué problemas anteriores provocaron la marcha de más clientes, lo que les permitiría priorizar su solución. Pueden utilizar esos datos de los clientes para mejorar su función de servicio de atención al cliente, lo que también ralentiza la pérdida de clientes.

Las empresas pueden utilizar los datos de los clientes existentes para dirigirse mejor a los nuevos clientes. Por ejemplo, pueden dirigirse a segmentos específicos con contenido que saben que atrae a esa audiencia.

Las empresas que recopilan análisis de clientes necesitan proteger esa información. Aunque hay muchos beneficios, también presenta varios desafíos.

• Coste de almacenamiento
• Inquietud del cliente
• Posibilidad de robo de datos
• Normativa sobre privacidad

Las empresas necesitan invertir en las herramientas y la tecnología adecuadas para capturar y almacenar los datos de los clientes de forma segura. Para seguir siendo competitivas, las empresas deben evaluar continuamente cómo recopilan y almacenan los datos de sus clientes, optimizan su infraestructura y adoptan soluciones escalables que equilibran el coste con el rendimiento.

Las cookies rastrean a los clientes a través de la web abierta, lo que hace que algunos clientes se sientan incómodos. Un cliente que se da cuenta de que los anuncios le siguen a través de los sitios web puede sentirse incómodo con ese seguimiento.

Recientemente se ha producido un alejamiento de las cookies, ya que algunos navegadores no las admiten y los clientes utilizan controles de privacidad para bloquearlas. Las empresas entienden que puede que no dispongan de tantos datos de cookies de terceros como antes, y necesitan confiar en los datos de origen y en otras señales para comprender y dirigirse con éxito a sus clientes.

Los malos actores intentan robar datos de clientes de empresas de todo el mundo. Un informe de IBM reveló que el coste global medio de una vulneración de datos en 2024 alcanzó los 4,88 millones de dólares en 2024. Hay costes directos si las empresas tienen que indemnizar a los clientes o pagar multas. Pero también hay costes para la reputación si los medios de comunicación cubren la vulneración, especialmente si la empresa no gestiona bien las consecuencias. Las empresas deben actuar para proteger los datos de los clientes que tienen mediante el uso de herramientas y medidas de ciberseguridad.

Los gobiernos federales y locales promulgan leyes para ayudar a proteger a los clientes y las empresas deben cumplir esas regulaciones. No proteger los datos de los clientes puede tener implicaciones catastróficas, desde multas hasta problemas legales. Los ejecutivos deben comprender a qué legislación y normativa están sujetas sus empresas y disponer de los procesos adecuados para cumplirlas.