El analytics de clientes, o analytics de datos de clientes, es el uso de datos de clientes para rastrear, analizar y tomar decisiones informadas sobre las necesidades y expectativas de los clientes. 

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

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

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

Una compañía basada en datos de clientes puede tomar decisiones más informadas con mayor rapidez y responder a nuevas oportunidades y desafíos. Por lo tanto, las compañías deben aprender y analizar todo lo que puedan sobre sus clientes.

Las empresas pueden emplear parámetros, como historiales de compra 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 insights aplicables en la práctica. Pueden estudiar la opinión de los clientes sobre sus productos y sobre la industria 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, estudiar la información de los clientes puede revelar información demográfica relevante, como qué segmentos de clientes compran la mayoría de los productos. Luego puede realizar la segmentación de clientes, donde puede personalizar los mensajes y gastar más cotización publicitaria para llegar a esos clientes de alto valor.

Usar analytics para convertir y retener mejor a los clientes aumenta la rentabilidad y puede impulsar mayores ingresos a través del boca a boca positivo. 

• IDENTIFICACIÓN
• Recopilación
• Organización
• Análisis
• Acción

Las compañías primero deben identificar qué datos de clientes desean recopilar y cómo lo harán. Algunos ejemplos de datos de clientes que las compañías deberían considerar incluyen información geográfica, transaccional, de comentarios, de atención al cliente y más.

Una vez que las compañías finalizaron los datos que desean rastrear, deben configurar los sistemas para capturarlos. Eso puede incluir formularios de registro, encuestas, herramientas de monitoreo de sitios web y redes sociales y más. Una compañía debe tener cuidado de recopilar solo los datos que necesita y almacenarlos de una manera que proteja a los clientes.

Muchas compañías tienen una plataforma de datos de clientes (CDP) que puede ayudarlas a organizar sus datos. Esto es especialmente importante si la compañía está extrayendo datos de múltiples fuentes. La compañía también necesita restringir el acceso a su plataforma de datos solo a quienes lo necesitan, proporcionando potencialmente acceso de solo lectura de una manera que pueda revocarse fácilmente.

A continuación, las compañías deben realizar análisis de datos de los 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 comprender mejor los datos. Y 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 insight aplicable en la práctica.

Ahora, la compañía necesita emplear los datos y los insights que recopiló para tomar las decisiones correctas. Pueden decidir si cambian su estrategia de marketing, los productos que fabrican y las industrias en las que operan, y cómo responden a los clientes, entre otras acciones.

Las organizaciones pueden ver varios puntos de datos importantes a la hora de determinar el éxito de su estrategia general de experiencia del cliente. Hay cuatro categorías principales de análisis de inteligencia de negocios que también se refieren al analytics de clientes.

• Análisis descriptivo
• Analytics de diagnóstico
• Análisis predictivo
• Prescriptive analytics

El analytics descriptivo se refiere a puntos de datos históricos que una compañía puede revisar para comprender qué sucedió. Elementos como reportes anuales, reportes de ventas y comentarios de los clientes pueden ayudar a las compañías a comprender cómo las decisiones de los clientes influyeron en los resultados. Este conjunto particular de analytics sólo se ocupa de lo que sucedió, no de por qué ni de lo que debería suceder a continuación.

Los analytics de diagnóstico se relacionan con la realización de análisis de datos sobre información histórica para comprender mejor la causa principal de algo. Por ejemplo, una compañía que experimentó una fuerte disminución en las renovaciones puede analizar los datos de uso para ver si los clientes dejaron de usar la solución. Si el puntaje neto del promotor (NPS) de una compañía disminuyó, podría identificar un problema con la atención al cliente. Posiblemente, las llamadas de atención al cliente tardaron demasiado o no produjeron resultados suficientemente favorables para las personas que llamaron.

El análisis predictivo emplea 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, comprender cómo un aumento en los precios afecta 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 la demanda. O, si los hábitos de los clientes cambian, qué debe hacer la compañía para satisfacer las necesidades de esos clientes.

El analytics prescriptivo lleva el analytics predictivo un paso más allá. No solo predice lo que sucederá, sino que ayuda a las organizaciones a comprender lo que deben hacer. Las funciones de analytics prescriptivas emplean cada vez más el machine learning y otras herramientas de IA para procesar muchos puntos de datos diferentes y proporcionar recomendaciones. Si la compañía va a subir los precios, puede ofrecer sugerencias que lo ayuden a minimizar la disminución de clientes que no quieren pagar el nuevo precio. Puede sugerir nuevos segmentos que pueden ayudar a llenar los vacíos de aquellos clientes que eran confidenciales.

Hay varios tipos de datos que las compañías deben rastrear en diferentes categories.

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

Las compañías pueden hacer a los clientes varias preguntas que los ayuden a comprender sus verdaderos sentimientos sobre los productos. Por ejemplo, el Customer Satisfaction Score (CSAT) pide a las personas que clasifiquen su satisfacción del 1 al 5 y calculen a los que responden 4 o 5 divididos por todas las respuestas. Net Promoter Score (NPS) es un porcentaje que se calcula preguntando si las personas recomendarían compañías o productos en sus redes. Finalmente, el Customer Effort Score (CES) rastrea qué tan difícil fue para un cliente lograr lo que estaba tratando de hacer.

Esto incluye dónde viven los clientes, qué hacen para ganarse la vida, sus edades, géneros y otra información sobre ellos mismos. Estos datos pueden ayudar a las empresas a asignar mejor su presupuesto de marketing a regiones y segmentos de clientes específicos.

Estos datos se relacionan con cómo piensan y sienten los clientes sobre temas como sus valores, personalidad y cómo ven el mundo. Ejemplos de información psicográfica pueden incluir pasatiempos, personalidades y sus preferencias de consumo.

Las compañías pueden rastrear varias informaciones clave de compra, como el seguimiento de las ventas durante un periodo de tiempo. Pueden calcular las tasas de abandono de clientes , que identifican cuántos clientes abandonan en un periodo determinado. Pueden calcular el valor de por vida del cliente (CLV), que identifica cuánto gastará un cliente con una compañía a lo largo del tiempo.

Las compañías pueden rastrear varias informaciones clave de compra, como el seguimiento de las ventas durante un periodo de tiempo. Pueden calcular las tasas de abandono de clientes , que identifican cuántos clientes abandonan en un periodo determinado. Pueden calcular el valor de por vida del cliente (CLV), que identifica cuánto gastará un cliente con una compañía a lo largo del tiempo.

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

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

Las cookies publicitarias rastrean la actividad en línea en el sitio web abierto. 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 considera comprar un anillo de bodas en un sitio web, pero no completa la compra, podría ver un anuncio para ese mismo sitio web cuando navega por CNN.com.

Las compañías pueden mantener registros de sus clientes e información pertinente en un CRM. Estos son especialmente valiosos para las compañías interempresariales (B2B) que tienden a tener un grupo más pequeño de clientes. Los CRM pueden rastrear registros de comunicaciones, información de ventas, la fecha en que se ingresaron en la base de datos y mucho más.

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

Las compañías pueden rastrear las conversaciones sobre sí mismas y sus productos en los sitios de redes sociales. También pueden monitorear la opinión de los clientes, entendiendo lo que dicen de la marca y sus productos, aunque no escriban directamente a la compañía.

Las compañías pueden hacer preguntas específicas a sus clientes y clientes potenciales relacionadas con sus productos y su perspectiva de marca. Los clientes pueden brindar comentarios honestos sobre las fortalezas y debilidades de la compañía y sus productos.

Las compañías pueden rastrear los datos del sitio web para responder varias preguntas urgentes. Pueden identificar si las visitas al sitio web están aumentando o disminuyendo. Pueden realizar un seguimiento de cuánto tiempo pasan los clientes en el sitio web y qué páginas frecuentan. Por ejemplo, si la página de preguntas frecuentes se encuentra entre las páginas más visitadas, es posible que la compañía deba explicar mejor cómo funcionan sus soluciones.

Hay varios sellos distintivos de una práctica moderna de analytics de clientes.

• Información impulsada por la IA
• Integración con el desarrollo de productos
• Análisis en tiempo real

Las compañías pueden emplear herramientas de IA , como el machine learning, para analizar los datos de los clientes y producir información aún más completa. El machine learning puede procesar más puntos de datos más rápido para descubrir información clave. La IA generativa puede ayudar a los empleados a pensar más profundamente sobre cómo deben llevar a cabo el marketing y responder a las necesidades de los clientes.

Las compañías no solo necesitan recopilar analytics de los clientes, sino también convertir esos insights en próximos pasos aplicable en la práctica. Las compañías avanzadas emplean la información de los clientes para realizar mejoras en sus productos existentes y, potencialmente, lanzar otros nuevos para satisfacer la demanda.

Las compañías necesitan tomar más decisiones con mayor rapidez, de modo que puedan adaptar las estrategias sobre la marcha para satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes. El proceso de recopilación de analytics en tiempo real o casi real proporciona información valiosa que puede crear un beneficio competitivo. Por ejemplo, si las preferencias de los clientes cambian y prefieren gastar menos incluso por una calidad más baja, es posible que una marca deba bajar los precios temporalmente.

El analytics de los clientes proporciona a las compañías varios beneficios relacionados con conocer mejor a sus clientes. Los ayuda a servir mejor a sus clientes actuales y nuevos de varias maneras y a impulsar los objetivos empresariales. Pueden emplearla para evitar la pérdida de clientes, captar más fácilmente nuevos clientes y descubrir nuevas oportunidades de crecimiento. Todos los aspectos positivos del uso del analytics de clientes pueden ayudar a una compañía a reducir costos y, en última instancia, a aumentar la rentabilidad.

• Aumentar las ventas
• Minimizar la rotación
• Reclutar nuevos clientes

Las compañías con analytics 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 compañías que estudian analytics de clientes pueden identificar formas de mantener contentos a los clientes. Es posible que sepan qué problemas anteriores causaron que más clientes se fueran, y luego pueden priorizar su solución. Pueden emplear esos datos de los clientes para mejorar su función de atención al cliente, lo que también ralentiza la rotación.

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

Las compañías que recopilan análisis de clientes deben salvaguardar esa información. Si bien hay muchos beneficios, también presenta varios desafíos.

• Costo de almacenamiento
• Malestar de los clientes
• Posibilidad de robo de datos
• Regulaciones de privacidad

Las compañías deben 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 compañías deben evaluar continuamente cómo recopilan y almacenan los datos de sus clientes, optimizar su infraestructura y adoptar soluciones escalables que equilibren el costo 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 nota que los anuncios lo siguen en todos los sitios web puede sentirse incómodo con ese seguimiento.

Recientemente se produjo un abandono del uso de cookies, ya que algunos navegadores no las admiten y los clientes emplean controles de privacidad para bloquearlas. Las compañías entienden que es posible que no tengan tantos datos de cookies de terceros como antes y que necesitan confiar en datos propios y otras señales para comprender y llegar con éxito a sus clientes.

Los malos actores intentan robar datos de clientes de empresas a nivel mundial. Un informe de IBM encontró que el costo global promedio de una filtración de datos en 2024 alcanzó los 4.88 millones de dólares en 2024. Hay costos altos si las empresas necesitan compensar a los clientes o pagar multas. Pero también hay costos reputacionales si los medios cubren la brecha, especialmente si la compañía no maneja bien las secuelas. Las empresas necesitan 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 compañías deben cumplir con esas regulaciones. No proteger los datos de los clientes puede tener participaciones catastróficas, desde multas hasta problemas legales. Los ejecutivos deben comprender a qué legislación y regulaciones están sujetas sus compañías y contar con los procesos adecuados para cumplirlas.