Pasos para combinar el comportamiento del cliente y el análisis del cliente para obtener mejores estadísticas

Los análisis de clientes provienen de una variedad de fuentes:

 

  • Google Analytics, que se vuelve más robusto cada año
  • Investigación primaria
  • Bases de datos de ventas internas
  • Bases de datos
  • Servicio al cliente
  • Potencialmente otras fuentes específicas para una compañía en particular

Recolectar esta información y utilizarla con éxito depende de hacer 4 cosas realmente bien:

 

  1. Comprender los conceptos de comportamiento del consumidor (cliente)
  2. Recopilación de datos entre silos funcionales y fuentes dispares
  3. Recopilación de ideas de una combinación de datos y conceptos relevantes del comportamiento del consumidor
  4. Implementando cambios basados ​​en sus ideas

Y, según una encuesta de gerentes de marketing, se encuentra que más de la mitad considera que estos desafíos impiden que se optimice el retorno de la inversión a largo plazo. Por lo tanto, echemos un vistazo a cada uno de estos desafíos y formas de superarlos.

 

Problema 1 de análisis del cliente: comportamiento del consumidor

 

La mayoría de las escuelas que conozco requieren que los estudiantes de marketing tomen un curso de comportamiento del consumidor o, al menos, sugieren enfáticamente que tomen uno. Entonces, los estudiantes de mercadotecnia salen sabiendo mucho sobre el proceso de toma de decisiones que terminó con los consumidores comprando o no comprando sus productos. Entienden cómo los compañeros y otras personas influyentes, la memoria y los comportamientos aprendidos y las creencias culturales influyen en este proceso de toma de decisiones. Por lo tanto, saben qué variables pueden influir en las decisiones de compra, para que sepan qué datos son importantes y cuáles tienen poco o ningún impacto en las decisiones de compra.

 

Incluso el precio es un mal predictor del comportamiento de compra. Por ejemplo, Apple vende una tonelada de computadoras, tabletas y otros dispositivos a pesar de que sus productos son considerablemente más altos que sus competidores. Y las decisiones tienen poco que ver con otros factores que comúnmente consideramos que impulsan la compra del cliente, como calidad, disponibilidad, etc. Y, Apple no es el único caso donde los consumidores toman decisiones que no encajan con nuestras nociones económicas. de lo que impulsa el comportamiento.

El problema es que estos mismos estudiantes de marketing que tienen un conocimiento tan claro del proceso de comportamiento del consumidor en relación con las decisiones de compra tienen habilidades analíticas deficientes y carecen de habilidades en aspectos relacionados necesarios para derivar el significado de los datos, como SQL, que discutir en unos minutos.

Lo mismo es cierto para las personas capacitadas en análisis, solo a la inversa. Están entrenados para obtener inteligencia empresarial (BI) a partir de datos, pero, debido a que no tienen ni idea sobre el comportamiento del consumidor, tienen pocas pistas sobre qué buscar, más allá de tipos superficiales de datos como la demografía, que a menudo explican poco por qué los consumidores Tomó decisiones específicas. Sin esta información para orientar sus consultas, no están preparados para desarrollar conocimientos accionables que mejoren el retorno de la inversión, incluso a corto plazo.

Solución

La solución obvia y más práctica es capacitar a los estudiantes de marketing más a fondo en análisis de clientes. Podríamos pensar en integrar el análisis de los clientes en los cursos de marketing existentes, pero hay un par de problemas con esa solución. En primer lugar, los estudiantes seleccionan el marketing, al menos en gran parte, porque no depende de las matemáticas. Un problema relacionado es que la mayoría de los cursos no incluyen lo suficiente en análisis de clientes, sino que se centran en finanzas u operaciones. Un segundo problema es que ya hay mucho material en estos cursos, que ya tenemos problemas para cubrir con suficiente profundidad.

Es posible que tengamos que pensar en agregar un curso obligatorio adicional que enseñe a los estudiantes de mercadotecnia cómo obtener información de los datos de los clientes, incluidos los aspectos de cómo administrar los datos.

 

Problema analítico del cliente n.º 2: recopilación de datos

 

Aquí nuevamente, tenemos 2 problemas relacionados; 1) generar los datos correctos y 2) recopilar datos en diferentes áreas funcionales.

 

Generando los datos correctos: solución

Si no tienes los datos en primer lugar, es imposible generar información del consumidor. Eso significa que tienes que trabajar hacia atrás desde los conocimientos que espera generar los datos necesarios para obtener esos conocimientos. Eso podría significar el uso de códigos de seguimiento en diferentes campañas y canales para que sepas cuál se traduce de manera más efectiva en ventas. Los códigos de seguimiento deben registrar acciones dentro de una página, no solo vistas de página, que es estándar en Google Analytics. También pueden ser necesarias otras herramientas para generar los datos correctos.

 

Recopilación de datos en áreas funcionales: solución

Esto es en realidad un proceso doble. Primero, los analistas deben saber qué datos existen en la organización y tener acceso a esos datos. Esto es desafiante en organizaciones jerárquicas donde alguien más “posee” los datos. Por ejemplo, trabajé con un fabricante de vidrio para ayudar a mejorar su ROI. A los pocos días, era obvio que un problema importante interfería con la optimización de la rentabilidad, la gente de marketing no tenía idea de cuánto costaba fabricar un producto en su línea de productos. Esto se debe a que la información de adquisición pertenecía al departamento de contabilidad y el departamento de producción controlaba la información sobre la cantidad de material y mano de obra utilizada para fabricar una pieza de vidrio en particular. Por lo tanto, el precio fue una suposición en lugar de estar basado en ABC (costeo basado en actividad). La compañía descubrió que estaba vendiendo algunas piezas por muy poco más de lo que costaba fabricarlas.

La solución es aplanar las organizaciones y transferir la propiedad de los datos a la organización en lugar de mantenerla dentro de un área funcional particular.

 

Problema analítico del cliente n.º 3: generación de estadísticas

Los verdaderos conocimientos del cliente surgen cuando se combinan los datos y el conocimiento del comportamiento del consumidor. Necesita saber qué buscar (no todos los datos son igualmente valiosos). Por el contrario, debe comprender lo que significan los datos comparándolo con lo que sabe sobre el comportamiento del consumidor. Ya hablamos de esto antes.

Pero, a menudo, las bases de datos tienen diferentes formatos y se requiere una clave para vincular las bases de datos. Esto puede significar el uso de SQL para vincular datos de diferentes bases de datos entre sí antes de ejecutar análisis de clientes para recopilar información. Una vez más, la mayoría de los estudiantes de marketing no tienen este conjunto de habilidades y los programas deben desarrollarse para enseñar esta habilidad.

 

Problema analítico del cliente n. ° 4: Implementación del cambio

La implementación del cambio puede ser la tarea más difícil, lenta y costosa relacionada con el análisis del cliente. También es donde emergen eficiencias mejoradas y ROI. Sin una implementación efectiva, los datos son un ejercicio sin sentido. De nuevo, esto es 2 problemas relacionados; 1) saber lo que los datos le dicen que haga y 2) la implementación.

De nuevo, esto es 2 problemas relacionados; 1) saber lo que los datos le dicen que haga y 2) la implementación.

Algunos cambios son obvios. Si un tipo de oferta funciona mejor o un canal supera seriamente a los demás, la solución para implementar el cambio es clara. En la mayoría de los casos, los datos no indican exactamente qué hacer. Por ejemplo, un aumento o un nivel ya alto de devoluciones y / o llamadas de servicio le dice que algo anda mal, pero se necesita una investigación más profunda para determinar qué cambio se requiere. De manera similar, encontrar las necesidades no satisfechas de los clientes sugiere la introducción de productos nuevos o mejorados, pero encontrar estas necesidades no satisfechas es, en parte, información, pero más crítica, poder encontrar e interpretar declaraciones que reflejen las necesidades no satisfechas.

Incluso una vez que encuentre oportunidades en sus métricas, no siempre es fácil implementar cambios. Algunas veces hay resistencia interna al cambio. Por ejemplo, visité una compañía que recientemente implementó un sistema de orden computarizado (EDI), sin embargo, al observar las operaciones, estaba claro que los empleados no confiaban en el sistema. Por lo tanto, todavía realizaban la entrada y el procesamiento de órdenes manuales, utilizando el sistema computarizado para registrar lo que hacían, en lugar de optimizar el procesamiento de pedidos como estaba previsto.

Implementar el cambio también puede requerir algunas decisiones difíciles. A veces, puede significar despedir empleados de larga data a favor de nuevos con habilidades que se correspondan mejor con el conjunto de habilidades necesarias después del cambio.

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