Economía

'Behavioral analytics': una clave para conocer mejor a los clientes

  • Los comportamientos de los consumidores pueden llegar a predecirse con sus datos de compra
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Nuestro glosario de términos está lleno de conceptos anglosajones, aunque puedan parecer superfluos a simple vista, algunos tienen especial interés para el día a día de las empresas, ya que son prácticas útiles para fidelizar a los clientes, como es el caso de las behavioral analytics.

La consultora Overlap recoge esta práctica en su informe Tendencias 2023-2025, y describe los procedimientos a seguir para su correcta puesta en funcionamiento.

Las compras, ya sean digitales o presenciales, siempre dependen de la conducta de los compradores, es decir, las acciones que realizan en ese momento. Por eso no hay que entender las compras de los clientes como datos aislados, sino que recopilando información de esos comportamientos se pueden mostrar patrones de consumo, e incluso se puede anticipar de manera más efectiva sus gustos y necesidades, incluso antes que ellos mismos siquiera lo sepan.

Pero estos datos no están limitados a los productos en tus facturas, sino que también se pueden incluir la cantidad o los descuentos que utiliza, el lugar y hora, si dejó su carrito de compra olvidado o los me gusta que haya dado.

En la toma de decisiones permiten diferenciar el método de compra en dos niveles: mercado y red de punto de ventas. La diferencia permite realizar estrategias divergentes que se adapten aún más a los consumidores. Según el informe, afirma es que así se "aprovecha la información recopilada en todos los puntos del proceso de ventas para anticiparse mejor a las necesidades del cliente y generar éxito."

En su estudio, Overlap resalta la importancia que puede tener para un equipo de ventas. Aunque primero hay que tener aseguradas sus cualidades (conocimiento, aptitudes y desempeño), en conjunto con el local y el producto pueden ser la diferencia para lograr la mejor experiencia posible. Puede ser parte clave para conseguir fidelizar compradores.

Pasos para implantarlo

La consultora recomienda tres pasos para poner en marcha este modelo.

Primero hay que capturar los comportamientos, aunque parece una obviedad, es importante el proceso de etiquetado e introducción de los datos, estos permiten realizar una mejor o peor trazabilidad de las conductas dependiendo de la especificidad de estos.

Lo siguiente es la toma de decisiones, basándose en toda la información recogida debes empezar a realizar acciones. Aunque, también es necesaria la formación y especialización complementaria para poder determinar cuáles son las acciones más certeras para el beneficio de la marca.

El tercer y último paso es el que llaman de relevancia, este se basa en buscar las relaciones y correlaciones entre los distintos comportamientos que muestran las personas. A pesar de que aparentemente no tengan una conexión directa, puedes lograr tener unos perfiles más claros y diferenciados.

También es importante entender que estos patrones van evolucionando con el paso del tiempo por lo que es recomendable el seguimiento continuo de esta información.

Este modelo lo ha puesto en marcha la multinacional de bebidas alcohólicas Beam Suntory, a través de una de las aplicaciones de la empresa, Reakt, y les ayuda a mejorar sus Key Performance Indicators (KPIs). Así han llegado a formar un proceso de venta que se adaptan al cliente y sus necesidades.

El análisis de la big data ha favorecido a grandes empresas, una de las expertas en aplicar este tipo de análisis de datos es Amazon, y ha sido una de sus tácticas estrellas para posicionarse como empresa líder en el sector de ventas por internet. A través de algoritmos que observan los clicks de los usuarios en su web realizan recomendaciones basadas en sus gustos y preferencias.

Uno de los casos más llamativos es del año 2012, un padre molesto llama a Target para quejarse de que le habían llegado unos cupones para pañales y cunas a nombre de su hija por parte de la empresa, cuando era imposible que su hija menor de edad - en aquel momento tenía solo 16 años- estuviera embarazada. Aunque el cliente siempre tiene la razón, este no fue el caso, la joven en efecto estaba embarazada. Con el ID de la tienda y la compra de ciertos productos que se repetían en sus compradoras pudieron identificar que esta adolescente estaba en estado, mucho antes que su padre.

Hasta ese punto llega el poder de los datos de tus clientes.

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