Big Data para mejorar las relaciones con los clientes

El CRM (gestión de la relación con el cliente) combinado con la Big Data es la práctica de integrar macrodatos en los procesos internos de los negocios con el objetivo de mejorar el servicio al cliente y predecir su comportamiento, encontrando patrones y tendencias para aprovechar las oportunidades de venta, ajustar la oferta de productos y servicios para aumentar los beneficios entre otros.

Martes 13 de Julio de 2021

Esta combinación mejora el análisis de clientes y da lugar a la creación de distintos modelos de datos. Los negocios que utilizan estas herramientas buscan obtener sistemas que puedan procesar los datos en tiempo real y, por lo tanto, conectar con los clientes rápidamente, ayudando a la toma de decisiones previsibles, así como dar información sobre inventarios, segmentación de clientes y ayudar en el desarrollo de productos y servicios.

¿Por qué utilizar la Big data en el CRM?

Le puede interesar:"Modelos de Big Data más utilizados en los negocios"

1. Facilita y transforma eficazmente las relaciones entre el cliente y la empresa.

Al utilizarla para examinar el mundo desde la perspectiva de la clientela, las organizaciones llegan a conocer mejor a sus clientes, por lo que pueden maximizar sus estrategias de marketing, lo cual conduce a un mejor compromiso a través de campañas y comunicación más personalizadas.


Cuanto mejor sea la conexión de la Big data, mejores serán los resultados. Cuando los negocios utilizan eficazmente sus datos para retroalimentar los niveles de satisfacción de los clientes, se puede saber si éstos tienen intención de volver a comprar, cuándo y por qué, lo que permite anticiparse y adaptar la oferta de los productos y servicios.


El conocimiento de la Big data tiene un efecto correlativo positivo en la experiencia del cliente: por ejemplo, se pueden hacer menos llamadas al servicio de atención al cliente, el marketing se puede orientar con mayor precisión (reduciendo también los gastos generales) y, por lo tanto, aumentar la satisfacción del cliente.



2.  Permite a las organizaciones saber cómo fidelizar y seguir tendencias.

Las herramientas de análisis de datos permiten a las empresas fidelizar activamente a sus clientes en lugar de limitarse a responder cualquier queja. Al proporcionar una visión cuantitativa y cualitativa del negocio, el análisis de Big Data ayuda a extraer tendencias significativas que pueden traducirse en mejores productos, servicios o actividades operativas.


Al crear una imagen más completa, la información puede utilizarse para crear un nivel de comunicación personal entre las empresas y los clientes: aumentando la fidelidad al abordar los problemas antes de que surjan, y reduciendo los costos al minimizar la publicidad y las campañas de motivación irrelevantes o mal orientadas.



3. Permite a las organizaciones ser más personales con los clientes 

Cuando un cliente se pone en contacto con una empresa está iniciando una conversación, un importante punto de interacción que define un negocio. También es un momento que se debe aprovechar al máximo el uso de la información personal con el fin de involucrarlo en una conversación significativa y productiva.


Las organizaciones que utilizan la riqueza de los medios offline y online para integrar los datos de la manera más relevante y atractiva, las relaciones con los clientes, la lealtad y la reputación de la marca obtienen mejoras en todos los canales de comunicación.



4. Ayuda a las organizaciones a comprender y seguir el comportamiento y motivaciones de los clientes

El análisis de Big data puede utilizarse incluso para averiguar qué hay detrás del comportamiento de los clientes cuando no han sido explícitos. Los informes de los servicios de back office pueden utilizarse junto con el análisis del comportamiento para averiguar por qué la gente interactúa y cuáles son las implicaciones. Por ejemplo, ¿Que sucede si un cliente llama para cancelar una suscripción, sin dar una razón? Al utilizar los datos asociados, las organizaciones pueden revisar el tipo de experiencia que ha tenido ese cliente en particular, es decir, ¿los sistemas han sido lentos o ha recibido un mal servicio? Esto permite hacer deducciones informadas sobre su comportamiento, y actuar en consecuencia.


En última instancia, las estrategias de Big data impulsadas y conectadas tienen el potencial de transformar las relaciones y son la clave de la comunicación y experiencias productivas entre los clientes y las empresas: las marcas y las organizaciones deben conectarse mejor para obtener mejores resultados. 



También vea:"Big Data para inferir relaciones entre empresas"


"Imágenes con fines ilustrativos"



¿Sabía que ahora somos parte de algo más grande? 
Conozca PREDIK Data-Driven, nuestra nueva marca global. 




¿Busca soluciones de inteligencia comercial para su empresa?

Contáctenos para obtener más información sobre nuestras soluciones de Inteligencia Comercial.









Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad de Google y los términos de servicio.
¿Tiene alguna duda? Llámenos.
(506) 4001-6423


Más sobre este tema

¿Cómo mejorar el rendimiento de las tiendas físicas?

Octubre de 2021

Los consumidores están desplazando su gasto de las tiendas físicas al comercio electrónico, las tiendas físicas sólo sobrevivirán en este nuevo entorno si reinventan su negocio, aprovechando las nuevas tecnologías y las modernas capacidades analíticas.

Hoy en día se tiene acceso a cantidades significativas de datos sobre el comportamiento de los consumidores, información sobre la economía de diversas zonas, ventas de los competidores y tendencias del mercado. Dicho esto, solo un puñado de retailers con visión de futuro están liderando el camino de la analítica avanzada ya que utilizan análisis de localización, técnicas de geomarketing y modelos predictivos para tomar decisiones empresariales más inteligentes.

Analítica de datos para entender al cliente

Setiembre de 2021

El análisis de conducta del cliente, es importante para entender cómo los usuarios interactúan con una marca, ahora puede hacerse de forma más objetiva y real, usando técnicas de gestión de Big Data.

La analítica de comportamiento de clientes es el proceso de recopilación y análisis de los datos que, junto con herramientas tecnológicas como la Big Data, machine learning y geomarketing, ayudan a obtener una perspectiva a largo plazo sobre el valor medio de compra, la vida útil de los clientes y la interacción de los usuarios con una marca, permitiendo a las empresas incorporar estrategias comerciales con base en datos que faciliten la toma de decisiones y la maximización de los ingresos.

Cómo incrementar las ventas con Inteligencia Artificial

Agosto de 2021

Las nuevas metodologías de gestión de datos permiten ahora a los retailers aprovechar hasta la más mínima pieza de información para generar insights de valor que ayuden a optimizar lar estrategias de marketing y fidelización de clientes.

  • ¿Qué promoción hacemos para que lleguen más clientes al punto de venta? 
  • ¿Cómo hacemos para que se queden más tiempo en la tienda?  
  • ¿Cómo mejoramos la experiencia del cliente para que compre más en cada visita? 

¿Son útiles los modelos predictivos en los negocios?

Julio de 2021

Cada día son más las empresas que recurren a la analítica predictiva para optimizar sus procesos, lograr mejores resultados de negocio e incrementar su participación de mercado.

Las organizaciones utilizan el análisis predictivo interno para pronosticar tendencias, entender y predecir el comportamiento de los clientes, mejorando el rendimiento e impulsando la toma de decisiones estratégicas.

ok