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ANÁLISIS DE DATOS Y LA FIDELIZACIÓN DE CLIENTES

ANÁLISIS DE DATOS Y LA FIDELIZACIÓN DE CLIENTES.

Los programas de fidelización de clientes son una forma popular de aumentar la retención y el compromiso. Pero, ¿qué tan bien funcionan?, ¿a cuántos clubes de fidelización de clientes perteneces? Bueno, pues los programas de fidelización de clientes se pueden mejorar.

CÓMO EL ANÁLISIS DE DATOS PUEDE TRANSFORMAR TU PROGRAMA DE FIDELIZACIÓN

Durante mucho tiempo, los programas de fidelización de clientes se fijaron en una sola cosa: el historial de compras. Los clientes fueron recompensados cuando alcanzaron un cierto umbral de gasto; algunas empresas agregaron una dimensión relacionada con el tiempo o una bonificación de tipo aniversario.

Este es un comienzo perfectamente aceptable, pero solo considera uno o dos puntos de datos. Y no contribuye en nada a la personalización, que sabemos que es un atractivo importante para los clientes de hoy.

¿Por qué no utilizar todos los datos de clientes que nuestra empresa ha adquirido para crear un mejor programa de fidelización? Hay dos maneras de hacer esto:

  1. Diseñar un programa más motivador

Primero, construye una imagen más rica de los clientes que está recompensando. Para esto, necesitarás:

  • Datos demográficos.
  • Historial de compras.
  • Datos de comportamiento.

Con estos datos, puedes diseñar recompensas y niveles que sean más atractivos para tu audiencia.

2. Análisis de los resultados del programa de fidelización

Aunque parezca lógico, es algo que todo muchas empresas omiten, el análisis de datos puede ayudarte a medir la efectividad de sus programas.

Los datos del historial de compras pueden determinar el mejor tipo de recompensa para cada cliente. También puedes aprender qué recompensas funcionan en conjunto con otros factores como la estacionalidad, los tipos de descuentos o incluso otras recompensas.

Al igual que con todos los análisis, deberás elegir cuidadosamente tus conjuntos de datos para estos estudios. Asegúrate especialmente de no incluir datos parciales y datos de clientes que han utilizado varias recompensas al mismo tiempo.

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