Cómo monetizar tu base de datos de clientes

El flujo de información de los clientes en las bases de datos de las empresas es cada vez mayor, y éstas inundadas de información se ven en la necesidad imperiosa de filtrarlos para llegar a la codiciada información que les permita tomar decisiones de negocio. Entre la ingente maraña de nombres, referencias de producto, órdenes de pedido anteriores, etc, haymuchas oportunidades de negocio que solo serán monetizadas por las empresas que sean capaces de analizar la información de forma correcta.

Para las empresas tradicionales que nunca han sentido la necesidad de gestionar en mitad de enormes volúmenes de datos que analizar, la búsqueda de las respuestas correctas en sus bases de datos podría ser la diferencia de cara a su futuro. Hoy más que nunca, para crecer, las empresas deben saber lo que los clientes potenciales tienen y lo que es más importante: lo que van a demandar en sus próximos procesos de compra.

Un verdadero reto

Muchas empresas ya se están tomando en serio el desafío. De acuerdo con un informe de Gartner, el 30% de las empresas estarán monetizando sus activos de información en el año 2016. El informe a su vez señala que la falta de experiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos de información desestructurada y el desarrollo de productos analíticos de todo tipo a la sombra de esta nueva tendencia, propiciará el nacimiento de oportunidades de negocio para empresas de servicios especializadas en calidad de generadores o revendedores de información útil para la gestión y la implementación de estrategias de CRM incomparables a las existentes en la actualidad por su precisición, alcance y capacidad de conversión.

Todas aquellas compañías que sepan navegar en el complejo mundo del análisis predictivoserán capaces de diferenciarse en el mercado como los únicos capaces de generar resultados precisos que potencien medidas de aumento en la generación de ingresos. Estas compañías intermediarias serán capaces de identificar las pautas de los compradores mediante el estudio de los datos históricos que son transferidos desde los establecimientos mediante un sencillo proceso de integración de APIs. De este análisis las empresas podrán conocer a sus compradores más regulares, aquellos con mator potencial, identificar a los que tengan una conversión más baja y, de forma sencilla pero proactiva, establecer microsegmentaciones de poblaciones de consumidores con los que establecer una relación comercial mediantecampañas de comunicación de márketing más cercanas, más personalizadas, más certeras y menos invasivas.

La importancia de la precisión y la fiabilidad en el análisis predictivo

Para muchas empresas, la inversión en el análisis predictivo puede parecer un juego de azar. De inicio se les plantea una duda lógica: ¿cómo sabrán que su inversión habrá valido la pena?

Un estudio de Forrester de 2012 sobre el estado del arte en “Customer Analytics“, señalaba que el impacto del uso de la analítica predictiva fue medida en un 79% en efectividad del márketing, en un 74% en relación a la captación de nuevos clientes y en un 70% como apoyo en la retención de éstos. Otros elementos importantes fueron el aumento de los ingresos en un 68% de los que utilizaron soluciones de análisis predictivo, una mejora del coste de adquisición en un 57% así como otras variables en relación con la rentabilidad del cliente en términos de life value, compromiso de los cliente con la marca o la satisfacción de los mismos.

Muchas empresas están avanzando hacia el uso del análisis predictivo a pesar de que es una tendencia reciente. Del mismo modo, muchas empresas que ya han adoptado análisis básicos está buscando ahora maneras de evolucionar en tiempo real en base a los datos obtenidos pos sus soluciones analíticas para poder dar las mejores respuestas tanto a sus clientes como a los potenciales.

Autor: Martin Cattaneo

FUENTE: http://www.guiamkt.com/