¿Qué es el customer intelligence?
El customer intelligence (CI) es la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos que las organizaciones utilizan para determinar le mejor forma y más eficiente de conectar e interactuar con los clientes. Los detalles y las actividades que se recopilan sobre los clientes se analizan para comprender mejor y construir relaciones más significativas.
¿Cuáles son los beneficios del customer intelligence?
El customer intelligence fideliza continuamente al cliente y le hace volver a la empresa mediante el engagement y la optimización y orientación proactiva de ofertas en todos los puntos de contacto. También incrementa la retención al ofrecer información más relevante y experiencias fluidas, y satisface al usuario proporcionándole contexto dinámico a través de interacciones relevantes y personalizadas. El customer intelligence maximiza el retorno de la inversión puesto que se enfoca en los clientes de más valor.
¿Por qué es importante el customer intelligence?
Una visión integral de los clientes requiere la integración de múltiples fuentes de datos para generar conocimientos profundos sobre el comportamiento. Apuesta por el customer intelligence, un sofisticado ecosistema de análisis de clientes que ayuda a las empresas a brindar mejores experiencias a los clientes en todos los canales. Una solución CI robusta que ofrece recomendaciones útiles para gestionar las relaciones. Al integrar múltiples fuentes y sistemas de datos, genera un perfil para cada individuo, que permite entender qué impulsa su comportamiento y le guía a su próxima mejor acción.
¿Cuáles son algunas facetas específicas del rendimiento empresarial que el CI puede mejorar?
El customer intelligence puede crear plataformas tecnológicas flexibles que permitan a las organizaciones aplicar análisis de datos y oportunidades de aprendizaje automático y:
- Incrementar las ventas cross-selling y up-selling. Al analizar la propensión de los clientes a nuevas ofertas, las empresas pueden pronosticar la efectividad de la campaña y ajustar el marketing de canal. Este trabajo se realiza de forma autónoma, apoyándose en la mejora del modelo de aprendizaje automático. Entre los beneficios destacan mejores tasas de ventas de campañas, costes de marketing más bajos y una mayor visibilidad del ROI de marketing.
- Aplicar análisis de agente/canal. Al aplicar análisis al comportamiento del cliente por canal y por vendedor o agente, las empresas pueden optimizar la forma en que atienden a los clientes y miden el ROI. Esto ayuda a aumentar los ingresos, adaptar y mejorar los servicios, aumentar la satisfacción y mejorar la eficacia de los agentes.
- Optimiza las operaciones del data center. El análisis que mide la efectividad de los call centers identifica formas de reducir costes, optimizar las experiencias de los clientes a través de sus canales preferidos e identificar las causas de las fugas.
- Califica leads de terceros. Mejorar la forma de calificar los clientes potenciales de las campañas y los datos de terceros puede mejorar la eficacia de los recursos de marketing y aumentar la satisfacción del cliente.
- Atenuar el desgaste de los clientes. Identificar clientes en riesgo y los impulsores del desgaste. La monitorización automatizada de clientes en riesgo proporciona información que sugiere acciones preventivas.
- Reimagina la fidelidad a la marca. Con datos completos sobre el comportamiento del consumidor, las organizaciones pueden reconocer y recompensar personalmente a cada cliente en todos los puntos de contacto de consumo para generar conexión y pasión por la marca.
¿Cuáles son algunos ejemplos del mundo real de cómo las empresas han utilizado el customer intelligence para mejorar el rendimiento?
A continuación, algunos...
Un retailer especializado nacional enriqueció más del 80% de sus registros de consumidores y estableció afiliaciones, vinculando datos de transacciones con datos maestros para mejorar la efectividad de la campaña, lo que llevó a una mejora del 14% en la tasa de respuesta.
Una compañía de seguros nacional mejoró la identificación de prospectos calificados en un 45% mediante la creación de una única vista de cliente para identificar prospects calificados para ofertas personalizadas de un universo de más de 120 millones de miembros.
Para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las tasas de conversión, una empresa nacional de servicios financieros realizó una integración de datos automatizada y transparente entre varias herramientas de captura de datos, análisis y orientación, lo que les permitió personalizar la orientación para el 97% de los clientes conocidos y lograr un ROI del 25%.
Para afinar sus programas de administración de fidelidad existentes, una empresa líder en productos y servicios de belleza creó perfiles para 6 millones de clientes por perfil demográfico, comportamiento de compra y necesidades no satisfechas.
Una solución de inteligencia y análisis permitió a un fabricante de automóviles global comprender mejor los patrones de comportamiento de los clientes. La solución aumentó las oportunidades de ventas cross-selling y up-selling al analizar 13,5 millones de registros de respuestas a encuestas de ventas y servicios.
