Crea mejores experiencias para tus clientes con la minería de datos
El análisis de datos de primera parte puede generar inteligencia, segmentación y participación del cliente efectivas.
Para la mayoría de las empresas, el éxito o el fracaso de las estrategias de marketing y ventas depende en gran medida de la calidad de su base de datos. Por lo general, la piedra angular de esa base de datos son los datos propios.
Al analizar y extraer datos propios, las empresas obtienen información valiosa sobre los clientes: información que puede ayudarlas a tomar decisiones más inteligentes basadas en datos y fortalecer las relaciones con clientes potenciales y existentes.
¿Por qué son tan valiosos los datos propios? A continuación, recordamos brevemente en qué se diferencian los datos propios de otros tipos de datos habituales que utilizan los vendedores y los especialistas en marketing:
- Los datos de primera parte son los datos que una empresa recopila principalmente de las interacciones con clientes y prospectos, y suelen residir en un sistema interno de gestión de relaciones con clientes (CRM), planificación de recursos empresariales (ERP) y/o gestión de datos maestros (MDM). Estos datos se recopilan digitalmente o los ingresan los empleados durante las interacciones de ventas, marketing y servicio al cliente.
- Los datos de segunda parte son datos propios (de primera parte) de otra empresa; para obtenerlos, una empresa normalmente necesita una relación directa con la segunda parte. La publicidad programática ha ayudado a que estos datos estén más ampliamente disponibles, y su creciente popularidad se debe en parte a su reputación como una alternativa compatible con las cookies de terceros.
- Los datos de terceros son información que se puede obtener de un tercero de confianza, como Dun & Bradstreet, de cuya Worldwide Network es miembro Informa D&B. Normalmente, las empresas seleccionan y compran datos de terceros en función de sus lagunas de datos y sus necesidades comerciales específicas.
Los datos propios suelen ser la columna vertebral de las estrategias de marketing y ventas. Al combinarlos con datos de terceros y de segunda parte, puede generar información adicional que ayude a mejorar la interacción con clientes, clientes, prospectos, proveedores, vendedores y socios en todas las plataformas de datos. Como resultado, es posible identificar oportunidades de crecimiento de manera más fácil y rápida; detectar posibles riesgos, fraudes y problemas de cumplimiento normativo; y construir relaciones más profundas.
Tres formas de comenzar la minería de datos
La minería de datos (el proceso mediante el cual se descubren patrones significativos y perspectivas en grandes conjuntos de datos, a menudo de fuentes dispares) puede parecer un concepto complicado, pero sus beneficios son fáciles de entender. Cuanto antes se comience a extraer datos propios, antes los esfuerzos realizados por los equipos de marketing y ventas se podrán aprovechar de conocimientos más profundos y convincentes para ayudar a generar interés y oportunidades con las audiencias objetivo. A continuación, se indican tres formas de comenzar.
1. Modelado de similitudes
El modelado de perfiles similares implica la creación de un perfil ideal basado en datos propios de clientes o prospectos. La definición de “mejores clientes” debe estar vinculada a comportamientos o características clave, como la frecuencia con la que realizan pedidos, el tamaño de los pedidos o su lealtad. Tras ello, se puede transferir la información a una plataforma de gestión de datos (DMP) o compartirla con una agencia para ayudar a crear publicidad, desarrollar una lista de prospectos para el equipo de ventas interno o explorar la base de datos existente en busca de nuevas oportunidades.
2. Personalización
La personalización implica recopilar información específica sobre los clientes y luego usarla para adaptar el mensaje, la oferta y el enfoque. Dado que las relaciones con los clientes probablemente estén repartidas por toda la empresa, concentrarse en consolidar la información de los clientes, extraerla y compartir los resultados con los equipos de marketing, ventas y atención al cliente para que puedan:
- Cree campañas específicas y enviarlas directamente a los contactos adecuados.
- Identificar objetivos de alto valor con la mayor probabilidad de compra.
- Ofrecer una experiencia de marca más cálida y personalizada para los clientes.
3. Atribución
La atribución implica vincular una acción de marketing o de ventas concreta con los ingresos. Es una de las formas en que los especialistas en marketing miden el impacto de las tácticas y los canales que vinculan a una empresa con los compradores potenciales. Al analizar los datos de atribución, las empresas pueden asignar su presupuesto de marketing de manera más eficaz y refinar su estrategia de puntuación de clientes potenciales asignando puntuaciones adecuadas en función de las acciones más influyentes.
Para ayudar a crear una imagen más completa de los múltiples contactos asociados con las empresas de la base de clientes, hay que considerar agregar datos de terceros para poder comenzar a realizar un seguimiento integral de la interacción a nivel de cuenta. Luego, se agregaría toda esa actividad de interacción de la cuenta, lo que puede resultar complicado; la mayoría de las herramientas no tienen la capacidad de “apuntar y hacer clic” para ver quién, cuándo y cómo todos los contactos dentro de una organización han interactuado con su contenido. Se puede intentar usar una aplicación de hoja de cálculo para ayudar a realizar una tabulación cruzada de los contactos priorizados en las cuentas con los activos de mayor rendimiento, o considerar una solución de software que ayude a abordar las cuestiones de atribución.
Acelerar los beneficios de la minería de datos
Las empresas necesitan establecer objetivos claros para los esfuerzos de minería de datos y establecer prácticas sólidas de gestión de datos para ayudar a proteger y mantener la integridad de los datos.
La inteligencia artificial (IA) puede introducir importantes mejoras en el proceso de extracción de datos y ayudar a los equipos de ventas y marketing a obtener beneficios más rápidamente. Reemplazar los procesos manuales por herramientas y análisis basados en IA y permitir una mayor automatización puede dar como resultado una información sobre los clientes más precisa y procesable, y facilitar la transformación digital. El impacto de la IA puede ser especialmente gratificante para las empresas que ya tienen problemas con sistemas tecnológicos heredados, conjuntos de datos desconectados, grandes y/o complejos, escasez de personal y limitaciones presupuestarias.
Los datos propios y de terceros de calidad y las capacidades de inteligencia artificial son solo una parte de la solución. Las empresas deben establecer objetivos claros para las iniciativas de minería de datos y establecer prácticas sólidas de gestión de datos para ayudar a proteger y mantener la integridad de los datos. También necesitan administradores de datos experimentados en su plantilla, que puedan desempeñar un papel clave para garantizar que las herramientas y los algoritmos de minería de datos funcionen de manera eficaz; su experiencia también es vital para una interpretación significativa de los análisis y los resultados. Por último, las empresas deben establecer políticas claras de cumplimiento legal y normativo para ayudar a garantizar que los equipos recopilen, almacenen y utilicen los datos de forma ética y segura, pasos esenciales para proteger su reputación y ganarse la confianza de los clientes.
Cómo la minería de datos da sus frutos
En el mundo omnicanal y multiplataforma de hoy, las empresas tienen más formas que nunca de conectarse con prospectos y clientes. Sin embargo, cada vez es más difícil hacerlo de una manera significativa. Las empresas no solo necesitan contenido atractivo que se destaque entre la competencia, sino que también necesitan asegurarse de que el mensaje correcto llegue a la persona correcta en el momento correcto y en el contexto correcto.
La minería de datos ayuda a los vendedores y a los profesionales del marketing a encontrar patrones de comportamiento de los clientes y, lo que es más importante, a empezar a comprender la historia detrás de los datos. Esa información puede ayudarle a desarrollar estrategias de segmentación más eficaces, optimizar la combinación de marketing, mejorar la experiencia del cliente y fortalecer el proceso de ventas.
«Extracción de diamantes a partir de los datos» presenta ideas más prácticas sobre cómo generar información vital sobre los clientes que se puede aprovechar para crear recorridos de compra únicos y memorables. Descargando este recurso de Dun & Bradstreet se tendrá acceso a sugerencias que pueden ayudar a establecer una base de datos enriquecida y confiable y desarrollar estrategias de segmentación de clientes enfocadas y efectivas.
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