martes, 7 de septiembre de 2010

¿Cómo llevar negocio al cliente final?

IBM destaca como las soluciones de análisis predictivo–centradas en metodología estadística y data mining- pueden ayudar a las empresas a mejorar la gestión con sus clientes, tanto a la hora de diseñar estrategias más precisas para la ampliación de cartera, como a la de prevenir y evitar abandonos mediante el desarrollo de acciones específicas.

La mayor competitividad de los mercados está reduciendo la efectividad de las campañas de marketing y la captación de clientes concebidas del modo tradicional. Es necesario desarrollar acciones concretas que aseguren la captación y fidelidad, para lo cual es vital contar con amplia información sobre las características, necesidades y evolución de cada cliente que permitan ofrecerle una solución atractiva y ajustada a sus requerimientos. En este sentido, las recientes innovaciones en el sector del software estadístico pueden ayudar a llevar el negocio al cliente final de acuerdo con el seguimiento de estos cinco campos de acción:

1. Segmente a sus clientes. Tanto en los proyectos que ya están incluidos en la cartera de la empresa como –muy especialmente- en los proyectos de adquisición de nuevos clientes, las acciones de marketing deben ir precedidas de una adecuada segmentación del conjunto. La estrategia común consiste en agruparlos por perfiles demográficos, actitudes o patrones de compra, pero utilizando las nuevas herramientas de estadística y data mining se puede alcanzar todavía una mayor precisión incluyendo datos de texto, web o resultados de encuestas que aporten una visión más detallada de cada segmento.

2. Identifique los clientes más atractivos. Los métodos estadísticos pueden ser aquí una de las principales ayudas al proporcionar una información que va mucho más allá de la que puede obtenerse por los canales convencionales y definir un perfil de clientes más susceptibles a las ofertas. Como valor añadido, las herramientas de data mining pueden descubrir patrones y relaciones sutiles de gran utilidad, incluso aunque estén escondidas entre grandes cantidades de datos.

3. Determine los métodos de aproximación. Las estrategias de aproximación masivas y poco específicas tienen poco éxito en un mercado cada vez más especializado y con una competencia creciente de empresas proveedoras. Por lo tanto, es necesario conocer la empresa de modo exhaustivo antes de determinar los procesos más adecuados para llegar hasta ella, en una estrategia que además minimiza los costes y maximiza el impacto en adquisición de clientes. Las herramientas de gestión estadística son aquí una ayuda crucial, pues la información que facilitan ayuda a sincronizar las estrategias con los segmentos particulares de clientes de la organización.

4. No descuide la retención. El abandono de una empresa por parte de un cliente puede producirse de improviso y llegar completamente por sorpresa. Pero en casi todas las ocasiones, este ha venido precedido de señales e indicios que hubieran permitido predecirlo con anticipación, y tomar medidas para evitarlo. El análisis predictivo facilita la identificación de manera proactiva de los clientes con riesgo de abandonar el negocio, y fomenta el desarrollo de ofertas pertinentes que permitan mantenerlos antes de que den el paso decisivo.

5. Optimice sus campañas. Una empresa que organiza varias campañas de marketing cada mes encontrará dificultades para llegar a sus clientes potenciales en el momento más oportuno y de la manera más adecuada. La solución está en las aplicaciones predictivas dirigidas específicamente a la optimización de campañas, que emplean el análisis estadístico y el data mining para aprovechar al máximo la información disponible y enfocarlas con toda precisión a través de los canales idóneos.

Un artículo publicado en Marketing Comunidad