¿Cómo puede apoyarse en los datos analíticos de sus clientes para acelerar el crecimiento de sus productos?

Para realizar mejoras continuas, debe recopilar datos de los clientes, analizarlos y actuar en consecuencia.

En este artículo trataremos:

• La importancia del análisis de clientes.
• Las diferentes categorías de análisis de clientes y sus ventajas.
• El proceso en tres pasos para obtener información de los clientes.
• Tres estrategias para utilizar el conocimiento del cliente para mejorar la satisfacción y el crecimiento.

Empecemos.

TL;DR

• La analítica de clientes aprovecha la recopilación de datos y el análisis del conocimiento de los clientes para facilitar el proceso de toma de decisiones.
• La información sobre el cliente le ayuda a comprender el comportamiento y las necesidades del cliente, predecir comportamientos futuros y personalizar mejor la experiencia del cliente.
• Existen cuatro categorías de análisis de datos de clientes: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
• El análisis descriptivo le ayuda a descubrir lo que ocurrió en el pasado utilizando datos históricos. Le permite conocer las causas de las tendencias de los clientes y le ayuda a prepararse para el futuro.
• Los análisis de diagnóstico de clientes le ayudan a comprender el «por qué» del comportamiento de los clientes mediante la recopilación de comentarios de los usuarios y el uso de pruebas de hipótesis.
• El análisis predictivo le ayuda a predecir el rendimiento futuro de los clientes y a actuar en consecuencia.
• El análisis prescriptivo permite obtener recomendaciones sobre qué hacer para solucionar un problema o qué camino seguir para alcanzar un objetivo.
• Existen cuatro tipos de análisis de clientes: análisis del compromiso del cliente, análisis de la experiencia del cliente, análisis de la retención del cliente y análisis de la fidelización del cliente.
• El análisis de la interacción con el cliente le ofrece información sobre cómo se relacionan los usuarios con su producto a lo largo de todo el recorrido, incluidas las áreas de fricción y abandono.
• Mida hasta qué punto satisface las necesidades y expectativas de los clientes con información sobre su experiencia.
• Conocer los análisis de retención de clientes le ayuda a evitar la pérdida de clientes y a identificar a los de mayor valor.
• El análisis de la fidelidad del cliente le permite identificar a sus clientes más fieles y le ayuda a reconocer patrones entre esos clientes. A continuación, puede aplicar esos patrones entre sus otros segmentos de clientes.
• Siga el proceso de tres pasos para obtener información de los análisis de clientes: recopilación, visualización y análisis.
• Aproveche el poder de los análisis de clientes con una herramienta sin código como Userpilot. Con Userpilot puedes segmentar a los usuarios, crear experiencias contextuales dentro de la aplicación y ofrecer una experiencia hiperpersonalizada.

¿Qué es el análisis de clientes?

Los análisis de clientes son datos que le ofrecen información significativa sobre el comportamiento, las opiniones y los comentarios de los clientes. En otras palabras, la analítica de clientes le ayuda a comprender mejor a sus clientes.

¿Qué son los análisis de clientes?

Mientras que los análisis de clientes son los puntos de datos reales que se recopilan mediante el seguimiento del comportamiento o encuestas, las perspectivas de los análisis de clientes son las conclusiones que se obtienen del análisis de los datos.

¿Por qué son importantes los análisis de clientes?

Sin duda, obtener información sobre los clientes a través del análisis le ayuda a tomar decisiones empresariales más informadas que conducen a resultados más rápidamente. Te ayuda:

• Comprender el comportamiento de los clientes e identificar pautas
• Predecir el comportamiento futuro de los clientes
• Segmente a sus clientes y personalice su experiencia
• Identificar las fricciones a lo largo del recorrido del cliente

¿Cuáles son las diferentes categorías de análisis de clientes?

El análisis de datos de clientes se presenta en una variedad de categorías, todas ellas con perspectivas significativas.

Los análisis descriptivos ayudan a averiguar qué ha pasado

El análisis descriptivo consiste en analizar los datos históricos para obtener una imagen clara de la trayectoria de una empresa.

La información ayuda a encontrar tendencias y a identificar patrones dentro de un segmento específico de consumidores.

Con los datos históricos, las empresas de SaaS pueden comprender qué funcionó y qué no funcionó para sus clientes. Así podrán tomar mejores decisiones en el futuro.

Los análisis de diagnóstico de clientes le ayudan a comprender el «por qué» del comportamiento de los clientes

El análisis de diagnóstico utiliza el descubrimiento de datos y la minería de datos para determinar las causas de las tendencias de los clientes. Y las empresas de SaaS pueden aprovechar los análisis de diagnóstico de clientes para tomar decisiones empresariales más informadas e impulsar el éxito continuado.

Para llevar a cabo un análisis de diagnóstico, primero hay que recoger las opiniones de los usuarios y, a continuación, utilizar la comprobación de hipótesis para orientar y centrar el análisis.

El análisis predictivo de clientes le ayuda a mejorar el futuro de su experiencia de cliente

El análisis predictivo de clientes le ayuda a analizar la probabilidad de resultados futuros utilizando datos, métodos de regresión, inteligencia artificial (IA) y técnicas de aprendizaje automático (ML).

Además, ayuda a las empresas a mejorar las tasas de retención anticipándose de forma proactiva a las necesidades de los clientes. Puede introducir mejoras en los productos en el futuro basándose en la información recopilada sobre los clientes.

El análisis predictivo funciona mejor cuando se analizan patrones dentro de segmentos de usuarios específicos. De este modo, obtendrá la imagen más precisa de las necesidades del cliente, en lugar de agrupar a todos sus clientes en un conjunto de datos.

La segmentación le permite recomendar nuevas funciones, ofrecer una actualización o enviar un correo electrónico a los usuarios adecuados en el momento oportuno.

El análisis prescriptivo desbloquea las recomendaciones

El análisis prescriptivo utiliza el análisis de datos para elaborar recomendaciones sobre lo que se debe hacer en una situación concreta, ya sea resolver un problema o trabajar para alcanzar un objetivo.

El proceso de recopilación de datos incluye técnicas como el análisis de gráficos, los motores de recomendación y la simulación, entre otras.

¿Cuáles son los distintos tipos de análisis de clientes?

Existen cuatro tipos principales de análisis de clientes que proporcionan información procesable sobre el recorrido del cliente:

Análisis e información sobre la captación de clientes

¿Quiere saber cómo se relacionan actualmente sus clientes con su producto?

El análisis de la interacción con el cliente le ofrece información detallada sobre cómo interactúan los usuarios con el producto a lo largo de todo el proceso de compra.

Para recopilar análisis del recorrido del cliente, establezca hitos en el recorrido y realice un seguimiento de su tasa de finalización. Con Userpilot puede realizar fácilmente un seguimiento de la finalización de los hitos (objetivos).

A continuación, actúe en función de la información obtenida y busque las áreas que necesitan mejoras, de modo que pueda aumentar la adopción general del producto.

Análisis e información sobre la experiencia del cliente

Comprenda mejor las necesidades, puntos de vista y experiencias de sus clientes con sus productos y servicios mediante el seguimiento de los análisis de la experiencia del cliente.

La mejor forma de recopilar datos sobre la experiencia del cliente es analizar sus encuestas de opinión con preguntas abiertas.

Verá qué causa fricción, de modo que pueda tomar medidas para mejorar esas áreas y la experiencia general del cliente.

Análisis e información sobre la retención de clientes

La pérdida de clientes puede tener un efecto devastador en su negocio. Identifique qué segmentos de usuarios cambian más o más rápido con la ayuda de los análisis de retención de clientes y tome las medidas necesarias para solucionarlo.

En primer lugar, segmenta a tus usuarios realizando una microencuesta en la pantalla de bienvenida durante la incorporación.

A continuación, realice un seguimiento de las tasas de rotación de sus segmentos. Le ayudará a identificar las áreas en las que puede evitar la rotación. Además, revelará cuáles son sus segmentos más valiosos en función de quiénes son los que menos rotan.

También puede segmentar a sus detractores para llegar a ellos de forma proactiva y mejorar su relación con su producto.

Análisis e información sobre la fidelidad de los clientes

Convertir a más clientes primerizos en clientes fieles aumentará el valor vitalicio del cliente, reducirá los costes y ayudará a captar nuevos clientes a través del marketing de boca a boca.

El primer paso para aumentar su base de clientes fieles es analizar la fidelidad de los clientes. Esto implica utilizar análisis de fidelización de clientes no sólo para determinar quién es un cliente fiel, sino también para reconocer patrones entre sus clientes fieles. De este modo, podrá optimizar esos patrones en toda su base de usuarios.

Puede recopilar estos datos a través de varios canales, como la realización de encuestas NPS.

Cuando identifique a los clientes fieles, ponga en marcha un programa de fidelización y recompense a los clientes habituales para mantenerlos satisfechos.

Cómo recopilar y comprender los datos de los clientes a lo largo de su recorrido

Ahora que ya conoce los distintos tipos y categorías de análisis de clientes, es hora de ponerse manos a la obra para recopilar datos precisos. Este es el proceso en tres pasos:

Fase 1 – Recogida de datos de los clientes

La recopilación de datos de los clientes es un proceso continuo que debe producirse en todas las etapas del recorrido del cliente.

Hay muchas formas de obtener información sobre los clientes:

• Encuestas de larga duración
• Microencuestas en la aplicación
• Entrevistas a usuarios
• Mapas de calor
• Encuestas en la pantalla de bienvenida

Por ejemplo, Miro utiliza una encuesta en la pantalla de bienvenida para recopilar datos procesables de sus usuarios.

Etapa 2 – Visualización de los datos de los clientes

La visualización de datos es importante porque facilita la digestión y comprensión de una montaña de datos. Cuando se pueden visualizar los datos mediante mapas, gráficos u otros elementos visuales, resulta más fácil detectar patrones, establecer conexiones o construir una historia.

Para organizar los datos brutos en un formato visual, utilice herramientas de análisis.

Por ejemplo, puede visualizar los datos recogidos de las respuestas de NPS en Userpilot con un sistema de etiquetado por colores que le ayuda a identificar fácilmente a los promotores o detractores.

Etapa 3 – Análisis de datos para conocer mejor a los clientes

El análisis de datos proporciona información detallada sobre los clientes que le ayudará a optimizar sus relaciones con ellos y a superar sus objetivos de retención.

Una vez que haya transformado los datos en un formato legible, es hora de elegir la técnica que va a utilizar para analizarlos.

Por ejemplo, podría optar por realizar un análisis de cohortes para encontrar patrones en los segmentos de usuarios y superar sus objetivos de retención.

Cómo actuar a partir de los datos de análisis de clientes que recopila

Ahora que ha recopilado y analizado los datos, es el momento de actuar en consecuencia para aumentar las ventas, mejorar la retención y obtener más ingresos. Aprendamos a actuar con eficacia a partir de los datos recopilados.

Comprométase con el cliente en el momento adecuado de su recorrido.

Identifique cada etapa del recorrido del usuario para ofrecerle el contenido adecuado en el momento oportuno y optimizar su experiencia.

Utilice el etiquetado de funciones de Userpilot para realizar un seguimiento de todas las interacciones diferentes que un usuario puede tener con su interfaz.

De este modo, podrá identificar qué funciones no se están utilizando y utilizar un tooltip para guiar a los usuarios para que obtengan más valor.

Otro ejemplo de cómo interactuar con los clientes en el momento adecuado puede ser identificar buenos momentos para realizar ventas adicionales y, a continuación, activar un mensaje en la aplicación que anime a los usuarios a actualizar.

Predecir la pérdida de clientes y aumentar su valor de vida mejorando su retención

Los análisis de clientes le ayudan a predecir la pérdida de clientes antes de que un usuario decida darse de baja.

Para controlar el riesgo de pérdida de clientes, utilice encuestas NPS para averiguar quiénes son sus detractores.

A continuación, cree segmentos de usuarios en función de las respuestas de NPS, de modo que pueda activar mensajes personalizados que sólo se envíen a quienes hayan obtenido una puntuación baja en NPS.

Interactúe de forma proactiva con esos detractores para que su experiencia pase de negativa a positiva. Si puede ofrecerles ayuda personalizada para que vuelvan a la normalidad, aumentará el valor del ciclo de vida del cliente al evitar su pérdida.

Utilizar los datos recogidos en las encuestas para personalizar los mensajes in-app.

La personalización se ha convertido en el factor impulsor del éxito de las empresas SaaS. Los consumidores esperan ahora una experiencia hiperpersonalizada que les ayude a alcanzar sus objetivos específicos.

Las respuestas a las encuestas le ayudan a crear flujos de usuarios personalizados y mensajes dentro de la aplicación.

Los mensajes personalizados garantizan que te dirijas al usuario adecuado con un mensaje que sea relevante para él y para la fase del viaje en la que se encuentra.

Así es como Trello utiliza una lista de verificación de incorporación secundaria para que los usuarios descubran más valor después de actualizar a una cuenta Premium.

Aproveche el poder del análisis de clientes con Userpilot

Userpilot es una plataforma de crecimiento de productos que le ayuda a ofrecer experiencias dentro de la aplicación, sin código.

Se centra en utilizar el poder de la segmentación de usuarios, la personalización y la incorporación eficaz para mejorar la adopción del producto y aumentar la retención.

Userpilot aprovecha la información analítica de sus clientes, como el uso del producto o el comportamiento dentro de la aplicación, para que pueda crear mejores relaciones con los clientes.

Puede crear micro segmentos de usuarios con Userpilot y, a continuación, crear flujos automatizados que ofrezcan experiencias personalizadas dentro de la aplicación.

Y por último, pero no por ello menos importante, ahora puedes utilizar etiquetas de funciones y lógica condicional para activar experiencias dentro de la aplicación.

De este modo, si tu usuario realiza alguno de los eventos que has pasado -por ejemplo, compra una camiseta azul, una roja o una verde-, ¡podrás mostrarle la misma experiencia en tiempo real!

Conclusión

Recopilando datos y analizándolos para encontrar perspectivas significativas de los consumidores, estará en el buen camino para tomar decisiones empresariales informadas que impulsen el crecimiento.

¿Quiere empezar a recopilar datos analíticos de sus clientes? Consigue una demo de Userpilot y descubre cómo puedes seguir el comportamiento de los usuarios, realizar encuestas y crear experiencias de producto personalizadas.