Refuerce su programa de fidelización con Big Data

El análisis de grandes volúmenes de datos, conocido como «big data», ofrece a las empresas una gran oportunidad para automatizar sus programas de experiencia del cliente.

A través de la analítica de big data, las empresas pueden acceder a nuevas y poderosas herramientas para mejorar las interacciones con los clientes y aumentar la retención de estos.

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología clave que permite a las empresas mejorar sus relaciones con los clientes.

Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas y adaptar su enfoque para mejorar la experiencia del cliente.

Cómo utilizar las tecnologías de IA

Las tecnologías de inteligencia artificial, incluyendo el aprendizaje automático y el big data, pueden ayudarle a entender mejor a sus clientes y así predecir su comportamiento en el futuro.

Un enfoque basado en datos para la retención de clientes

Un enfoque basado en datos para la retención de clientes le ayudará a comprender mejor a sus clientes. Utilizando esta información inteligente, las empresas pueden avanzar con confianza creando un programa de fidelización de clientes personalizado que beneficie a la empresa y a sus clientes más valiosos.

Para obtener resultados, las marcas deben utilizar los datos para crear programas de fidelización que atraigan mejor a los clientes en lugar de gritarlos, venderlos o presionarlos.

Cómo utilizar los datos para mejorar la fidelización

El problema es cómo las marcas utilizan estos datos para mejorar sus programas de fidelización y mejorar la experiencia del cliente.

Ventajas de un programa de fidelización para los clientes

Los clientes disfrutan de las ventajas de un programa de fidelización, pero si otra marca les ofrece una oferta mejor, no esperen que la «fidelidad» sea un factor en su decisión de compra.

Cuando los clientes participan en programas de fidelización o de recompensas, es más probable que reciban correos electrónicos u otros contenidos de marketing de las marcas.

Cómo obtener datos de los programas de fidelización

Los clientes están muy dispuestos a compartir su información al participar en un programa de fidelización o de recompensas, lo que convierte a los programas de fidelización en la mejor forma de extraer datos.

Como se ha mencionado anteriormente, los clientes están dispuestos a compartir sus datos para obtener mejores precios, un servicio personalizado o más comodidad.

Los programas de fidelización como un compromiso

Los programas de fidelización deben considerarse como un compromiso en el sentido de que deben proporcionar al cliente algo de valor y, a cambio, los clientes proporcionarán su información personal junto con el permiso para rastrear su comportamiento de compra y las actividades que este big data proporciona.

Deben sentirse cómodos sabiendo que sus datos siempre han sido y serán utilizados únicamente para mejorar su experiencia de compra y ofrecerles ofertas personalizadas.

Como resultado, puedes ofrecer contenidos y productos que tus clientes amarán y mejorar su compromiso con tu marca. Muchas grandes marcas, desde Netflix hasta Amazon, están utilizando esta estrategia de IA para mejorar la experiencia de sus clientes.

Cómo utilizar la IA para mejorar la fidelización

Como resultado, las empresas pueden crear experiencias positivas para los clientes, influir en su comportamiento y mejorar el marketing de fidelización.

Para aumentar el ROI de los programas de fidelización y la retención general de los consumidores, las empresas han comenzado a ampliar sus recompensas de fidelización para incluir acciones sociales y de comportamiento, como recompensas por referencias y puntos por contenido generado por el usuario, además de intentar ofrecer a sus clientes una experiencia de servicio más personalizada.

Programas de fidelización personalizados

A menudo se piensa que los programas de fidelización están diseñados para recompensar a los clientes con ofertas especiales, regalos y descuentos con la esperanza de mantener su negocio y animar a los clientes a realizar compras más frecuentes. Esta estrategia comercial es eficaz porque permite desarrollar programas de fidelización o de recompensa personalizados y asociados a cada grupo de público.

Segmentación de la base de clientes

Una vez que una marca ha segmentado su base, puede identificar a los clientes que quiere satisfacer y desarrollar estrategias eficaces y experiencias diferenciadas en función de lo que el big data revela sobre sus preferencias y perfiles.

Para obtener resultados, es obvio que tiene que ser capaz de segmentar su base de clientes, ofrecer llamadas a la acción y/o recompensas relevantes y proporcionar datos sobre los servicios y productos que los clientes de su marca consideran importantes.

Puede recopilar datos sobre la forma en que sus clientes reciben su contenido. Puede deleitar a los compradores con información valiosa que aumenta el compromiso, incrementa la satisfacción del cliente y aumenta su lealtad.

Cómo utilizar los datos para mejorar la fidelización de los clientes

Una plataforma robusta de recompensas de fidelidad debe permitirle agregar datos sobre diferentes clientes a través de diferentes canales y segmentar a esos clientes en campañas específicas para asegurar que su programa de fidelidad siga prosperando.

La infraestructura moderna de los programas de fidelización debe ir más allá de la recopilación de datos transaccionales e incluir análisis digitales en tiempo real para poder responder a las interacciones en línea con los clientes incluso cuando están considerando una compra.

Los datos son la solución para diseñar un programa de fidelización que genere amor por la marca y lealtad en un momento en que los clientes están más dispuestos que nunca a cambiar de marca.

Cómo utilizar diferentes fuentes de datos

En el sector por ejemplo de la hostelería y la restauración, cada vez es más importante que los propietarios de hoteles utilicen diversas fuentes de datos de terceros, como las redes sociales, los datos de las encuestas, el tráfico de los motores de búsqueda y los datos de los clientes de otros sectores, como las telecomunicaciones, los datos meteorológicos/Aeropuerto, datos de rendimiento de la competencia y otros para mantenerse al día con la competencia.

Al mismo tiempo, los responsables de marketing pueden identificar a los compradores para ofrecerles los incentivos adecuados para impulsar su comportamiento:

• Ofrecer descuentos y/o ofrecer beneficios por los servicios. Las tecnologías de big data han permitido
• Automatizar el proceso de recogida y almacenamiento de datos,
• Realizar análisis para obtener rápidamente información sobre los compradores,
• Ofrecer productos o recompensas individuales a cada comprador en función de su canal de interacción.
• Hacer un seguimiento del comportamiento del cliente y cambiar las métricas para medir el éxito del programa de fidelización.

En última instancia, la ciencia de los datos predice el impacto incremental de cada punto de contacto con el cliente y de cada campaña publicitaria para que las marcas puedan saber qué hacer a continuación para maximizar el rendimiento en el futuro. Cuando se ejecutan modelos predictivos en este conjunto de datos combinados con el ciclo de vida del cliente, esta poderosa combinación de análisis impulsa una estrategia integral para su programa de fidelización.

Cómo utilizar el ciclo de vida del cliente

El análisis del ciclo de vida del cliente ayuda a los gestores de programas de fidelización a determinar la fase del ciclo de vida de sus clientes y a tratarlos en consecuencia, incluido el envío de ofertas y promociones. Tomemos por ejemplo a un cliente que está en la fase de adquisición.

Puede ser un cliente nuevo que acaba de descubrir tu marca o un cliente que ha estado en tu programa de fidelización durante un tiempo, pero ha dejado de comprar.

Para estos clientes, es importante ofrecer incentivos para que vuelvan a comprar, como un descuento en su próxima compra o un regalo gratuito con su compra. Los clientes en la fase de retención son aquellos que han comprado en tu marca con regularidad y están satisfechos con la calidad de tus productos y servicios.

Para retener a estos clientes, debes ofrecerles incentivos que los hagan sentir valorados y recompensados, como acceso exclusivo a productos nuevos o un trato VIP. Los clientes en la fase de recuperación son aquellos que han dejado de comprar en tu marca por algún motivo.

Puede ser porque han encontrado una oferta mejor en otra marca o simplemente porque han perdido el interés en tu marca. Para recuperar a estos clientes, debes ofrecerles incentivos que los hagan volver a comprar en tu marca, como un descuento especial o una oferta exclusiva. Utilizando el ciclo de vida del cliente como guía, puedes desarrollar estrategias específicas para cada fase y ofrecer incentivos personalizados que aumenten la fidelidad de tus clientes.

Cómo utilizar la ciencia de los datos para mejorar el ROI de tu programa de fidelización

La ciencia de los datos es una técnica que utiliza técnicas de análisis de datos avanzadas para predecir el comportamiento futuro de los clientes. La ciencia de los datos puede ser utilizada para desarrollar modelos predictivos que determinen qué incentivos son más efectivos para cada cliente y en qué momento deben ser enviados. Esto permite a las empresas enviar ofertas y promociones personalizadas que aumenten la fidelidad de los clientes y mejoren el ROI de su programa de fidelización.

Además, la ciencia de los datos puede ser utilizada para medir el impacto de las campañas de fidelización y determinar qué estrategias y tácticas son más efectivas en aumentar la fidelidad de los clientes y el ROI de su programa de fidelización.

En resumen, la utilización de big data y ciencia de los datos en programas de fidelización puede ayudar a las empresas a mejorar la fidelidad de sus clientes y aumentar el ROI de sus programas de fidelización. Al utilizar el ciclo de vida del cliente y la ciencia de los datos para desarrollar estrategias y tácticas personalizadas, las empresas pueden ofrecer incentivos relevantes y atractivos que aumenten la fidelidad de sus clientes y mejoren su experiencia de compra.

Si quieres saber más, mira en Posicionamiento web, SEO, PPC y Redes Sociales