Cómo una empresa utilizó los datos para replantearse la trayectoria del cliente

¿Qué tan personal quieren que sea los clientes su experiencia con una empresa al realizar una compra? Hace unos años, los clientes podrían haber dicho que los intentos de una empresa de ofrecer una experiencia única y personalizada se parecían demasiado a un acoso. Ahora, con tanto tiempo en Internet, esas expectativas han cambiado.

Los clientes saben que las empresas en las que compran tienen acceso a sus intereses y comportamientos. Como consumidores, deben estar dispuestos a compartir su información si esperan una experiencia fluida, inteligente y relevante en todos los canales e interacciones. A cambio, esperan ofertas personalizadas, previo aviso, sugerencias específicas y un servicio de atención al cliente de alto nivel. Los clientes deben ser plenamente conscientes de que están generando una huella digital rica con cada transacción, clic y movimiento que genera datos. Cuando esos datos se utilicen adecuadamente, ayudarán a consolidar una relación con los clientes leales.

Me gano la vida del otro lado de la ecuación. Tenemos que tomar decisiones sobre la forma más eficaz de utilizar esos datos. Para aprovechar todo el valor y el potencial de los datos de los clientes, necesitábamos pasar de ese enfoque centrado en los canales, los productos o los mensajes a un enfoque del cliente basado en el comportamiento y las preferencias.

Los clientes exigen ofertas personales y relevantes que lleguen en el momento adecuado para ellos, no para la empresa. El desafío consiste en entender mejor los datos de sus clientes para poder afinar la puntualidad y la relevancia del mensaje. Un enfoque rudimentario consiste en segmentar a los clientes en grupos bastante grandes en función de algunos datos demográficos (edad, dirección, sexo, etc.) y del historial de compras reciente. A continuación, presente ofertas que parezcan relevantes para esos segmentos. Esto puede tener éxito, pero no siempre. Un enfoque en evolución consiste en desarrollar centros de datos de clientes con análisis avanzados que permitan la segmentación individual y la toma de decisiones en tiempo real. Junto con una mejor comprensión de la etapa del ciclo de compra en la que se encuentran los clientes, estos análisis nos permiten tomar la siguiente mejor medida inteligente e informada que, lo que es más importante, proporciona una experiencia de cliente relevante y satisfactoria.

Así es como gestionamos esa transición en SAS. Nuestra evolución comenzó en serio hace seis años, cuando pasamos de los correos electrónicos masivos a los mensajes más personalizados. Nuestro objetivo era descubrir la combinación correcta de mensajes y canales para alinear mejor y crear segmentos de clientes cada vez más refinados.

Nuestro equipo recopiló datos sobre los viajes de compra de los clientes, tanto si se tradujeron en una venta como si no. Eso es más difícil de lo que parece. Teníamos montones y montones de datos en diferentes niveles de complejidad y en varios lugares y en varios formatos. Además, nuestra empresa ofrece servicios de análisis, inteligencia empresarial y software, por lo que nuestros clientes suelen acudir a nosotros con problemas complejos.

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  Convertir los datos en acción.

En primer lugar, teníamos que limpiar los datos y guardarlos en almacenes de datos gestionables y utilizables. Utilizamos un enfoque de tres pasos: primero, la limpieza de datos: corregir los datos de los clientes no estándar y eliminar los registros duplicados. A continuación, la creación de perfiles de datos que permite entender mejor los datos al descubrir los datos relacionados en las tablas, bases de datos y aplicaciones. Por último, resolución de entidades: identificar datos de varias fuentes y adjuntarlos a un solo cliente.

Por ejemplo, algunos datos pueden estar en un canal web, otro conjunto de una fuente de ventas interna. Puede que se encuentren más registros del mismo cliente en los datos del centro de contacto. Poder ver cómo se mueven los datos de los clientes en su organización es vital.

Una vez que los datos estén discutidos y acorralados, podrá gestionarlos mejor y establecer normas de gobierno. Mediante la analítica, comparamos el tipo de mensajes enviados a un contacto en concreto, la fase del ciclo de compra de ese contacto y el resultado final. Descubrimos que muchos de nuestros mensajes estaban mal dirigidos y desincronizados. Por ejemplo, enviábamos mensajes anticipados sobre el recorrido del cliente a los contactos después de cerrar una oferta, tanto si ganábamos como si perdíamos.

También descubrimos que los contactos solicitaban contenido en un área temática (por ejemplo, soluciones de análisis), pero esos contactos estaban negociando una solución diferente (por ejemplo, inteligencia de clientes), por lo que no recibían el contenido correcto.

Nuestros análisis fueron exhaustivos y se tradujeron en algunos cambios cruciales en la forma en que interactuábamos con los clientes. Según los datos de nuestros clientes, podemos identificar mejor dónde se encuentra el cliente en cualquier momento de su proceso de compra. Por ejemplo, ¿están investigando? ¿Tienen una oportunidad de venta abierta y aún están decidiendo? ¿Acaban de comprar algo y necesitan más información? ¿Es un usuario existente?

Si bien las necesidades de contenido de los clientes pueden ser similares en algunas de las etapas, el mensaje y el enfoque deberían ser diferentes. Cuando alguien está investigando una compra, puede que no tengamos datos suficientes para entender completamente sus necesidades, por lo que recopilaremos información y notificaremos al departamento de ventas para que pueda hacer un seguimiento.

La forma más fácil de recopilar estos datos es solicitar una información de registro mínima en la experiencia en línea. Nuestra intención es compartir nuestra experiencia y asegurarnos de que tienen toda la información y los recursos que necesitan. Los mensajes de seguimiento que reciben se activan por las interacciones continuas con nosotros y por los datos que recopilamos de esas interacciones.

También utilizamos los datos para identificar mejor los canales y el contenido más eficaces a fin de captar a los clientes y adaptarlos mejor a las etapas del ciclo de vida de nuestro nuevo recorrido del cliente:

• Necesita — Mensajes de alto nivel, incluidas estrategias de liderazgo intelectual (artículos, entradas de blog, etc.). El contenido de esta fase explica el problema y proporciona un camino a seguir.
• Investigación — Contenido que valide la necesidad del cliente de resolver el problema. El material aquí se centra en temas empresariales específicos e incluye recursos de terceros (reseñas de analistas, informes de investigación, etc.).
• Decidir — Contenido más detallado que proporciona más información específica sobre el producto. Este material valida la solución propuesta mediante historias de éxito de clientes, informes de investigación, hojas informativas de productos, etc.
• Adoptar — Contenido incorporado y de autoservicio. Esta etapa se centra en presentar a los clientes los recursos de asistencia y las comunidades en línea, así como el material «hágalo usted mismo» que presenta al cliente la solución.
• Uso — Contenido sobre adopción, como información educativa avanzada, conferencias de usuarios y seminarios web sobre productos específicos. En este momento, los usuarios maduran con el uso de la tecnología y recurren a más recursos técnicos para ampliar sus conocimientos.
• Recomendar — Contenido específico para ampliar la relación con el cliente. Esto incluye oportunidades de dar conferencias, participación en grupos focales y referencias de ventas, así como la participación en oportunidades de ventas cruzadas y adicionales.

Basándose en la reconceptualización del recorrido de nuestros clientes, algunas de nuestras estrategias de marketing clave cambiaron. Por ejemplo, un importante minorista acudió a SAS en busca de información sobre un software de inteligencia de clientes. Lo que no nos dimos cuenta es que teníamos dos contactos diferentes de la misma empresa que buscaban información diferente, pero relacionada. Como aún no habíamos realineado nuestra organización para tener una visión más unificada de los clientes, acabamos enviándoles 30 correos electrónicos en un período de 30 días. Lamentablemente, ninguno de esos mensajes tenía nada que ver con las soluciones de inteligencia de clientes. No es sorprendente que las personas a las que se los enviamos no hayan abierto ninguno de esos correos electrónicos ni hayan actuado en consecuencia. Es probable que acaben en una carpeta de spam.

A medida que interactuamos con los clientes hoy en día, nos aseguramos de que nuestras interacciones sean más significativas. Somos capaces de identificar todos los contactos de un cliente (y puede haber muchos), los productos o soluciones que necesita, en qué parte de la trayectoria del cliente se adaptan y le proporcionamos mensajes e información que se ajustan a sus necesidades. Tras la venta, los contratamos con las actividades pertinentes: invitaciones para que se unan a nuestras comunidades de usuarios y funciones de soporte o a proporcionarles otros recursos técnicos.

Pero todo esto solo es posible con el uso de los datos de los clientes. Con el mismo espíritu con el que nosotros, como consumidores, estamos dispuestos a cambiar información por personalización, pedimos a nuestros clientes y posibles clientes que nos den datos sobre ellos (lo que quieren decirnos) y sobre cómo prefieren que interactuemos con ellos. Nuestra promesa es usarla de forma eficaz cuando interactuemos con ellos.