Para poder saber cómo identificar el perfil del cliente, es indispensable llevar a cabo el análisis de datos, los cuales te revelan comportamientos de consumo, insights, temporalidad en la que se vende más algún producto o servicio, etcétera. Una de las herramientas que te permite conseguir este tipo de información para esbozar el perfil del cliente, es el CRM (Customer Relationship Management) y lo logra mediante la minería de datos. ¿Quieres saber más sobre cómo es que se logra este proceso? ¡Descúbrelo en el siguiente contenido!
Inteligencia artificial & minería de datos ⛏
La minería de datos es una disciplina que funciona mediante inteligencia artificial. Su objetivo es extraer patrones desconocidos para llevar a cabo un análisis. Existen diversos tipos de análisis, sin embargo, en el caso empresarial suele utilizarse el análisis predictivo, ya que, como su nombre lo señala, permite generar predicciones con base en los datos.
El tipo de información que puedes extraer con la minería de datos, es la siguiente:
- Interacción social. Esta interacción comprende las visitas a una página o sitio web, asistencia a algún evento, menciones de la marca, consumo dependiendo de la temporada, el tipo de relación entre los usuarios, etcétera.
- Patrones de comportamiento. El patrón de conducta se da en masa y parte de la coyuntura social. Puede ser visible a través de la compra, las interacciones sociales a través de Social Media, etc.
- Movilidad geográfica. Hace referencia al desplazamiento territorial que ejecuta una persona. Los lugares, horarios, temporadas, etcétera.
Cuando se obtienen datos a través de esta disciplina, también es necesario crear una estructura automatizada que los vuelva legibles. Es indispensable tomar en cuenta que cuando se requiere ubicar un patrón, la necesidad surge de un problema y la inteligencia artificial se vuelve el medio para resolverlo, mientras que con la estadística se medirán los resultados mediante la reacción del usuario ante la respuesta formulada por la IA.
CRM & minería de datos 📈
El CRM también utiliza inteligencia artificial, en algunos casos, gracias a estos algoritmos, esta plataforma ejecuta recomendaciones al usuario para que pueda optimizar sus actividades intelectuales, responde al proceso de la relación con el cliente, etcétera.
Por otro lado, al ser el CRM una plataforma de gestión del cliente y contener la información relevante de este, como el correo electrónico, redes sociales, número telefónico, redes de contacto, etcétera., entonces la base de datos se va engrosando.
A su vez, si el CRM se encuentra enlazado con todos los canales de comunicación con el cliente (redes sociales, mensajería, etc.), entonces esta base de datos significará la oportunidad de captar más patrones predictivos. Con respecto a la minería de datos para definir al cliente, el CRM permite visualizar la siguiente información:
📈 Potencial económico de los clientes
📈 La probabilidad de que un cliente abandone el proceso de venta
📈 Medición de la satisfacción por el servicio
📈 Nuevos segmentos de clientes potenciales
Los datos del CRM para construir el perfil del cliente 👤
Para poder identificar el perfil del cliente (el segmento), es indispensable que abras tu software (CRM) y descargues tu base de datos. Una vez que ya la descargaste y estructuraste la información, entonces puedes proceder a construir el perfil del cliente de la siguiente manera:
👤 Los insights. Debes ubicar cuáles son las actitudes innatas que tiene el comprador frente a un producto o servicio. Los imaginarios, comportamientos aprendidos socialmente y que provienen del subconsciente.
👤 El arquetipo del cliente. Crea un segmento a partir de las características que comparten ciertos clientes: estilo de vida, costumbres, ubicación geográfica.
👤 Escenario o ubicación geográfica. A partir de estos elementos es que puedes definir los gustos del consumidor, sus creencias, motivaciones y el entendimiento de sus patrones de comportamiento.
👤 La mentalidad. Cuáles son sus ideas, actitudes y creencias. Este tipo de elementos pueden darte una idea general del contexto del usuario. A su vez, considerar su edad también posibilitará que puedas construir el perfil mediante el entendimiento de su generación.
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Bibliografía.
- https://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2099/4162/article.pdf?sequence=4&isAllowed=y
- https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/56135514/Big_Data_y_Analisis_Predictivo-with-cover-page-v2.pdf?Expires=1655877314&Signature=AON9gUQTLlYzJzsG1kZ9zto7TZFICNpZ8sXtuHmcSy6HAGQ72nx3DBFTLGnHywtsDsPcwEOJrOClN8Rx7HM6fRCbsuLbUxCKP1jJF4kxd06fWdOreeZRiQdNzie4YoK0SfU8ZGNOX~77HPwrj7NsJ1rMIM-Ve1uSFtTeDJtM-DsHPqglQi6JqOmYJFbVps0HMEFaYouClSOLgksW7hbRU-VkQLasCUoIKw2bZ6k9zwyAV357AS199nGroUOKP7Rv91L9SAGQ35clZt~~Pct0YHbAKTu5rn3QW9bGF7cdMjdBzH2iF02DwPPd7M2VoSHVjFxlIs1jTGRlB9gGoyF3Dw__&Key-Pair-Id=APKAJLOHF5GGSLRBV4ZA
- https://vinculategica.uanl.mx/index.php/v/article/view/36/35
