Una de las características del CRM es la cantidad de datos capaz de almacenar, gestionar y devolver en forma de gráficas predictivas. Pero a pesar de todo ello, se deben de medir con rigurosidad estos datos para ajustar las campañas y acciones a las necesidades de nuestros clientes.
Por esta razón, es necesaria una forma rápida y eficaz para interpretar, comprender y actuar sobre la información. El uso de un CRM Analytics adecuado obtenemos una mejor resolucion de datos para tomar decisiones frente a nuestros cliente y nuestra competencia.
A tal fin, aquí están las cinco características que debe tener un CRM Analytics:
Capacidad de retroalimentación directa con el cliente.
Los datos extraídos de las comunidades y los canales sociales son perfectos para profundizar en las necesidades y preferencias de los clientes. Además, los usuarios son más propensos a ser más “sinceros” en las redes sociales que en las encuentas, dado que muestran un interés personal y no sienten que se “viola” su intimiadad con cientos de preguntas personales. Asimismo, cabe destacar la información de redes sociales es muy útile, a la vez que requieren mucho más trabajo de extracción, aunque hoy en día las plataformas más usadas tienen sistemas de analisis muy optimizados para FanPage.
Visión global de los clientes
Las marcas necesitan saber que visión tienen los usuarios de forma general y global de ellos para poder ofrecer una mejor respuesta ante sus necesidades y analizar los comportamientos para mejorar las campañas de marketing, programas de lealtad o acciones de la inscripción a las referencias a tener un impacto en la repetición de negocios.
CRM Analytics puede generar conocimientos demográficos, de comportamiento y psicográficos para ajustar los servicios y productos a los cambios de precios, respuesta a las ofertas de marketing, etc. En última instancia, puede revelar los ecosistemas y la esfera de influencia del cliente.
Medir el nivel de compromiso
Un CRM Analytics debe de medir los niveles de compromiso y fidelidad de los clientes, alineando estos datos a la popularidad de sus ofertas y acciones a tomar para mejorar la conversión de usuarios en clientes potenciales y mejorar los ingresos.
Evaluación y control
Evaluar y controlar la eficiencia de respuesta de los clientes que se pueden obtener a través de chat, correo electrónico o teléfono, así como en enganament de redes sociales. La satisfacción del cliente se reduce principalmente a dos cosas: la satisfacción del cliente con la compra y la satisfacción del cliente con la resolución de problemas. Por esta razón, las analíticas necesitan medir con qué frecuencia surgen problemas con un producto o servicio específico, para que pueda solucionar el problema en la fabricación, la cadena de suministro o en la prestación de servicios y, por lo tanto, extinguir el problema en la fuente y poner fin a este tipo de quejas de forma permanente.
El valor del cliente
CRM Analytics tiene que medir y hacer un seguimiento del valor del cliente (Life Time Value o LTV) para que sepa el valor real de una relación de cliente, si es un cliente pasivo, potencial o activo, así como su nivel de lealtad. Si nos fijamos sólo en el récord de ventas para un cliente, se puede asumir de forma incorrecta la rentabilidad de la relación. Debemos analizar el coste que tiene conseguir un cliente que a largo plazo es solo un cliente puntual, de aquel que se convirte en un cliente fiel. Por lo tanto, más allá de registro de compra de un cliente es necesario registrar la rentabilidad global de este.
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